船用大型压气机质量流量分区域建模方法

针对查表法外推能力不可靠以及采用单一曲线拟合法时在压气机不同工作区域的预测与外推精度不一致的问题, 提出了一种船用大型压气机质量流量分区域建模方法; 通过定义区域划分函数, 将压气机整个工作区域划分为设计工况区、低转速区、高转速区与低压比区, 通过对比与分析经典的和近年提出的压气机质量流量数学模型的预测和外推精度, 为每个区域选择精度最高的数学模型; 为防止在动态仿真过程中当压气机运行点由其他区进入低压比区时可能出现的不连续间断点, 应用一种曲线融合方法来保证等转速线的平滑过渡; 为验证所提出的建模方法的正确性与有效性, 将其应用于一台船用大型低速二冲程柴油机仿真模型中开展稳态与瞬态仿真试验。研究结果表明: 相比查表法, 提出的建模方法可有效提升主机仿真模型增压器转速的稳态预测精度, 平均绝对百分误差由3.54%下降至0.61%, 在改变主机转速与负载这2种瞬态工况下, 压气机的运行点可平稳、连续地由设计工况区过渡至非设计工况区; 提出的建模方法既能准确预测压气机设计工况区内的已有样本数据点, 又能合理、稳健地外推至非设计工况区, 既可直接应用于涡轮增压发动机的动态仿真研究中, 也可用于离线生成压气机在全工况范围内的性能图谱, 进而应用于商业发动机性能仿真软件中。      

基于支持向量机的电力电子电路损耗预测

电力电子电路损耗分析一直是行业研究的重点。传统的电路损耗预测方法局限于单个器件,而忽略了其它器件的损耗,以及弱化了器件与器件损耗之间的关系,导致预测方法复杂,精度不够高,为此提出了一种电力电子电路损耗预测建模的方法,它不局限于对单个器件进行损耗分析,而是从电路整体的损耗出发,基于小样本采样,采用智能学习算法支持向量机建立电路的效率模型,利用遗传算法对模型参数进行优化。实验采用了两级式逆变器作为研究对象,搭建了两级式逆变器实验平台,建立了基于遗传优化支持向量机的效率模型,模型预测结果验证了效率模型的有效性和准确性。与传统的损耗预测方法相比,遗传优化支持向量机的效率模型用简单的代数公式代替了复杂的效率计算公式,简化了模型的复杂程度,同时提高了模型的预测精度。     

基于支持向量机的发动机气路故障预诊断

为实现航空发动机气路故障在线预诊断,分析了地空数据链系统中发动机气路参数报文的协议格式,建立了基于支持向量机算法的发动机气路参数在线预测模型。以便携式地空数据链收发系统为硬件基础,构建发动机报文并行处理系统,获取建模所需的训练样本。利用最终误差预报准则确定样本数据嵌入维数,实现时序样本数据的相空间重构。提出自适应网格搜索法优化支持向量机建模参数,获得气路参数在线预测模型,与航路飞机建立地空数据链通信,预测气路参数趋势。预测结果表明:参数低压转子转速、高压转子转速、尾气温度与燃油流量的相对预测误差分别为2.5%、2.1%、1.9%与2.3%,因此,支持向量机模型具有较高预测精度。     

融合支持向量机与多目标进化算法的质量管理研究

提出一套支持向量机和多目标进化算法的融合建模技术（SVM-EMO）以及计算框架,并采用差分进化算法（DE）选择支持向量机参数,并将SVM-EMO应用于一个钢铁企业产品质量管理实例,与人工神经网络的建模结果相比,所提框架结果拟合误差更小,精度更高,能够更好地解决质量管理研究中的多目标非线性优化问题．最后根据模型求解结果,给出了相应的生产建议．     

基于平面应变单元的板式橡胶支座简化建模方法

目前,板式橡胶支座的数值仿真仍以空间实体单元建模为主.这种建模方式精度较高,但随着网格细化,求解成本急剧上升.基于平面应变问题,提出了采用平面模型简化空间模型的方法.用Ansys软件,基于两参数Mooney-Rivlin模型,采用两种方式进行有限元计算,得出平面应变单元模型与空间实体单元模型应力状态的换算方法及适用范围...     

