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11.
直拉硅单晶的生长过程涉及多场多相耦合与复杂的物理化学变化,其中工艺参数的波动是导致晶体直径不均匀的重要原因,如何实现工艺参数的控制以获得理想的、均匀的晶体直径具有重要的研究意义。本文分析现有控制方法存在不稳定以及控制效果不佳的问题后,提出基于贝叶斯参数优化的无模型自适应控制模型来控制硅单晶生长过程中的晶体直径。首先以坩埚上升速度与加热器的功率作为控制输入参数,晶体直径作为输出,搭建无模型自适应控制模型,并分析算法的稳定性。其次将控制模型进行仿真实验,发现硅单晶直径控制模型中不同的超参数设定会影响控制过程的迭代次数以及控制效果。最后,利用贝叶斯优化超参数的取值范围,并进行最终的仿真实验,结果表明,经贝叶斯参数优化后的控制模型计算快、迭代次数少,输出的晶体直径稳定,同时将生长工艺参数控制在实际生产要求范围内。因此,基于贝叶斯参数优化的无模型自适应控制实现了硅单晶直径均匀稳定的有效控制,具有结合工程背景的实际应用前景。  相似文献   
12.
本文基于新的Kronecker型替换,给出两个由黑盒表示的稀疏多项式的新确定性插值算法.令f∈R[x1,……,xn]是一个稀疏黑盒多项式,其次数上界为D.当R是C或者是有限域时,相对于已有算法,新算法具有更好的计算复杂度或者关于D的复杂度更低.特别地,对于一般黑盒模型,D是复杂度中的主要因素,而在所有的确定性算法中,本文的第二个算法的复杂度关于D是最低的.  相似文献   
13.
在机场网络中单个机场节点的失效往往会对其他的节点产生影响,特别是关键节点的失效会波及整个网络.准确客观的识别重要节点机场关乎整个机场网络的安全运营.本文分析了机场网络拓扑特性中的度、集聚系数和接近度指标,考虑了机场旅客吞吐量和所在城市人口等交通经济特性指标,使用熵权法确定权重的基础上,应用TOPSIS法构建综合评价体系模型,最后以华东地区机场网络为例进行节点重要度排序.结果表明与单一指标的评估结果相比,该方法更加全面客观的确定不同属性指标的权重,避免了不同指标取值的差异性,使评价更加全面,更符合机场网络实际运营情况.  相似文献   
14.
通过对比分析传染病传染机制与隐性知识的转移过程,引入SIR模型,根据隐性知识转移的特点对SIR模型进行改进,并在组织遗忘视角下,将员工知识遗忘细分为主动遗忘和被动遗忘,建立知识密集型企业隐性知识转移模型.而后,通过Matlab对该模型的演化函数进行模拟,分析知识接收方占比、知识转移能力、知识遗忘率及核心员工流失率对知识密集型企业隐性知识转移的影响.最后,基于模拟分析结果,为提升知识密集型企业隐性知识转移效益提出相应策略.  相似文献   
15.
为明确裂缝间相互作用对各向异性的影响,本文以Hudson模型为例分析了裂缝密度、裂缝倾角对地震波波场、弹性常数和Thomsen系数的影响规律,然后采用“基质-骨架-流体”组合化的方法进行了裂缝储层微观尺度的建模,并与实际测井资料进行了对比。结果表明该模型适用条件为低裂缝密度储层,二阶模型适用的裂缝密度范围比一阶模型大,但在裂缝密度过大时,二阶模型会出现不收敛的现象,模型便不再适用。裂缝储层纵横波速度随裂缝倾角增大而增大,纵波速度对裂缝倾角更为敏感。另外,在与实际测井曲线对比时,在高裂缝密度地层二阶模型的应用效果明显优于一阶模型,说明了在高裂缝密度储层考虑裂缝间的相互作用的必要性。  相似文献   
16.
当前锂离子动力电池电化学模型存在模型复杂、建模难度大、计算效率低、老化评估效果差的问题,本文提出一种考虑电池衰退老化的机理模型(ADME).本文首先通过有限差分法对伪二维(P2D)电化学模型进行离散降阶处理,得到简化伪二维(SP2D)模型.在SP2D模型的基础上,基于阴阳两极发生的副反应导致的衰退老化现象,提出一种考虑电池衰退老化的机理模型.其次,使用多变量偏差补偿最小二乘法实现模型参数辨识.最后通过动力电池衰退老化性能循环实验,对比分析了恒流、脉冲工况下SP2D模型和ADME模型的终端电压输出.结果表明:ADME模型较为简单、计算效率和估算精度高,可以有效评估电池容量老化衰退,得到理想的锂离子动力电池外特性曲线.  相似文献   
17.
18.
胶体自组装是制造大面积胶体晶体的高效方法,对制备各种功能胶体晶体材料具有十分重要的意义,在微纳制造、新材料、能源、医学等领域有巨大的应用潜力.对胶体自组装过程中涉及的各种作用力进行了详细分析,归纳了胶体晶体自组装的基本方法.面向制造大面积胶体晶体,阐述了几类代表性的新型胶体晶体自组装方法,包括温度辅助、模板辅助、表面活性剂辅助、旋涂法与界面转移相结合等,分析了不同方法的影响因素、优缺点和未来的改良方向,并介绍了在完整单层膜基础上制造三维胶体晶体的工艺方法.为提高胶体晶体制造质量和效率、拓宽胶体自组装技术的应用提供必要参考.  相似文献   
19.
大数据在全世界发展迅猛, 应用成效显著.大数据独特的思维和方法, 为科学研究与探索提供了全新的范式.力学研究中,高时空分辨率、多参数同步观测与高精度、大规模模拟手段的发展,为力学大数据的发展提供了契机,大数据、机器智能方法的应用正呈现快速上升趋势.本文旨在分析大数据思维方法在力学研究中的应用, 及其启示与挑战.首先从大数据资源、大数据科学及大数据技术3个层面分析了大数据的内涵及研究态势,概括了国内外政府及组织机构的大数据发展规划.而后对比分析了力学思维方法与大数据思维方法的特点,指出两者的本质区别在于数据使用方式的不同而带来的范式差异:大数据采用数据驱动模型替代力学中的偏微分方程组以描述问题,在复杂系统的分析、预测中优势显著.回顾了大数据方法在材料性能预测、材料本构建模、湍流建模、结构健康监测及试验力学等方面的最新研究进展,以及动态数据驱动与数字孪生等大数据驱动的建模模拟新范式.总结了大数据在力学研究中应用的3种方式, 即驱动已有模型改进,挖掘复杂隐含的规律, 以及替代已有的理论方法等. 最后,建议以力学研究为主体和牵引, 大数据与力学双驱动,推动大数据与力学交叉形成理论与方法突破、及学科发展新方向.   相似文献   
20.
对输电塔进行合理简化可以提高塔线体系动力学仿真的效率。本文给出自立塔梁柱简化模型的计算方法,并提出利用梁柱简化模型计算方法建立自立塔塔线体系整体模型,同时采用桁梁混合模型建立精细化塔线体系整体模型,对两种模型塔线体系静力特性及振型和固有频率等动力特性进行对比分析。以脱冰工况为例,采用生死单元技术将施加在输电线节点上的集中质量单元杀死来模拟脱冰,实现对塔线体系动力学响应的有限元模拟,研究塔线体系简化模型在动态响应中的适用性。结果表明,两种模型弯曲变形误差小,低阶的振型相同,固有频率值误差小,动力特性基本相同;脱冰工况下,自立塔节点位移和塔材内力时程曲线一致,在提高计算效率的情况下,能有效保证计算精度。  相似文献   
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