爆破振动诱发民房结构损伤识别的随机森林模型

为快速、准确地评价爆破振动诱发民房结构损伤效应,借鉴随机森林理论并结合工程实际,建立露采爆破振动诱发民房结构损伤识别的随机森林模型;综合考虑爆破参数、爆破振动特征参量及房屋结构动力特性等因素,选取质点峰值振动速度、主频率、主频率持续时间、段药量、爆心距、施工质量参数、场地条件参数、屋盖形式参数、砖墙面积率、民房高度、灰缝强度和圈梁构造柱参数等12个影响因素作为模型输入,将砖混结构建筑物的损害等级作为模型输出;基于多分类器集成的思想,以108组爆破振动实测数据作为学习样本进行训练,建模过程中由多个决策树集成随机森林、用投票的方式实现对民房结构损伤有效识别;用12组现场数据验证模型的有效性;在对样本分类的同时,计算预测变量的重要性值,发现质点峰值振动速度为最重要的评价指标,其后依次为爆心距,主频率持续时间,主频率,圈梁构造柱参数,灰缝强度,屋盖形式参数,民房高度,段药量,施工质量参数,砖墙面积率和场地条件参数。研究结果表明:随机森林模型预测结果学习样本准确度是87.97%,而测试集准确度是91.67%,与实际情况吻合较好,预测精度较高。     

基于量纲分析理论的煤尘爆炸能量预测模型

为预测煤尘爆炸能量,基于量纲分析理论建立煤尘爆炸能量预测模型。选取爆炸能量E、空气密度ρ和大气压强p的量纲为导出量纲。根据量纲分析Π定理得出含有待定参数λ的具有普适性的能量预测模型。通过小型煤尘爆炸性实验设计,测定10次爆炸最长火焰长度平均值l₀、10次最长火焰长度出现时间平均值t₀与该小型煤尘爆炸中释放能量E₀,确定模型中参数λ为0.467。对模型变量t、E、l的函数关系进行合理性检验。通过实测的15组不同时刻的火焰长度进行模型变量t、l幂指关系检验。检验结果表明:量纲选取完备,预测模型科学合理。     

考虑风电出力及负荷预测误差的安全经济运行模型

充分考虑了风电并网和负荷预测不确定性,引入净负荷的概念,实现对风电和负荷预测误差发生概率的综合考虑。通过场景概率的研究,以包括确定性成本和随机性成本在内的综合调度成本最小化为目标函数,构建安全经济运行模型。算例分析表明,本文构建的随机安全运行计划模型相比于传统的确定性模型能够更有效地降低系统运行成本,结果同时显示,根据系统容量和负荷需求合理配置风电装机容量,是减少弃风量、提高供电可靠性的重要手段。     

一种数据驱动的翼型流动转捩预测方法

研究翼型绕流的转捩预测方法,对于翼型流动细节的精确模拟和气动力的准确计算以及精细化设计均具有十分重要的意义.采用动模态分解（dynamic mode decomposition,DMD）代替线性稳定性理论（linear stability theory,LST）与eN方法结合,不需要求解稳定性方程,成为一种数据驱动的翼型边界层转捩预测新方法,称为DMD/eN方法.在原有方法的基础上,改进了DMD网格线生成方法和扰动放大N因子的积分策略,并将RANS求解器与改进的DMD/eN方法进行耦合,实现了翼型定常绕流转捩预测自动化.采用该方法对LSC72613跨声速自然层流翼型以及NLF0416低速自然层流翼型在不同攻角下的绕流进行转捩预测,转捩点计算结果均与实验值和LST/eN方法吻合良好.该方法计算得到的N值增长曲线与LST/eN方法的包络线也较为吻合,进一步验证了积分策略的正确性.改进的DMD/eN方法可作为自然层流翼型设计的新的有力工具.      

基于改进的时空图卷积网络的交通流预测模型研究

智能交通系统(ITS)作为协调城市交通的核心正快速发展,而交通流量预测是智能交通系统的重要组成部分,被视为成功部署ITS的关键因素.由于交通网络的复杂空间拓扑结构,使交通流量表现出高阶非线性及动态时空复杂性.为更好地对交通网格数据进行预测,文章提出了一种新的时空网络模型DCSTGCN,具备以下特点:1)将切比雪夫多项式(Ch)应用于图卷积神经网络,结合自扩散卷积将传统的固定式交通拓扑结构进行转换,使其更具有随机性、动态性;2)加入空间Transformer模型,在考虑数据异质性问题的同时,利用多头自注意力机制考虑节点、本地邻居节点以及非本地节点的多属性问题,从高维的子空间进行考虑节点之间的隐藏特征信息;3)将时间Transformer与1×1的二维卷积神经网络(Conv2d)相结合,对交通流时间序列信息进行多重权重分配获取重要的时间特征,利用Conv2d网络进行预测输出.通过试验验证,表明该方法模型优于多种对比基线模型.     

一种新的振荡型DGPM(1,N|sin)模型及其应用

针对传统多变量灰色模型未能有效预测振荡序列的问题,提出一种新的振荡型DGPM(1,N|sin)模型.首先,将非线性时间周期项和时变参数引入离散灰色预测模型;然后,建立非线性规划模型,利用遗传算法确定最优参数;最后,将该模型应用于中国消费价格指数的预测中,验证了本文模型的有效性和适用性.结果显示,振荡型DGPM(1,N|sin)模型有较高的预测精度,为振荡序列的预测提供了有效方法.     

