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281.
基于湍流模型SSTk-ω和滑移网格技术对不同斜流角(0°、10°和20°)和不同进速系数J(0.3、0.5和0.7)下导管螺旋桨的水动力参数、轴承力和速度场进行对比分析。为解决传统计算流体力学方法存在的耗费大量时间及需要大量网格等问题,提出一种快速且准确率高的深度学习模型CNN-LSTM对导管螺旋桨进行高效准确预测。研究结果表明:随着斜流角和进速系数的增大,导管螺旋桨的轴承力的波动幅度和峰值均增大。数据驱动模型CNN-LSTM不仅能够使得预测值较好地吻合CFD值,也能准确预测不同斜流角及不同进速系数下的相位差以及峰值差异,结果显示较大的差异出现在轴承力的波峰和波谷处。最后,文章还分析了斜流角和进速系数对导管桨间隙流场的影响。 相似文献
282.
283.
采用AKIMA方法进行交通流量趋势预测.建模是利用现场调查得到的非平稳时间序列进行数据处理、建模.并根据AIC准则进行模型定阶,最后通过实测数据进行验证,结果表明。该ARIMA模型能够获得较好的中短期预测精度,因而可用于动态交通信号控制。 相似文献
284.
路基沉降预测及其工程应用 总被引:2,自引:0,他引:2
根据某公路软土路段的实测沉降资料,采用双曲线法预测各施工阶段测点的沉降和工后沉降量,为路面结构层的铺设及间歇期的确定提供了依据。 相似文献
285.
准确预测热工参数劣化趋势是对柴油机实施预测维修的前提。已有预测技术均视不同时段信息所具有的建模价值相等,忽略了近期信息比远期信息更能反映设备当前运行态势这一客观事实,导致预测模型难以准确描述柴油机热工参数的真实变化规律。针对该问题,提出一种基于三点模型的柴油机热工参数预测方法,并采用新陈代谢法同步更新建模数据,以提高建模数据的利用效率及预测精度。与灰色系统GM(1,1)模型预测精度的对比结果表明,三点模型能够有效处理不同时段信息在反映设备运行态势能力上的差异,得到更为准确的预测结果。 相似文献
286.
船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢且数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。鉴于此,文章研究了基于隐马尔科夫模型的故障模式识别方法,利用该模型将微弱变化的信号特征转换为变化较大的对数似然概率对故障模式实现有效识别。在此基础上进一步提出基于HMM-SVR的设备状态预测模型,将遗传算法用于支持向量回归模型参数寻优,并结合隐马尔科夫模型,实现对设备状态的预测。对船用柴油机进行仿真,结果表明上述模型具有较高的识别率,能准确预测船舶动力设备的当前状态。 相似文献
287.
288.
由于船舶运行的特殊性和负载波动的复杂性,严重影响船舶电力系统的稳定性,因此引入了能量存储技术,降低电网的波动。根据发电机和锂电池的状态空间模型,建立了含锂电池储能的船舶电力系统,并提出了一种基于模型预测控制的船舶电力系统。在含有负载波动的情况下,使发电机和锂电池的输出能够稳定跟随负载的变化,从而满足负载的需求。并将整个系统在Matlab/Simulink中进行实例仿真,仿真结果表明,在模型预测控制下的船舶电力系统能够很好地满足负载波动需求,明显改善船舶电力系统的稳态性能,增强船舶电网的稳定性。 相似文献
289.
290.