检索结果-内蒙古大学图书馆

生态学报 2017年第5期37卷 1409-1420页

作者：葛蓉何洪林任小丽张黎冯艾琳王辉民张军辉中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049 沈阳农业大学沈阳110866 中国科学院沈阳应用生态研究所沈阳110016

生态系统碳循环过程对水分响应的研究已成为全球变化关注的焦点问题之一。基于长白山温带针阔混交林与千烟洲亚热带人工针叶林观测站2003—2009年生长季的碳通量(NEE)和气象观测数据,综合考虑水分对光合、呼吸作用的影响,构建不同的NEE... 详细信息

生态系统碳循环过程对水分响应的研究已成为全球变化关注的焦点问题之一。基于长白山温带针阔混交林与千烟洲亚热带人工针叶林观测站2003—2009年生长季的碳通量(NEE)和气象观测数据,综合考虑水分对光合、呼吸作用的影响,构建不同的NEE模型,并应用模型数据融合方法优化模型参数、遴选最适模型,系统分析了水分因子对不同森林生态系统碳循环的影响。结果表明:(1)优化后的模型参数均能被NEE实测数据较好约束。长白山生长季的光合、呼吸参数值均高于千烟洲,未考虑空气饱和水汽压差(VPD)的模型高估了千烟洲温度敏感性参数(Q10)值、低估了千烟洲基础呼吸速率参数(BR)值;(2)仅考虑VPD对光合作用影响的模型是长白山生长季碳通量模拟的最优模型,但模拟精度提高不显著。不同模型间碳通量组分模拟结果差异较小;(3)考虑VPD和土壤含水量对光合、呼吸作用共同影响的模型是千烟洲生长季碳通量模拟的最优模型,并且显著提高了模拟精度。未考虑水分的模型在生长季高估了总生态系统生产力(GEP)总量2.0%(21.85 g C/m^2),同时更大幅度地高估了生态系统呼吸(RE)总量4.4%(38.02 g C/m^2),从而导致NEE总量低估于实测值7.8%(18.55 g C/m^2)。

关键词：水分碳循环模型数据融合参数优化模型选择

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基于模型数据融合的千烟洲亚热带人工林碳水通量模拟

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生态学报 2012年第23期32卷 7313-7326页

作者：任小丽何洪林刘敏张黎周磊于贵瑞王辉民中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室北京100101 中国科学院研究生院北京100049 华东师范大学上海市城市化生态过程与生态恢复重点实验室上海200062

人工林生态系统是我国森林生态系统的重要组成部分,在全球碳平衡中的作用越来越受到重视。利用千烟洲亚热带人工针叶林通量观测站的碳水通量和气象观测数据,通过模型数据融合方法对碳水循环过程模型——SIPNET模型关键参数进行反演,模拟... 详细信息

人工林生态系统是我国森林生态系统的重要组成部分,在全球碳平衡中的作用越来越受到重视。利用千烟洲亚热带人工针叶林通量观测站的碳水通量和气象观测数据,通过模型数据融合方法对碳水循环过程模型——SIPNET模型关键参数进行反演,模拟了2004—2009年千烟洲人工林生态系统的碳水通量。结果表明:仅用碳通量观测数据优化模型参数时,净生态系统碳交换量(NEE)模拟效果较好(R2=0.934),而生态系统蒸散(ET)模拟效果较差(R2=0.188);同时用碳水通量观测数据优化时,NEE模拟效果稍差(R2=0.929),但ET模拟效果显著提升(R2=0.824),说明利用碳水通量观测数据同时优化,SIPNET模型才能较好地模拟试验站点碳水通量。在此基础上,开展了人工林生态系统碳通量对降水变化响应的敏感性分析,发现降水量减少对光合作用的影响比对呼吸作用的影响更为强烈,且碳水通量同时参与优化时模型才能较好地模拟碳通量随降水减少而快速降低的趋势,表明如果不能同时利用碳水通量进行参数优化,模型无法正确揭示生态系统碳循环对降水变异的响应。

关键词：人工林碳水通量模型数据融合 SIPNET模型

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基于模型数据融合的长白山阔叶红松林碳循环模拟

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植物生态学报 2009年第6期33卷 1044-1055页

