检索结果-内蒙古大学图书馆

铁道标准设计 2025年第3期69卷 222-228页

作者：高志亮中铁第四勘察设计院集团有限公司数智化勘察设计系统铁路行业工程研究中心武汉430063 中铁第四勘察设计院集团有限公司数智化事业部武汉430063

为解决陆路交通工程声屏障传统二维设计工作效率低、三维可视化和成果交付手段不足等难题,基于GIS+BIM技术,采用B/S架构研发陆路交通工程综合选线系统声屏障建模与设计模块。系统接入地理地质基础数据服务,在数字地球上加载海量多元异... 详细信息

为解决陆路交通工程声屏障传统二维设计工作效率低、三维可视化和成果交付手段不足等难题,基于GIS+BIM技术,采用B/S架构研发陆路交通工程综合选线系统声屏障建模与设计模块。系统接入地理地质基础数据服务,在数字地球上加载海量多元异构数据,创建地理地质场景。系统根据建模参数和地形地质条件,实现陆路交通工程路基、桥梁、隧道、车站、附属设施等主要构筑物快速建模。依据陆路交通工程声屏障通用图,构建声屏障通用模型库;总结声屏障设置原则;通过GIS软件标准化处理或遥感解译处理,形成居民建筑物标准矢量数据;基于系统坐标转换和投影计算能力,总结提炼声屏障自适应布设算法;依据声屏障设置原则,实现声屏障自适应建模功能,并具备更新和修改功能,同时完成声屏障工程数量统计。系统对于陆路交通工程100 km项目完成声屏障自适应建模仅需1~3 min,显著提高陆路交通工程声屏障设计工作效率,扩展了声屏障三维可视化和成果交付手段,为方案比选和项目决策提供数据支撑。研究成果丰富了陆路交通项目声屏障三维数据资产与成果应用,完善陆路交通工程勘察、设计、施工、运维等全生命周期一体化作业体系,实现陆路交通工程环境保护设计研究向信息化、数字化和智能化拓展。

关键词：陆路交通工程声屏障数字地球构筑物模型库设置原则自适应建模

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基于Fast-MCD的自适应建模探索轨道不平顺劣化

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清华大学学报（自然科学版） 2022年第3期62卷 516-522页

作者：杨雅琴徐鹏吴细水北京交通大学交通运输学院北京100044 中国国家铁路集团有限公司工电部北京100844

掌握轨道不平顺劣化模式是实现预测性维修的基础,根据维修作业日期划分轨道不平顺劣化过程是探索其劣化模式的前提。作者之前提出了一套算法实现轨道不平顺劣化自适应分段建模,为提高该算法的效率和准确度,该文基于Mahalanobis距离提出... 详细信息

掌握轨道不平顺劣化模式是实现预测性维修的基础,根据维修作业日期划分轨道不平顺劣化过程是探索其劣化模式的前提。作者之前提出了一套算法实现轨道不平顺劣化自适应分段建模,为提高该算法的效率和准确度,该文基于Mahalanobis距离提出了双层快速最小协方差行列式(fast minimum covariance determinant,Fast-MCD)估计法,并依托于昌福高速铁路2013—2020年的动态检测数据确定模型参数。经实例验证,经双层Fast-MCD估计法改进后,算法整体运行效率提升了近50%,识别维修作业日期的精确度提升了近45.3%。为进一步探索轨道不平顺劣化模式,根据改进后算法识别出的每个线路基本单元的维修作业日期,将每个线路基本单元的左/右高低不平顺劣化过程划分为多个维修周期,最终得到近6 000个维修周期。基于每个维修周期对比分析线性、指数、对数函数的拟合效果及预测能力,认为线性函数更贴近轨道高低不平顺劣化模式。

关键词： Mahalanobis距离 Fast-MCD 自适应建模轨道不平顺劣化

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变循环发动机自适应建模及控制规律设计与优化研究

变循环发动机自适应建模及控制规律设计与优化研究

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作者：陆桑炜南京航空航天大学

学位级别：博士

变循环发动机是实现性能跨代、满足任务多样性的未来先进战斗机的关键系统,近年来成为各国竞相研究的焦点。对于变循环发动机而言,改变热力循环的关键是灵活调节各部件之间的气动匹配,以充分释放发动机的性能潜力,而高精度的发动机动态... 详细信息

