无网格法求解精度影响因素研究

基于移动最小二乘法的无网格法的计算精度影响因素很多,文中通过分析经典的Timoshenko悬臂梁问题,定义了一个能量范数作为误差指标,用Matlab程序开发了无网格法计算程序,对离散节点的排布方式及其分布密度、权函数的选取和权函数影响域的大小这几种主要求解精度的影响因素进行了计算分析,考察了不同情况下无网格法的计算精度及效率,得出了一些有益的结论.     

基于回归分析方法的船舶阻力估算

阻力预测是船舶设计的重要环节。本文采用多种阻力预测方法对KCS船舶、KVLCC2船舶、Wigley船型以及NPL圆舭艇的阻力进行估算,验证多种阻力预测方法的计算精度和可靠性,探究各种阻力预测方法的适用范围。结果表明,基于回归分析方法计算常规排水型船舶阻力和基于细长体方法计算瘦长船型和方尾船阻力的方案可行。船型特征是选择阻力预测方法的首要因素。细长体理论计算的自由面波形结果基本令人满意。本文对船舶阻力估算方法的研究起到一定的借鉴和参考作用,同时也提供了一系列阻力计算的验证算例。     

基于相关向量机的石英加速度计温度误差补偿方法

加速度计测量误差决定了惯导系统中位置、姿态、速度等导航信息精度。针对环境温度变化对加速度计测量精度的影响展开讨论,分析了工作温度与测量误差间的关系;提出一种基于相关向量机(Relevance vector machine, RVM)的加速度计温度误差建模及补偿方法,能够实现温补模型参数的准确与快速解算。结果表明,补偿后的加速度计在10℃～50℃的温度范围内测量误差减小了50%以上,提高了其对环境温度变化的适应能力。     

基于SVM-BP集成学习的舰船蒸汽动力系统故障诊断

传统故障诊断算法用于舰船蒸汽动力系统非均衡类样本问题存在准确率低且误分类的情况,本文提出一种基于支持向量机-BP神经网络集成学习的故障诊断模型。使用主层次分析法降低原始数据集的特征维度以改善数据量之间的冗余问题,然后设计3个并行的支持向量机分类器进行故障诊断,将分类器的结果数据融合作为BP神经网络的输入,进行二次诊断,得到最终的结果。用仿真平台采集的样本数据进行验证并重复运行30次获取结果,最终模型平均召回率为84%、平均准确率为95.04%。对比传统诊断算法及常用集成算法,该方法的准确率以及少数类样本的召回率明显高于其他诊断方法。     

基于混合核函数GA-SVR的动车组制动闸片寿命预测

制动闸片是基础制动装置中的执行机构,对其使用寿命的精确预测直接关乎动车组的安全运行问题。为解决传统的SVR模型在寿命预测时存在着不能兼顾各类核函数优良性能的问题,进一步提高动车组制动闸片剩余寿命预测精度,提出一种基于遗传算法优化且集合了不同核函数优点的混合核SVR回归模型。首先分别采用具有优良泛化能力的多项式核函数和突出学习能力的RBF核函数构建2个单个核函数SVR回归模型。随后利用遗传算法以交叉验证方式下模型预测产生的均方误差和作为适应度函数,对2个单一核SVR回归模型的惩罚因子c和函数带宽g进行寻优求解,得到2个性能最佳的单核SVR回归模型。然后以均方误差最低为目标调整混合因数,将2个核矩阵融合为一个仍满足Mercer条件的混合核矩阵,作为新的GA-SVR模型核函数矩阵。最后基于得到的模型对动车组制动闸片剩余寿命进行评估。结果表明：混合核模型在各个时段预测时产生的累积相对误差均低于单一核模型,且在方上差也更为平稳。直接体现了所建立的模型在学习能力与泛化能力上都较单一核GA-SVR模型有了提高,有效提高了动车组制动闸片寿命预测的精度,更出色的泛化能力也表明了该模型具有一定的工程实用价...     

基于频率响应与图像特征提取的动车组变压器绕组状态诊断方法研究

动车组变压器是保障高速铁路稳定运行的核心设备,频率响应法是目前检测变压器绕组状态的有效方法。为提升车载变压器绕组状态诊断的准确性,结合暂态信号与频率响应法提出基于频率响应与图像特征提取的动车组变压器绕组状态诊断方法。搭建试验车载变压器绕组故障模拟平台,获取不同故障类型和故障位置的频响曲线,利用类Gram矩阵结合幅频和相频曲线信息,再利用密度分层法转换为伪彩色图,提取对应的灰度共生矩阵和灰度差分矩阵特征值,根据鹈鹕优化支持向量机方法对绕组故障进行诊断。试验结果表明：车载变压器绕组故障发生时,伪彩色图能够反映出故障信息,有利于图像分析和特征提取,采用基于频率响应与图像特征提取的动车组变压器绕组状态诊断方法能够识别车载变压器绕组的典型故障类型和位置。     

择一定理及向量优化问题的Benson真有效性

在局部凸Hausdorff空间中,引入了近次似凸集值映射,建立了近次似凸集值映射下的择一定理.最后,获得了近次似凸集值映射向量优化问题标量下Benson真有效性的一个性质.     

隧道变形预测的灰色与回归模型对比分析

模型预测法是目前常用的隧道围岩变形预测的方法之一。文章结合广梧高速公路茶林顶隧道工程实例,建立GM（1,1）灰色模型、GM（2,1）灰色模型和双曲函数回归模型分别对隧道围岩变形进行预测,并对各模型的预测情况进行对比分析。结果表明,不论是从短期还是从长期看,GM（1,1）灰色模型都体现了优越的模拟和预测效果,且建立预测模型时不需要大量的统计数据,可应用于工程实际。     

响应面分析法在隧道相似材料试验中的应用

基于数理统计响应面分析法中的二次回归通用旋转法,将粘聚力与内摩擦角作为铁路隧道软弱围岩的研究指标:以重晶石、石英砂和凡士林等混合物作为铁路隧道软弱围岩的相似材料,通过应力控制式三轴试验仪进行常规三轴试验;利用非线性同归分析的方法对实验结果进行分析,分别得出相似材料配比与围岩粘聚力及内摩擦角的变化规律.综合考虑粘聚力与内摩擦角两个指标之后,最终得出与模型试验所需围岩条件相匹配的相似材料的重晶石、石英砂与凡士林的最佳配比为9.25:4.56:0.67.     

驾驶员礼让行人等待时间阈值研究

驾驶员等待时间阈值是分析礼让行人合理时间的重要参数,是减少非信号交叉口人车冲突,提升道路通行能力的重要条件.通过有序Logistic回归模型研究驾驶员放弃等待时间的影响因素,并基于非集计价格敏感度分析法(KLP)建立驾驶员等待时间阈值模型,利用昆明市驾驶员让行意愿调查数据进行标定.研究结果表明,驾驶员人格类型、性别和教育程度对驾驶员放弃等待时间在统计学上有显著影响;驾驶员年龄、职业和收入对驾驶员放弃等待时间在统计学上无显著影响.驾驶员主观合理等待时间为16.4 s、等待时间阈值为23.2 s,与驾驶员意愿等待时间的50% 分位值和85% 分位值相吻合.同时,不同人格驾驶员的主观合理等待时间差异较小,而相应的等待时间阈值存在较大差异.