提高级配指标计算精度方法研究

级配曲线是颗粒分析试验的重要成果图件,用其计算的不均匀系数Cu与曲率系数Cc是路基填料划分的重要指标。传统作图法整理级配曲线时,工作量大且精度不高。在分析线性插值、多项式插值、Lagrange插值与分段抛物线插值算法的基础上,提出了修正样条函数拟合的方法,得到土的光滑颗粒级配曲线。针对非单调样条函数,采用最佳逼近算法求解,克服了曲线出现平台时病态函数问题。文中提供了求解的关键代码,实践表明该法可以提高计算级配指标的精度和自动化程度。     

基于Kriging模型的改进协同优化算法

为了提高协同优化算法的求解效率,利用Kriging模型,构造系统级近似优化模型,提出了基于Kriging模型的改进协同优化算法.该算法采用置信域与均匀设计相结合的方法,完成近似模型的更新;采用序列二次规划算法,完成优化问题的求解.以经典函数和减速器设计为例,验证了改进协同优化算法.结果表明:该算法能提高计算效率,在减速器设计中,迭代次数减少50%左右.     

向量式有限元在陡坡双桩基础内力及变形计算中的应用研究

为研究向量式有限元在陡坡双桩内力及变形计算中的应用,推导了桩土相互作用等效节点力的计算方式,采用创新性的向量式有限元法对基桩进行离散化建模,编制了向量式有限元MATLAB数值求解程序,计算得到复杂荷载作用下陡坡桩基础的内力及变形结果,并与基于传统有限元ABAQUS软件的计算结果进行对比.结果表明:向量式有限元法结合等效...     

基于单参数自调节RM-GO-LSVR的船舶操纵灰箱辨识建模

为实现舵角小、试验数据少条件下船舶操纵辨识建模, 提出了一种船舶操纵运动灰箱模型; 搜集水动力系数已知的船舶运动数学模型作为备选参考模型(RM), 计算被辨识船舶与备选RM的相关系数, 并以此筛选合适的RM; 运用相似准则将观测数据映射到RM的输入值域, 建立被辨识船舶与RM的运动关联, 获得了RM的加速度项, 并使用线性支持向量回归(LSVR)机补偿被辨识船舶和RM加速度项间的误差; 分析了机理模型, 设计了合适的LSVR输入项, 使用全局优化(GO)算法自动调节了LSVR的不敏感边界参数; 基于自航模试验数据训练了灰箱模型, 并与约束模试验(CMT)结果和计算流体力学结果比较, 验证了灰箱模型的泛化能力和预报精度。研究结果表明: 在20°船艏向、20°舵角Z形试验预报中, 灰箱模型所得第一超越角精度至少比CMT、虚拟约束模试验(VCMT)和RM方法所得结果高1°, 灰箱模型所得第二超越角精度至少比CMT和VCMT所得结果高0.4°; 在35°舵角旋回试验预报中, 灰箱模型所得进距精度至少比CMT、VCMT、数值循环水槽试验(NCWCT)和RM方法所得结果高1%, 灰箱模型所得战术直径精度比CMT所得结果低4%, 比NCWCT所得结果高10%;RM方法有助于灰箱辨识建模, GO算法能够优化LSVR的不敏感边界参数, 建立的单参数自调节灰箱辩识建模方法能够实现小舵角、少数试验条件下的船舶操纵辨识建模。      

不同地形下的大地水准面插值方法的比较

在物理大地测量中,大地水准面是非常重要的参考面.为比较不同地形情况下大地水准面插值精度的差异,快速选定特定地形下大地水准面的最优插值方法.选取了平原、高原与山地等三种不同地形区域,利用地球重力场模型EGM2008计算的大地水准面格网值与GPS水准点数据,分别采用Kriging法、反距离加权法、样条函数法和自然邻点法四种方法进行内插实验,并通过模型值对插值结果进行检核,结果表明:样条函数法在不同地形区域都表现出了一定的优越性;不同地形情况下的插值误差相差较大,平原地区仅为1.59 mm,高原地区可达3.79 mm,而山地地区插值精度相对较差,误差约为1 cm.     