变循环发动机是实现性能跨代、满足任务多样性的未来先进战斗机的关键系统,近年来成为各国竞相研究的焦点。对于变循环发动机而言,改变热力循环的关键是灵活调节各部件之间的气动匹配,以充分释放发动机的性能潜力,而高精度的发动机动态模型和先进的控制规律则是研制变循环发动机数控系统的关键。本文以双外涵变循环发动机为对象,开展发动机自适应建模及控制规律设计与优化方法研究。针对变循环发动机变几何特征部件多、工作模式可变以及整机性能匹配难的问题,发展了变几何旋转部件、模式选择阀、可调涵道引射器及混合室等关键特征部件的建模方法,实现了变导叶CDFS部件特性的负向拓展,结合不同工作模式下平衡方程的差异化选取建立了变循环发动机整机性能匹配模型。基于过渡态工况下混合室静压平衡的约束条件,提出了基于压比协同更新策略的改进容积动力学建模方法,提高了动态模型仿真的置信度。仿真结果表明:稳态模型计算结果与NASA报告中试验数据趋势基本一致,动态模型在燃油流量大范围阶跃变化时也能保持混合室进口静压平衡,具备较强的计算稳定性,为后续发动机自适应建模及控制规律设计与优化奠定了模型基础。针对因部件个体差异、装机条件下性能偏差以及其他不确定性因素造成的精确部件特性难以获取的问题,提出了基于深度信念网络(DBN)的部件特性辨识及重构方法;建立了适用于发动机稳态及过渡态的自适应特征映射模型,在考虑了部件特性线几何约束的限制下,揭示了集成模型量测偏差到DBN网络输出偏差之间的变化规律,实现了集成模型在稳态数据或含噪声动态试验数据下的DBN网络迭代再训练及模型更新。仿真结果表明,集成模型能够克服过渡态过程噪声干扰的影响,实现部件特性的自适应修正及更新;迭代训练更新后的压缩部件特性曲线光滑、单调,提高了部件特性曲线重构的合理性和精度。针对传统发动机模型在稳态控制规律设计优化过程中解析难度大、约束条件多、稳定性差等问题,通过控制参数的敏感性分析和置换组合的特征选取,优化了变循环发动机模型内部的输入-迭代-输出结构,通过增广控制参数作为迭代参数,总体性能参数作为残差参数,构建了一种稳态逆向设计增强模型;在此基础上,综合考虑发动机推力、经济性以及耐久性等指标,结合发动机待优化参数、控制参数以及限制参数的约束边界,将稳态控制规律设计问题转化为带约束的多目标优化问题;提出了基于谱聚类的多阶段约束多目标进化算法,在保证种群多样性的同时平衡了优化过程中的优化目标和约束条件;设计了一种潜在规律选择策略,获得了适用多飞行任务,具备单调性和连续性,符合工程应用需求的稳态控制规律。针对变循环发动机控制参数多、耦合性强的特点,提出了一种全局加减速控制规律内外环融合设计方法,其兼顾了油气比供油规律和变几何调节规律的设计优化,实现了动态性能的最优;相比基于纯优化的控制规律设计方法,全局融合设计方法额外考虑了发动机内部的工作机理,优化控制规律的方式更简单,待优化参数数量更少,优化效果更好。针对模式切换过程,分析了发动机的变几何工作机理,提出了多阶段模式切换控制策略,通过在不同阶段的变几何优化调节,避免了第二外涵倒流的现象,结合对控制序列的优化,实现了安全平稳地模式切换。仿真结果表明,加减速过程中发动机不超转、不超温、不进喘,过渡时间不大于4秒;模式切换过程中发动机状态参数和推力变化平稳,典型工况下切换时间不大于3.5秒。针对按照额定性能设计的控制规律在发动机性能衰退后控制效果下降的问题,提出了一种基于气动热力学逆模型的变循环发动机性能寻优控制方法。综合发动机各传感器信息、部件气动匹配和约束条件,基于部件逆流路法构建整机气动热力学逆模型。引入了基于状态估计的健康参数降维和补偿机制,能够实时评估典型部件的性能衰退程度;设计了一种基于气动热力学逆模型和机载模型的直接性能寻优控制方案,通过在线优化稳态模式工作点,获得最优的发动机性能参数和几何调节参数,分别用于校正直接性能量大闭环控制回路和执行机构小闭环控制回路的指令信号,在安全裕度范围内实现了最优的发动机性能。仿真结果表明,在处理部件性能渐变及突变的估计问题时,所提出的性能估计方法相比常规方法收敛速度和估计精度显著提高;性能寻优控制方法可以在发动机退化条件下尽可能地恢复发动机的稳态性能,有效协调不同飞行任务对发动机控制系统的需求。