作者：张黎于贵瑞 LUO Yiqi 何洪林张雷明中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室北京100101 中国科学院研究生院北京100049 University of Oklahoma Norman OK 73019 USA

充分、有效地利用各种陆地生态系统碳观测数据改善陆地生态系统模型,是当前我国陆地生态系统碳循环研究领域亟待解决的重要问题之一。该研究以2003～2005年长白山阔叶红松林的6组生物计量观测数据和涡度相关技术测定的碳通量数据为基础... 详细信息

充分、有效地利用各种陆地生态系统碳观测数据改善陆地生态系统模型,是当前我国陆地生态系统碳循环研究领域亟待解决的重要问题之一。该研究以2003～2005年长白山阔叶红松林的6组生物计量观测数据和涡度相关技术测定的碳通量数据为基础,利用马尔可夫链-蒙特卡罗方法对陆地生态系统模型的关键参数(即碳滞留时间)进行了反演,进而预测了长白山阔叶红松林生态系统碳库、碳通量及其不确定性。反演结果表明,长白山阔叶红松林叶凋落物和微生物碳的平均滞留时间最短,为2～6个月;其次是叶和细根生物量碳,二者的平均滞留时间为1～2a;慢性土壤有机碳的平均滞留时间为8～16a;碳在木质生物量和惰性土壤有机质库中的滞留时间最长,平均滞留时间分别为77～109a和409～1879a。模拟结果显示,碳库和累积碳通量模拟值的不确定性将随着模拟时间的延长而增大。当气温升高10%和20%时,长白山阔叶红松林总初级生产力年总量将分别增加6.5%和9.9%,净生态系统生产力(NEP)年总量的变化取决于土壤温度的变化。若土壤温度保持不变,NEP年总量将分别增加11.4%～21.9%和17.6%～33.1%;若土壤温度也相应升高10%和20%,NEP年总量的增幅反而下降甚至低于原来的水平。假设气候和植被保持在2003～2005年的状态,2020年长白山阔叶红松林NEP年总量为(163±12)gC.m–2.a–1,土壤呼吸年总量为(721±14)gC.m–2.a–1。马尔可夫链-蒙特卡罗方法是反演模型参数、优化模拟结果和评估模拟结果不确定性的有效方法,但今后仍需在惰性土壤碳滞留时间的估计、驱动数据和模型结构的不确定性分析、模型数据融合方法方面进行深入研究,以进一步提高碳循环模拟的准确性。

关键词：贝叶斯估计不确定性马尔可夫链-蒙特卡罗方法模型数据融合碳滞留时间

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基于Spark的大尺度碳循环模型数据融合研究

基于Spark的大尺度碳循环模型数据融合研究

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作者：何立杰沈阳农业大学

学位级别：硕士

陆地生态系统碳循环是一个复杂的过程,其模型机理常包含大量难以直接估计的参数。模型数据融合技术是准确估计模型参数的重要手段,对降低参数不确定性、提高模型模拟精度具有重要意义,因此模型数据融合技术成为生态系统碳循环的研究热... 详细信息

陆地生态系统碳循环是一个复杂的过程,其模型机理常包含大量难以直接估计的参数。模型数据融合技术是准确估计模型参数的重要手段,对降低参数不确定性、提高模型模拟精度具有重要意义,因此模型数据融合技术成为生态系统碳循环的研究热点。随着生态领域数据密集型时代的到来,数据的爆炸式增长,传统计算平台难以满足快速分析的需求。如何在大尺度场景下,精确、高效地进行模型数据融合成为一个挑战性的问题。本文通过对分布式存储系统、分布式计算平台和Pymc3概率编程框架的深入研究分析,提出一种基于Spark的大尺度碳循环模型数据融合方法,研究内容如下。(1)通过对模型数据融合技术的研究,本文提出一种基于贝叶斯机器学习的生态模型参数优化方法。该方法基于方向抽样,避免因随机抽样产生大量冗余样本,能够大大提高参数优化效率。(2)针对传统计算平台存储容量小、资源利用率低和磁盘输入输出交互频繁等问题。本文提出一种基于Spark分布式计算平台的大尺度碳循环模型数据融合方法,能够精确、高效地实现大尺度场景下的碳循环模型数据融合。(3)通过对分布式计算平台的研究分析,本文对Spark计算平台进行深入优化,确保充分利用集群资源,降低计算成本。本文以中国森林生态系统为例,提出了一种基于Spark的大尺度碳循环模型数据融合方法,实现了DALEC碳循环模型的参数优化与过程模拟。结果表明,单站点与大尺度的参数优化效果较好,均符合预期结果与专家经验信息;与单系统、MPI平台相比,默认参数配置的Spark平台计算效率分别提升74.9%、55.9%,说明Spark平台能够有效地提高数据处理效率;与单系统、MPI、默认参数配置的Spark平台相比,参数调优的Spark平台的计算效率分别提升了93.3%、88.3%和29.7%。综上,本文提出的基于Spark平台的大尺度碳循环模型数据融合方法,在确保参数优化效果的基础上,具有更强的计算能力,体现了强大的数据处理能力。