时空因素影响下在线短时交通量预测

考虑交通流的时空因素进行短时交通流预测,能够提高预测的精度.为此,引入径向基核函数,将复杂的预测问题转化为高维空间的回归问题;然后,基于支持向量回归机并考虑时空因素影响作用建立在线的短时交通量预测模型,通过网格搜索的方法对模型参数进行优化;最后,构造时间-空间状态向量,通过不同的状态向量对时间和空间维度的影响进行了分析.利用高速公路检测器数据,对比不同模型的精度,对在线短时交通量预测模型的有效性和可行性进行了验证.结果表明：在线模型精度优于传统的支持向量回归模型,考虑时空因素影响后交通量预测模型具有更高的精度和稳定性.     

Fault diagnosis for wind turbine based on improved extreme learning machine

A fault diagnosis method based on improved extreme learning machine (IELM) is proposed to solve the weakness (weak generalization ability, low diagnostic rate) of traditional fault diagnosis with feedforward neural network algorithm. This method fuses signal feature vectors, extracts six parameters as the principal component analysis (PCA) variables, and calculates correlation coefficient matrix among the variables. The weight values of control parameters in the extreme learning model are dynamically adjusted according to the test samples’ constantly changing. Consequently, the weight fixed drawback in the original model can be remedied. A fault simulation experiment platform for wind turbine drive system is built, eight kinds of fault modes are diagnosed by the improved extreme learning model, and the result is compared with that of other machine learning methods. The experiment indicates that the method can enhance the accuracy and generalization ability of diagnosis, and increase the computing speed. It is convenient for engineering application.     

基于融合模型动态权值的短期客流预测方法

针对传统交通系统中短期客流预测精度低的问题,考虑城市交通站点客流数据在横纵向时间序列的规律性,基于卡尔曼滤波算法和K近邻（K-Nearest Neighbor, ANN）算法,分别根据当日数据和历史数据对客流量进行预测,然后利用权重系数方程对两个预测值加以融合,从而构建基于融合模型动态权值的短期客流预测方法。以某城市的某公交站点客流数据为研究对象,对所建融合模型短期客流预测的准确性和适用性加以验证。结果表明,新建模型、单一的卡尔曼滤波模型和KNN模型的平均相对误差分别为3.6%, 9.0%和7.7%,可见新建模型能更好地拟合客流变化趋势且评价效率更高。     

平面二次包络环面蜗杆传动强度计算

为了简化平面二次包络环面蜗杆传动承载能力的计算方法,基于Hertz理论,应用线性回归法和插值法,推导了平面二次包络环面蜗杆传动接触强度计算公式;考虑齿间载荷分配系数的影响,修正了普通圆柱蜗杆传动弯曲强度计算公式;根据蜗杆副有限元网格模型,分析了轮齿应力分布.结果表明:解析式计算的平面二次包络环面蜗杆传动接触强度(弯曲强度)比有限元分析结果大6%~16%,满足工程使用的要求;蜗轮齿面接触应力沿接触线呈倾斜L型分布;蜗杆载荷从1 N.m增大至额定值时,5对齿啮合的最大齿间载荷分配从32.4%降至27.5%.     

Kernel Generalized Noise Clustering Algorithm

IntroductionFuzzy clustering is one of the important methodsin pattern recognition. The most widely used fuzzyclustering is the fuzzy c-means (FCM) algorithm[1]which is conceived by Dunn[2]and generalized byBezdek[3]. Based on an objective function, the F…     

基于动态规划的混合动力有轨电车能量管理方法

针对传统动态规划算法在燃料电池混合动力系统能量分配中存在的误差累积问题,以及为进一步提高燃料电池混合动力有轨电车的耐久性和燃料经济性,提出了一种基于改进动态规划算法的燃料电池混合动力有轨电车能量管理方法;改进动态规划算法在传统动态规划的基础上调整了状态转移方程,通过只对系统状态量进行离散从而避免计算过程中的插值计算导致的误差累积;同时将系统等效氢耗、动力电池充电状态（SOC）约束和燃料电池加、减载带来的耐久性问题作为优化目标构成加权惩罚函数,使系统在获得良好燃料经济性的同时兼顾耐久性;将所提管理方法与功率跟随和传统动态规划进行对比分析. 研究结果表明:所提方法相较于功率跟随方法,使末态SOC值降低了13.3%,燃料经济性提高了78%;相较于基于传统动态规划算法的能量管理方法,使燃料经济性提高了3.5%,且SOC变化范围和燃料电池变载情况均具有显著改善.      