关键词：变循环发动机自适应建模控制规律设计模式切换性能估计性能寻优智能优化算法

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基于数据驱动的电站锅炉燃烧过程动态自适应建模

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中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术 2023年第7期 18-21页

作者：肖凯卢浙安刘开健代涛柴虎中煤新集利辛发电有限公司安徽亳州236700

电站锅炉燃烧过程的优化是提高电站效率和减少污染排放的重要手段。本文提出了一种基于数据驱动的电站锅炉燃烧过程动态自适应建模方法,该方法能够实时采集、处理、分析电站锅炉的运行数据,并根据实时数据不断更新模型参数,实现对燃烧... 详细信息

电站锅炉燃烧过程的优化是提高电站效率和减少污染排放的重要手段。本文提出了一种基于数据驱动的电站锅炉燃烧过程动态自适应建模方法,该方法能够实时采集、处理、分析电站锅炉的运行数据,并根据实时数据不断更新模型参数,实现对燃烧过程的精准预测和控制。通过实验验证,本文提出的方法能够有效地提高电站锅炉燃烧效率,降低污染排放。

关键词：数据驱动电站锅炉燃烧自适应建模

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基于现场测试数据的离心压缩机自适应建模方法

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油气储运 2021年第10期40卷 1105-1114页

作者：肖旺国家管网集团西部管道有限责任公司

为提高离心压缩机热力学模型的精度,提出了一种基于现场测试数据的离心压缩机热力学模型及特性曲线自适应建模方法。在建模的过程中,考虑了现场的安装误差及运行过程中产生的衰退,通过改进的相似换算方法提高热力计算的准确性。对不准... 详细信息

为提高离心压缩机热力学模型的精度,提出了一种基于现场测试数据的离心压缩机热力学模型及特性曲线自适应建模方法。在建模的过程中,考虑了现场的安装误差及运行过程中产生的衰退,通过改进的相似换算方法提高热力计算的准确性。对不准确的通用特性曲线,建立了基于多层感知机神经网络的预测模型,用其生成新的特性曲线,利用粒子群优化算法调整特性,使得模型在设计点及变工况非设计点的输出与现场测试数据满足匹配精度。运用该方法对意大利GE公司PCL803型离心压缩机进行热力学建模,结果表明:通过设计点及变工况非设计点性能自适应后的计算误差比自适应前仅使用通用特性曲线时的计算误差显著减小,研究成果可为离心压缩机的状态监控、性能预测及故障诊断提供依据。(图6,表4,参21)

关键词：离心压缩机特性曲线自适应建模粒子群优化算法

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基于即时学习的近红外自适应建模

基于即时学习的近红外自适应建模

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作者：刘进江南大学

学位级别：硕士

近红外光谱(Near Infrared Spectroscopy,NIRS)分析技术因其无损、高效、快速、操作简单和低成本等特点,在实时检测中有巨大潜力,成为一种新兴的在线过程分析工具。然而在实际生产过程中,最初建立的近红外模型常常会受到工艺操作条件、... 详细信息