关键词： Spark 大尺度模型数据融合参数估计

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基于模型数据融合的亚热带人工林碳循环模拟

基于模型数据融合的亚热带人工林碳循环模拟

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作者：胡陇伟中南林业科技大学

学位级别：硕士

对陆地生态系统碳循环的准确评估是预测气候变化及其对陆地生态系统影响的重要基础。经过长期的观测和模拟研究,人们在碳循环领域取得了比较大的进展,对其主要过程有了一定的认知。然而,由于生态系统的复杂性,以及观测和模型模拟方法的... 详细信息

对陆地生态系统碳循环的准确评估是预测气候变化及其对陆地生态系统影响的重要基础。经过长期的观测和模拟研究,人们在碳循环领域取得了比较大的进展,对其主要过程有了一定的认知。然而,由于生态系统的复杂性,以及观测和模型模拟方法的局限,陆地生态系统碳循环估算结果仍存在很大的不确定性。因此,如何充分利用现有的多尺度碳循环观测数据,辨别不同观测数据对模型的约束作用,获取典型生态系统关键参数信息,提高碳循环估算的精度,减少估算的不确定性,实现对碳循环过程的合理客观评价已成为碳循环研究领域迫切需要解决的问题。在本研究中,我们利用长期观测资料和模型数据融合方法(Model-Data Fusion,MDF),对模型参数化以及模型的应用展开了研究。本文通过利用DALEC模型和会同亚热带人工针叶林(HTF)的长期碳循环观测数据(生物计量数据和通量数据)进行参数优化分析,系统探讨了不同类型的约束数据对参数估计和相关状态变量的约束作用;然后在此基础上,利用国内典型亚热带人工林生态系统的观测数据(会同亚热带人工针叶林(HTF)、千烟洲亚热带人工针叶林(QYZ)和鹤山亚热带人工阔叶林(HSF)),获取我国亚热带典型人工林生态系统关键参数信息,结合气象数据,分析了净生态系统碳交换量变异性。主要结论如下:(1)植物碳库观测数据显著减少参数估计和模型预测的不确定性,这是因为这些数据提供了相关碳库大小的信息;同化土壤碳数据对减少土壤碳库的不确定性发挥着重要的作用;同化多尺度和多类型的观测数据对于约束模型至关重要。当所有的生物计量数据和通量数据用于约束模型时,模拟结果最佳,叶面积指数(LAI)、叶片碳库(Cf)、木质碳库(Cw)、细根碳库(Cr)、土壤碳库(Csom)、凋落物碳库(Clit)、净生态系统碳交换量(NEE)以及土壤呼吸(Rs)的模拟值与观测值之间的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为0.12 mm-2,346.82,164.21,2.10,113.20,13.52,1.44,0.66 g C m-2;0.12 m m-2,215.71,111.73,1.79,90.68,10.50,1.17,0.55 gCm-2。(2)受环境条件和植被生理特征影响,QYZ和HSF的叶片的周转率明显高于HTF;分配至叶片的NPP(Fnf)在三种人工林生态系统间差异很小;三种人工林生态系统的自养呼吸占GPP的比例(Fg)以千烟洲亚热带人工针叶林最大,优化后的参数平均值为0.57,会同亚热带人工针叶林次之,鹤山亚热带人工阔叶林最小。参数温度敏感系数(Et)与Fg类似,QYZ最大,0.08。HTF、QYZ和HSF单位面积的NEE年总量变化范围分别为-30.52～-282.85,-142.92～-653.68,-484.05～-1209.87g Cm-2a-1,变异系数分别为0.56,0.43,0.31,NEE呈现“双峰”的季节变化模拟(2005-2015)。

