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相似文献
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1.
动载作用下柔性车体结构疲劳寿命的仿真   总被引:1,自引:1,他引:1  
为准确预测随机动载作用下柔性车体结构的疲劳寿命,将多体动力学仿真和有限元分析相结合,建立了车体多体动力学模型.计算了35个关键部位的载荷历程,并用准静态应力分析法获得了对应的应力影响因子.用模态分析技术获得了车体结构固有频率和模态振型,用子结构技术获得了车体有限元缩减模型.根据危险应力分布、应力时间历程以及Palmgren-Miner损伤理论,利用疲劳分析软件FE-FATIGUE的基于应力的安全强度因子分析法和MATLAB的WAFO技术对柔性车体结构疲劳寿命仿真.仿真结果包括损伤和疲劳寿命预测.  相似文献   

2.
SCGM(1,h)模型,即h个关联因子的系统云灰色模型,自1990年问世以来获得了显著的应用效果,研究SCGM(1,h)模型算法设计,并应用SCGM(1,4)模型预测我国农,林,牧渔各业总产量,模型拟合误差小于1.7%,体一SGCM(1,h)模型用于关联多因子系统预测个有突出的优越性。  相似文献   

3.
解决"贫"信息、多因子预测问题,通常有很大的难度.文中基于多因子过程分析构造了SCGMmv(1,h)预测模型.理论证明和示例表明,该模型计算量少,拟合和预测效果相当好.  相似文献   

4.
GM(0,N)模型适合于原始数据缺乏下的具有多个相关因素的系统特征变量预测.研究了GM(0,N)模型用于客运量预测的总体思路,建立了公路运输量的多因素灰色预测模型,并研究了系统模型中相关因素变量的确定方法、模型精度的检验方法和进行长期预测的方法与步骤.最后通过实例计算,对GM(0,N)与GM(1,1)模型的预测精度进行了检验和对比分析,结果表明,前者比后者具有更高的预测精度和可靠性.  相似文献   

5.
混沌时间序列局域零阶预测法性能比较   总被引:10,自引:0,他引:10  
利用计算机仿真比较了均值、距离加权和指数加权3种混沌局域零阶预测方法的预测精度、抗噪声及多步预测性能.在无噪声或噪声干扰较小时,距离加权预测法的性能最好;当噪声干扰较大时,指数加权预测法预测性能最优.指数加权与均值预测法几乎具有相同的多步预测能力,距离加权预测法的短期预测性能最佳.对于标准的离散混沌时间序列,3种预测方法多步预测误差达到一定值后,不再随预测步长的增加而增加;对于由连续系统抽样得到的混沌时间序列,多步预测误差呈现一定周期性变化.  相似文献   

6.
灰色系统理论在港口吞吐量预测中的应用   总被引:13,自引:2,他引:13  
应用灰色系统预测理论,以GM(1,1)模型和残差修正GM(1,1)模型对港口货物吞吐量和集装箱吞吐量进行预测,可有效克服原始数据的离散性,在少信息的情况下得到高精度的预测结果.以武汉港货物吞吐量和集装箱吞吐量为例进行了中短期的预测,并对集装箱吞吐量的预测结果进行残差检验和残差修正.结论表明,通过残差修正后的预测精度均可达到最优的精度等级.  相似文献   

7.
针对道路交通系统动态时变的特点,用多层递阶预测方法,建立了道路交通事故的多层递阶预测模型.将事故预测分解成对时变参数的预测和在此基础上对道路交通事故未来状态的预测两部分,通过对时变参数的精确预测提高事故预测精度.以1989—1999年我国某省道路交通死亡人数为原始数据建模,模拟结果显示,对2000-2001年的预测结果和实际道路交通死亡人数之间的平均误差为5.8%.  相似文献   

8.
对应分析方法在地下水环境系统分析中的应用   总被引:5,自引:0,他引:5  
对应分析方法具有统一性、对称性和互推性等优点,将其应用于地下水环境系统分析中,能更好地从数量众多的环境因子中筛选最重要的因子,以求达到“环境因子结构的最优化”,减少空间维数和简化系统,同时又不损失与地下水环境系统有直接和间接联系的主要信息.对云南省楚雄市地下水环境系统的应用结果表明该方法在环境系统分析中的应用是有价值的.  相似文献   

9.
灰色预测模型GM(1,1)及其在交通运量预测中的应用   总被引:18,自引:3,他引:18  
讨论了灰色预测模型以及灰色预测模型在交通运量预测中的应用.建立了基于灰色预测理论的GM(1,1)模型,叙述了运用GM(1,1)模型进行预测的详细步骤,并用其分别对货物周转量、旅客周转量进行了预测,预测结果是可信的.  相似文献   

10.
高速公路边坡土壤流失量预测方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
以湖北省在建的孝-襄高速公路为依托,根据沿线边坡不同土质土壤建立试验小区和自记雨量观测站,对广泛应用于坡耕地土壤流失量预测的美国通用土壤流失方程中的主要因子降雨侵蚀力因子R和土壤可蚀性因子K进行修正,使其适用于高速公路建设扰动土壤流失量预测.给出了雨侵蚀力指标R和土壤可蚀性因子K的计算式。  相似文献   

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