近红外光谱(Near Infrared Spectroscopy,NIRS)分析技术因其无损、高效、快速、操作简单和低成本等特点,在实时检测中有巨大潜力,成为一种新兴的在线过程分析工具。然而在实际生产过程中,最初建立的近红外模型常常会受到工艺操作条件、仪器性能、生产环境、加工原料或催化剂变化的影响,从而降低对目标物性浓度的预测精度,不能满足生产需求。因此需要不断的对模型更新维护,来提高近红外模型的自适应能力。本文针对现有近红外建模稳定性差、使用寿命短的问题,采用通过不断建立局部模型来跟踪过程特性变化的即时学习(Just-in-time Learning,JITL)方法,提高近红外模型的自适应性。然而近红外光谱数据存在维数高、包含冗余噪声以及不相关波长变量的问题,制约了模型的预测性能。因此本文针对近红外在线建模的不足,结合JIT学习的研究动态与近红外光谱数据特征,研究了基于JIT学习的近红外自适应建模并加以改进。具体研究内容如下:(1)基于时空相似度的JIT-Lasso自适应建模。针对工业过程的时变、非线性以及光谱波长变量维数高、信息量大等特性,首先选取Lasso(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)算法作为JIT学习中的局部建模技术。该算法可以同时进行回归分析和波长选择,因此可以剔除包含冗余噪声或无关信息变量的光谱波段,提高模型精度和模型解释能力;为了进一步克服过程时变和非线性问题,研究了综合时间相关性和空间相关性的相似性度量方法。通过对原油脱盐脱水过程的实验验证,表明了所提方法具有更加良好的性能。(2)基于近红外光谱局部与整体特征的自适应建模。在局部建模技术确定的基础上,相似光谱样本的选择对模型精度的影响十分关键,因此在JIT学习框架中进一步融合近红外光谱特征,提出一种基于局部-整体(Local-global)光谱特征的不确定相似性度量准则。该准则融合了光谱学知识,通过局部光谱形状变化和整体光谱信息差异来综合评价近红外光谱样本之间的相似性,并建立基于近红外光谱特征的JIT学习模型。用JIT-PLS和JIT-Lasso建模技术,结合不同相似性度量方法进行原油脱盐脱水过程的物性浓度预测实验对比,验证了基于近红外光谱局部与整体特征的自适应建模的预测性能更优。(3)基于数据库更新指标的近红外自适应建模。JIT学习是一种基于记忆的方法,模型性能很大程度上取决于数据库信息的有效性。因此本文构建了数据库更新指标(Database Updating Index,DUI),并根据实际发生的过程变化类型,提出相应更新数据库的策略:(I)将新光谱样本添加到历史数据库,(II)用新光谱样本替换相应的历史光谱样本。实现在进行JIT学习的同时,完成近光谱样本数据库的更新,进一步提高了模型预测精度。最后将理论成果运用到原油脱盐脱水过程氯化物含量的测量,表明基DUI的JIT建模框架的模型预测具有更优的性能。

关键词：近红外光谱技术即时学习自适应建模 Lasso 时空相似度光谱特征数据库更新

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大型混合作业车间布局自适应建模与协同优化

大型混合作业车间布局自适应建模与协同优化

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作者：王亚良浙江工业大学

学位级别：博士

随着产业升级、整合和集群的持续推进,制造系统日趋复杂。高效企业物流系统已成为现代制造业构成的关键要素之一。企业希望通过新厂房布局优化设计和老厂房布局调整解决原有车间布局不合理、物流迂回、在制品多、浪费严重、调度混乱等... 详细信息

随着产业升级、整合和集群的持续推进,制造系统日趋复杂。高效企业物流系统已成为现代制造业构成的关键要素之一。企业希望通过新厂房布局优化设计和老厂房布局调整解决原有车间布局不合理、物流迂回、在制品多、浪费严重、调度混乱等问题。本文针对一类离散作业、流水作业和特殊作业等多种作业单元共存的混合制造模式,研究了大型混合作业车间布局新问题。如何有效进行一类典型的大型混合制造作业车间布局设计与优化已成为目前国内制造业迫切需要解决的科学问题。布局问题实质就是一个多目标优化问题。现有的车间布局特别对大型混合作业车间布局问题在建模、求解及布局调度低熵协同优化等方面有待完善。本文旨在实现反映生产实际的大型混合作业车间布局自适应建模和低熵协同优化,为一类复杂作业车间布局多目标设计和持续改善提供有效的分析技术与工具。本文主要研究内容如下:(1)构建了大型混合作业车间布局数学模型。在分析大型混合作业车间原型特征基础上,为寻求最佳占空比、最少在制品数量、最低物流损耗和重构成本、最大化非物流关系、良好的柔性和可拓展性等,明确大型混合作业布局约束条件。融合脑模型连接控制器(CMAC)的任意多维非线性映射机理,解决了大型混合作业车间布局模型中部分子目标量纲不一致的问题;考虑车间布局问题的复杂性、动态性和不确定性,引入描述外部环境扰动因素的动态变量;实现大型混合作业车间动态布局的自适应建模。(2)提出了一种基于差分进化(DE)和元胞种群拓扑结构的两阶段动态差分智能细胞机算法(DDEACA)。通过对个体的邻居结构进行调整,实现进化种群由结构化种群过渡到非结构化种群的效果,较好地兼顾全局搜索和局部寻优之间的协同问题;同时对外部种群保留的对象进行调整及完全反馈,提高算法的收敛速度。将智能体机制引入细胞种群,采用两阶段的外部种群多样性维护方法,将扰动因子引入变异操作使其跳出局部最优困境。通过对DTLZ和WFG系列基准函数测试表明,新算法相对于其它四种典型算法能获得更好的Pareto前端和竞争性的收敛结果。(3)将构建的大型混合作业车间布局模型及DDEACA多目标优化算法应用于车间布局实例,实现了大型混合作业车间布局的多目标优化。实例计算与结果分析进一步验证了模型和算法的有效性。(4)在车间调度关键参数关联和布局脆弱性分析基础上,将同态变换求解思想引入车间布局调度的低熵协同优化问题并进行实例解析,实现制造系统的高效有序运作。