关键词：陆地生态系统过程模型模型数据融合多源数据碳循环人工林

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基于模型数据融合的我国陆地生态系统碳氮水循环研究应用

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中国科技资源导刊 2022年第1期54卷 97-104页

作者：何洪林陈智张黎任小丽何念鹏贾彦龙王秋凤郭学兵苏文唐新斋葛蓉牛忠恩朱先进张心昱高扬朱剑兴常清青于贵瑞中国科学院地理科学与资源研究所/生态系统网络观测与模拟重点实验室北京100101 国家生态科学数据中心北京100101 河北农业大学林学院河北保定071000 沈阳农业大学农学院辽宁沈阳110161

以中国生态系统研究网络(CERN)长期定位观测数据为基础,结合多源数据发展了生态模型数据融合方法体系,研发多尺度生态数据产品和生态数据共享、分析与模拟平台,系统评估我国陆地生态系统近30年碳氮水通量的大小、趋势和年际变异及其影... 详细信息

以中国生态系统研究网络(CERN)长期定位观测数据为基础,结合多源数据发展了生态模型数据融合方法体系,研发多尺度生态数据产品和生态数据共享、分析与模拟平台,系统评估我国陆地生态系统近30年碳氮水通量的大小、趋势和年际变异及其影响因素,以推动我国生态信息学领域的技术发展,深入认识陆地生态系统碳氮水循环和气候相互关系,提高我国生态系统评估与管理能力。

关键词：生态信息学碳氮水循环模型数据融合长期定位观测碳中和

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涡轮叶片累积损伤指数模型及服役可靠性评估

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航空学报 2022年第3期43卷 244-260页

作者：雷世英孙见忠刘赫南京航空航天大学民航学院南京211106

高压涡轮(HPT)叶片是民用航空发动机的关键结构件之一,直接关系到发动机的性能、可靠性与使用寿命。提出了一种HPT叶片服役可靠性评估方法,基于服役条件下的历史工况参数,结合发动机性能模型、叶片关键点应力、温度计算模型、蠕变损伤... 详细信息

高压涡轮(HPT)叶片是民用航空发动机的关键结构件之一,直接关系到发动机的性能、可靠性与使用寿命。提出了一种HPT叶片服役可靠性评估方法,基于服役条件下的历史工况参数,结合发动机性能模型、叶片关键点应力、温度计算模型、蠕变损伤评估模型对叶片蠕变损伤进行计算,之后考虑服役条件下的多模态数据,针对蠕变失效建立了累积损伤指数模型,融合历史协变量信息对叶片进行服役可靠性评估。仿真结果表明:采用文中定义的蠕变累积损伤指数,可充分利用发动机服役条件下的历史使用信息、状态参数及截尾失效数据,实现特定使用条件下的涡轮叶片服役可靠性评估及剩余寿命预测。相较于传统的可靠性分析方法,累积损伤指数预测模型能够基于单机服役条件提供更加可靠的评估结果,可为航空发动机运行风险评估与视情维修决策提供更好的支持。

关键词：涡轮叶片蠕变寿命服役可靠性累积损伤指数模型模型数据融合

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地学e-Science陆面建模系统的关键技术与应用研究

地学e-Science陆面建模系统的关键技术与应用研究

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作者：罗立辉中国科学院大学

学位级别：博士

在本论文的研究中探讨了地学e-Science建模系统的重点研究方向:图形化建模、空间建模语言和基于脚本语言的建模。以陆面过程模型和基于脚本语言的建模为基础构建了陆面建模系统的框架,陆面建模系统集成地球观测系统、陆面过程模型、高... 详细信息