基于自动车牌识别数据的混合交通流饱和流率实时估计

为解决混合交通流饱和流率测算的实时性和时变性问题,实时获得混合交通流的饱和流率用以信号配时,本文提出基于自动车牌识别数据(Automatic License Plate Recognition,ALPR)的混合交通流饱和流率实时自动估计方法。首先,分信号周期提取车头时距数据,在当前车和后车车辆类型确定时车头时距满足同一正态分布的假设基础上,构建车头时距的高斯混合模型并应用 EM(Expectation Maximization) 算 法 求 解 ;其 次 ,基 于 赤 池 信 息 准 则 (Akaike Information Criterion,AIC)选取高斯混合模型的最优个数,拟合数据得到高斯混合模型参数;最后,根据车头时距的高斯混合模型推算出混合交通流饱和流率。以杭州城市道路3条路段的ALPR数据为例,分析基于 ALPR 数据获取车头时距的采样误差,对模型进行验证,并与传统的 HCM(Highway Capacity Manual)方法进行对比。结果表明：基于ALPR数据的车头时距采样误差满足精度要求; 与HCM的实测法相比,模型所得的混合饱和交通流率相对误差小,结果准确;该方法与传统的标准车流饱和流率折算法效果相近,并考虑混合交通流时变特性,能自动部署实时计算,鲁棒性良好,有实际应用意义。     

飞机起飞滑跑距离数值积分改进算法

应用数值计算理论对飞机起飞滑跑距离数值积分算法进行了研究,用插值法对发动机瞬时推力和起飞气动数据的确定方法进行了改进,用迭代法确定了离地速度,基于改进算法编制了起飞滑跑距离计算程序。在发动机推力曲线已知时,对5种飞机的起飞滑跑距离进行计算,原算法的平均误差为55.6 m,改进算法的平均误差为23.4 m;在发动机推力曲线未知时,用程序计算某型飞机在12种条件下的起飞滑跑距离与实际滑跑距离对比的平均相对误差为2.9%。计算结果表明改进算法计算精度优于原算法。     

Method of a new iteration scheme combined with Kriging model for structural reliability evaluation

The first order reliability method (FORM) is widely adopted for structural reliability evaluation due to its numerical efficiency. Concerning the issue of FORM often failing to converge when the limit state function (LSF) behaves high nonlinearity, a new iteration scheme called ??rotated gradient algorithm (RGA)?? is proposed and combined with Kriging model to evaluate the reliability of implicit performance function. In this paper, the Kriging model is applied to approximate the real LSF first. Then the scheme of RGA, constructed in terms of gradient information of two adjacent design points obtained during the process of calculation, is used to calculate the reliability index. Numerical examples show the validity in convergence and accuracy of the proposed method for arbitrary nonlinear performance function.     

车用燃料电池阴极系统特性

为了提高车用燃料电池效率,利用物质守恒定律、理想气体方程以及二维插值法,建立了含有双螺杆压缩机的阴极系统模型,讨论了根据压缩机转速、压缩比计算其流量和功耗的方法,分析了环境因素对压缩机的影响以及阴极流体特性、过氧比特性.研究结果表明:在设定条件下,随过氧比变化,系统输出功率和效率的变化规律一致,最优过氧比为2.5,电能利用效率随过氧比增大呈单调下降趋势;工作温度升高能够提高系统输出功率,但会使系统电能利用效率有微弱降低,工作温度由60 ℃升到80 ℃时,系统输出功率增长5.03%,电能利用效率降低0.57%.