关键词：混合作业车间布局自适应建模动态差分智能细胞机算法扰动变异协同优化

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自适应建模相关向量机及其在电子系统状态预测中的应用

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系统工程与电子技术 2017年第8期39卷 1898-1904页

作者：高明哲许爱强张伟海军航空工程学院科研部山东烟台264001

提出一种自适应建模相关向量机(adaptive modeling relevance vector machine,AM-RVM)并将其用于电子系统的状态预测。相比传统RVM,所提方法首先在预测模型训练之前通过计算各类基函数的后验概率来选取最适合训练样本结构特点的基函数,... 详细信息

提出一种自适应建模相关向量机(adaptive modeling relevance vector machine,AM-RVM)并将其用于电子系统的状态预测。相比传统RVM,所提方法首先在预测模型训练之前通过计算各类基函数的后验概率来选取最适合训练样本结构特点的基函数,然后在训练中采用优化的增量学习流程来实现各核参数的快速自适应选取,最后通过对电子系统状态参量的相空间重构,从而将AM-RVM应用到电子系统的状态预测中。混沌时间序列预测及雷达发射机高压电源状态预测实验的结果表明,所提方法在预测精度与训练效率上优于传统RVM。

关键词：相关向量机自适应建模电子系统状态预测

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基于情景化偏好的移动社交网络信息服务自适应建模研究

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现代情报 2017年第12期37卷 70-73,78页

作者：张继东湖北工业大学经济与管理学院湖北武汉430068

构建了移动社交网络基于情景化用户偏好的自适应适配信息服务系统模型,提出了移动社交网络的自适应服务发现方案。解决移动社交网络信息服务的发现与推送的延迟问题,实现高效的移动社交网络信息服务推送,对移动社交网络信息服务资源、... 详细信息

构建了移动社交网络基于情景化用户偏好的自适应适配信息服务系统模型,提出了移动社交网络的自适应服务发现方案。解决移动社交网络信息服务的发现与推送的延迟问题,实现高效的移动社交网络信息服务推送,对移动社交网络信息服务资源、知识资源进行科学管理。

关键词：自适应建模移动社交网络情景化偏好

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遗传规划自适应建模的JAVA实现及在股票价格预测中的应用

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计算机应用与软件 2016年第3期33卷 121-125,155页

作者：葛志远陈会涛北京工业大学经济与管理学院北京100124

针对如何将遗传规划方法与时间序列有效结合,构建基于遗传规划的时间序列自适应模型,并通过Java语言辅助算法的实现。相比之前遗传规划算法,采用平均值法改进初始群体的生成方式,使变异概率随着进化代数的增加而递减,且加入并行计算思... 详细信息

针对如何将遗传规划方法与时间序列有效结合,构建基于遗传规划的时间序列自适应模型,并通过Java语言辅助算法的实现。相比之前遗传规划算法,采用平均值法改进初始群体的生成方式,使变异概率随着进化代数的增加而递减,且加入并行计算思想。在算法流程的核心计算环节,将适应度值的计算、个体的复制、交叉、变异操作都从线程的粒度来进行,基于实际运行效果来看,CPU多核运行明显,算法能够充分利用多处理器、多核进行计算,提高了运行效率。将改进的遗传规划模型应用于我国股票市场上股票价格的预测,将预测结果与经遗传算法优化的神经网络方法和传统遗传规划方法进行比较,结果证明改进遗传规划方法的预测精度更高,且能够更直观地表达输入与输出之间的关系。

关键词：遗传规划时间序列自适应建模股票价格预测

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