在本论文的研究中探讨了地学e-Science建模系统的重点研究方向:图形化建模、空间建模语言和基于脚本语言的建模。以陆面过程模型和基于脚本语言的建模为基础构建了陆面建模系统的框架,陆面建模系统集成地球观测系统、陆面过程模型、高性能计算、数据处理和分析方法,以及可视化等技术手段,从多角度来精确评估陆面特征,为改善陆面过程模型的模拟性能提供指导,更为重要的是为研究者提供一套完整的从数据处理到模拟分析的陆面建模系统框架。并在此框架内针对两种不同的陆面过程模型进行了应用示范,证明了基于脚本语言的建模系统在目前高性能计算环境中的应用潜力,以及不同可视化方案在建模系统的作用。主要研究结论如下:　　 (1)图形化建模和空间建模语言将为地学建模系统的构建提供具有时空一致性、标准化且可复用的模型系统接口以及空间操作与分析方法,且将极大地促进模型之间的集成研究。　　 (2)根据目前高性能计算的访问模式及特点,开发了基于脚本语言的陆面建模系统,主要采用7种语言来构建基于脚本语言的陆面建模,用SHELL脚本封装CDO、NCO、Fortran、GrADS、R和NCL这6种语言来实现。CDO、NCO和Fortran主要用于数据的读取,Fortran在模型计算中加载NetCDF、GRIB等函数库读写数据,而NCO和CDO主要用于模型模拟的前处理和后处理部分的数据的读写。GrADS、R和NCL主要用于模拟结果的可视化,其中GrADS和NCL用于面上的可视化,而R用于点上的可视化。R除了可视化的功能以外,在陆面建模系统中作为数理统计、先验分析、贝叶斯分析等模型数据融合的功能。　　 (3)模型数据融合技术包括模型校准、评估、测试和结构改善。模型数据融合是一个多阶段的过程,在每一个阶段数据、模型参数、模型结构和模型开发者之问相互影响。这样就避免了数据、参数和模型不确定性带来的误差,并将不同的模拟评估技术应用于其中,从观测、分析和预测为模型开发者和使用者提供全方位的模型优化手段。R的MCMC包(马尔可夫链蒙特卡洛)、dlm包(卡尔曼滤波)、自编写的统计分析R函数等构成了此陆面建模系统的模型数据融合方法集。　　 (4)在陆面建模系统的基础上以陆面过程模型JSBACH模型的模拟为例,选择了52个FLUXNET站点的强迫数据集作为模型的输入数据,选择FLUXNET站点的涡度相关技术所观测的数据作为观测数据集与陆面过程模型JSBACH的模拟结果进行对比分析。采用KSH+NCO+CDO+R的方式贯穿于模型的前处理、模拟运行和后处理阶段这3个阶段,统计分析采用了超过13种数学统计方法,并以PostScript的格式和RGui的窗口两种方式进行可视化输出。输出的时间尺度的不同其模型的模拟性能有差异,而且不同参数之间、不同的站点之间、不同的输入强迫数据集、不同模型版本之间其模拟性能也有差异。只有对模型的模拟进行全方位的评估与可视化才能在了解模型模拟性能的基础上改进模型。　　 (5)在陆面建模系统的基础上利用WRF气候模型模拟的数据作为CLM陆面过程模型的强迫场,对青藏高原的陆面能量特征的时空分布进行了分析。采用青藏高原气象站的数据对WRF模拟的气温和向下短波辐射强迫场进行了对比验证,其相关系数大于0.92(p＞0.05),表明WRF模拟的强迫场可以作为CLM模型的驱动数据集;利用伍道梁站和狮泉河站的地表温度观测数据与CLM模拟值进行了对比分析,其相关系数大于0.88(p＞0.05),以及利用青藏高原的涡度通量数据对大野口站点的CLM模拟性能进行了验证,潜热和感热通量的相关系数分别为0.87和0.68(p＞0.05),潜热通量的相关系数好于感热通量的相关系数,表明陆面过程模型CLM的模拟结果是可靠的,所以最后分析了青藏高原地区陆面能量的时空分布特征,并与前人的研究成果进行了对比分析。　　 (6)分布式并行可视化对于目前的高性能计算模式来说将是对基于脚本语言的建模系统的一种补充。本研究探讨了基于VisIt在区域上的可视化方法,将为大规模全球科学数据的分布式并行可视化提供一种新的途径与参考。

关键词：地学e-Science 脚本语言陆面建模系统图形化建模模型数据融合

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面向数字孪生的列车曲线通过安全性研究

面向数字孪生的列车曲线通过安全性研究

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作者：董少迪西南交通大学

学位级别：博士

尽管传统列车曲线通过动力学仿真模型,得到了较为完善的发展,已从简单模型逐渐演化为能够反映实际运行状态的复杂模型,但是依旧面临着精度与效率不可兼得,测量数据与仿真数据相分离,没有相互融合匹配,采集数据时效性低等一系列问题。而... 详细信息

尽管传统列车曲线通过动力学仿真模型,得到了较为完善的发展,已从简单模型逐渐演化为能够反映实际运行状态的复杂模型,但是依旧面临着精度与效率不可兼得,测量数据与仿真数据相分离,没有相互融合匹配,采集数据时效性低等一系列问题。而数字孪生作为高铁数字化的重要组成部分,不仅可以镜像物理世界,同时可以接收物理信息,探索物理世界的先知,以减小系统中不可预测的突发危险行为所带来的损失。因此,将数字孪生应用到列车曲线通过安全性分析与实时预测中,不仅为提高列车曲线通过安全性提供一种新途径,同时为实现我国高铁数字化探索一条新道路。鉴于此,本文在充分总结国内外相关研究的基础上,开展了如下工作:(1)面向数字孪生的列车曲线通过模型研究;(2)模型数据融合研究;(3)模型快速仿真求解方法研究;(4)实时预测算法研究;(5)列车曲线通过数字孪生原型系统研究。该研究工作实现了数字孪生系统中数字化这一关键过程,其主要研究工作以及主要研究成果如下:首先,基于数字孪生体的概念模型,分析设计数字孪生构架并搭建应用于列车曲线通过安全性的应用框架;分别构建CRH380B型动车组的车辆物理模型,曲线线路物理模型,车钩、缓冲装置等悬挂装置物理模型;之后,构建可以描述真实物理世界的高保真列车曲线通过三维虚拟模型,并对京沈高铁中朝阳站至北票站的真实地形以及曲线线路进行重建;通过应用曲线线路自动生成算法与编组列车位置的控制算法,对编组列车曲线通过时的位置进行实时控制,为后续实现模型数据融合提供基础。其次,在列车曲线通过模型研究的基础上,提出应用监控采集系统和测控采集系统两种数据采集方案,来分别监测列车曲线通过过程中的加速度、速度、位移、姿态等运行状态相关数据;之后,对所采集的孪生数据,设计包含REDIS非关系型数据库和MYSQL关系型数据库的混合数据库;同时,为保证数据传输的实时性与可靠性,综合利用UDP、HTTP、WEBSOCKET三种网络协议实现孪生数据与孪生模型之间的数据传输;最后,利用扩展卡尔曼滤波融合优化算法,得到较为准确的运行状态估计值,并按照固定的时间间隔对所构建的虚拟模型进行数据驱动,实现模型数据融合,实时反映列车曲线通过中的运行状态。针对多体动力学模型自由度繁多且非线性较强等问题,提出一种并行物理信息神经网络快速求解方法,该方法将力学微分方程嵌入到神经网络的损失中来求解微分方程的解,并结合并行计算与自适应微分方法提高训练效率,通过将计算结果与传统数值方法进行对比,可知该方法在保持精度的同时具有计算稳定性。在此基础上,分析不同曲线半径,不同运行速度对车辆曲线通过运行安全性的影响,以及列车曲线通过性能的分析,揭示列车曲线通过的力学性能规律,给出提高列车曲线通过安全性的建议。之后,为进一步满足数字孪生系统中实时预测的需求,提出应用OSELM与MQRNN两种机器学习算法来分别对动力学响应实现在线预测与随机预测。其中,OSELM算法基于动态数据流实现实时在线学习,不需要保存和重新学习之前的样本数据,能够根据最新收集的数据流快速实现自我更新;MQRNN算法可基于多层感知机理论,构建一种编码器-解码器结构,快速实现非线性、多水平分位数回归预测。最后,分别将预测结果与测试结果进行对比分析,两种算法均能保持精度,其中,OSELM算法具有学习速度快,泛化能力强的优点,MQRNN算法具有结果鲁棒性,高稳定性的优点,进而为突破现阶段由于物理世界认知不完整所带来的局限性提供参考。最后,基于以上研究,形成一套列车曲线通过安全性的数字孪生原型系统,在该系统中不仅构建了孪生模型以及孪生场景,实现列车运动模拟以及雨雪等自然景观的实景模拟;同时实现参数选择、实时状态监控以及性能预测等功能,以便于功能扩展;最后通过对孪生原型系统的测试,验证系统中关键技术方案的可行性。

关键词：数字孪生列车曲线通过模型数据融合并行物理信息神经网络在线预测孪生系统

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基于机器学习的船舶操纵运动建模方法研究

基于机器学习的船舶操纵运动建模方法研究

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作者：向希哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

经济全球化背景下,海上运输任务繁多,水上交通态势也日趋复杂。船舶海上航行操纵时,面临复杂的海洋风、浪、流等环境因素及其运动状态改变的影响,操纵不当极易产生安全问题。船舶操纵运动预报是行业关注的焦点,在复杂海洋环境中,传统操... 详细信息

经济全球化背景下,海上运输任务繁多,水上交通态势也日趋复杂。船舶海上航行操纵时,面临复杂的海洋风、浪、流等环境因素及其运动状态改变的影响,操纵不当极易产生安全问题。船舶操纵运动预报是行业关注的焦点,在复杂海洋环境中,传统操纵运动数学模型预报精度受模型假设限制。随着船舶数字化、信息化的提升,利用智能技术构建船舶操纵运动模型,为船舶海上操纵运动预报提供了新途径。因此,本文分别基于模型驱动、数据驱动与模型数据融合驱动的方法,开展了船舶操纵运动建模方法研究。首先,基于MMG方程构建模型驱动的船舶操纵运动预报模型。以“育鲲轮”为目标船舶,开展MMG方程各项水动力计算。基于图谱回归公式计算船舶惯性水动力;采用CFD方法实现船舶静态斜拖与动态圆周运动数值仿真,计算船体水动力与力矩,基于多项式拟合计算船体粘性水动力导数;基于螺旋桨敞水特性曲线与经验公式计算螺旋桨推力;基于CFD方法实现船舶舵力试验数值仿真,多项式拟合获取船舶舵力参数并计算舵力;基于势流方法计算船舶二阶波浪漂移力;基于FORTRAN语言采用四阶龙格-库塔法构建MMG模型驱动的船舶操纵运动模型,得到船舶静水与波浪中的回转操纵运动仿真轨迹。其次,开展船模自航操纵水池试验与实船海上操纵试验研究。基于缩尺比1:40的缩尺目标船模,借助UWB传感器、倾角传感器、浪高仪、舵机、螺旋桨等实现船模自航水池试验;针对试验数据进行了S-G滤波处理;对比了船模自航操纵水池试验运动轨迹与MMG模型驱动的船舶操纵运动模型仿真轨迹,分析试验与仿真回转操纵参数的误差,结果表明MMG模型精度较好。基于船舶海试数据,进行了S-G方法的航行轨迹平滑滤波与试验数据降采样处理;对比了船舶试验轨迹与MMG模型驱动的船舶操纵运动模型仿真轨迹,结果表明MMG模型预报整体精度随预报时间增加而降低。最后,基于机器学习方法和试验数据开展数据驱动、模型数据融合驱动的船舶操纵运动建模方法研究。基于LSTM神经网络分别构建了LSTM单步预报船舶操纵运动黑箱模型、LSTM多步预报船舶操纵运动黑箱模型、LSTM单步迭代预报船舶操纵运动黑箱模型。评估了不同隐藏层数与神经元模型的预报精度,验证了不同模型在测试集上的速度(u、v、r)预报功能,分析了船舶试验轨迹与黑箱模型预报轨迹,模型预报结果较好,但随着预报步数增长精度下降。另一方面,考虑预报时间段船舶操纵带来的影响,基于MMG模型与LSTM神经网络构建了模型数据驱动的MMG-LSTM融合模型,该模型实现了由MMG模型仿真数据到实船数据的映射,相对MMG模型较好的提升了预报精度,较LSTM黑箱模型考虑了时间段船舶操舵的影响,增强了模型的可解释性,但该模型在横向速度v的预报精度较低,有待进一步改进。本文基于MMG模型驱动方法实现了船舶操纵运动预报,设计船模自航水池试验与海上试验验证了模型驱动方法精度,基于试验数据构建了数据驱动的LSTM模型与数据模型融合驱动的MMG-LSTM模型,结果表明,LSTM模型能实现精准的短期预报,MMG-LSTM模型相较模型驱动方法提升了精度,较LSTM提升了模型的可解释性。

关键词：船舶操纵运动 CFD方法机器学习船模试验模型数据融合

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