苯的硝基和叠氮基衍生物热力学性质的构效关系

苯的硝基和叠氮基衍生物是一类重要的含能材料,为了揭示其热力学性质与分子结构之间的关系,采用第一性原理进行了计算研究。通过计算平衡电负性连接指数,结合分子结构描述符,对苯的硝基和叠氮基衍生物的热力学性质建立了构效关系模型。模型检验结果表明,构建的模型具有良好的稳健性和预测能力,所得模型为苯的硝基和叠氮基衍生物的爆轰参数计算和分解机理研究提供了一种快速的热力学性质预测方法。     

基于量子遗传算法和荧光光谱某清香型白酒年份预测研究

年份白酒现已成为企业开发重点,但年份标准有较大的随意性,建立年份标准已成为规范行业和市场的迫切需要。基于某品牌原浆白酒的三维荧光光谱,对白酒年份预测模型进行了研究。研究内容和创新工作如下：首先,研究了荧光光谱与白酒年份的相关性。研究发现：0.5年与其他年份白酒的三维荧光光谱之间的相关系数达0.811 4;原始光谱中年份信息主要分布在激发波长为200~230和250~320 nm、发射波长为400~500 nm的光谱区;导数光谱的年份信息分布区域广且离散性高。其次,研究了荧光光谱之间的相关性。研究表明：原始光谱具有严重的多重共线性,在400~600 nm的区间内,相关系数接近1;求导能提高光谱分辨能力并降低多重共线性,二阶导数具有更好的抑制多重共线性的作用, 相关系数大部分小于0.6。最后,基于量子遗传算法-小波神经网络研究了激发波长为300 nm的白酒年份预测模型,并提出了光谱建模信息密度的概念。研究发现：原始光谱年份预测误差达5.4年,效果最差,其原因是原始光谱具有严重的多重共线性以及光谱与年份的相关性不显著; 导数光谱具有更高的信息密度和更好的建模效果,二阶导数光谱预测集的相关系数达0.999 8,年份预测误差达0.79年。研究成果将为白酒年份标定提供一种便捷的光学手段,同时也为多组分渐变体系的荧光光谱研究提供重要的参考。     

FTIR结合化学计量学对三七产地鉴别及皂苷含量预测研究

不同产地对中药次生代谢产物有显著影响,产地鉴别有助于中药的科学合理利用;其次,有效成分含量检测是评价中药质量的主要手段。通过傅里叶变换红外光谱结合化学计量学建立快速鉴别三七产地及测定三七中四种主要皂苷的方法,为三七的科学、合理、规范使用以及对三七质量进行快速评价提供依据。采集5个区域12个产地117个三七样本的红外光谱。产地鉴别预处理数据采用离散小波变换除去噪音造成的部分高频信号,偏最小二乘判别对产地判别贡献率大于1的数据进行筛选,kennard-stone算法将117个个体分为70%训练集与30%预测集。训练集数据用于建立支持向量机判别模型,交叉验证法用于筛选支持向量机最优参数,预测集数据对支持向量机判别模型结果进行验证。皂苷含量预测预处理数据采用标准正态变量变换、离散小波变换处理;处理的红外数据设为X变量,三七样品中通过高效液相色谱法测得的四种皂苷总量设为Y变量,采用正交信号校正去除红外光谱中与四种皂苷总量无关的干扰数据。个体数据分为80%训练集与20%预测集,训练集建立偏最小二乘回归模型,预测集数据对偏最小二乘回归模型的预测结果进行验证。结果显示： (1)交叉验证法得到支持向量机判别模型的最优参数为c=2.828 43,g=0.062 5,训练集的产地判别最优正确率为91.463 4%;(2)支持向量机判别模型参数设置为最优参数,代入预测集数据,预测集的产地判别正确率为94.285 7%,判别正确率较高;(3)训练集建立偏最小二乘回归模型的相关系数R2=0.941 8,校正均方差RMSEE=4.530 7;(4)代入预测集数据,预测集的相关系数R2=0.962 3,外部检验均方差RMSEP=3.855 9,皂苷预测值与高效液相检测值接近,预测效果良好。傅里叶变换红外光谱结合支持向量机能对三七进行产地鉴别,正交信号校正结合偏最小二乘回归能对三七中四种主要皂苷总量进行准确预测,为三七质量控制提供一种快速简便、无损、高灵敏度的检测方法。     

烘丝过程中的组合积分控制器与双重控制研究

在烟草行业的烘丝过程中,烟丝的出口水分作为被控对象常常具有大滞后与强非线性的特性,且在工艺流程中通常存在干扰因素;当前,这一过程中大多仍采用传统PID控制器,存在响应稳态误差大、响应时间长等问题,进而影响烟丝的最终品质;针对这一情况,引入组合积分控制器替代传统PID控制器在烘丝过程中的作用;同时引入双重控制,并与组合积分控制器相结合;针对控制对象进行的仿真实验结果表明,这一新型控制策略在烘丝过程出口水分的控制效果上明显优于传统PID控制器,稳态误差较小且响应迅速,证明了组合积分控制器运用在双重控制系统中时具有优异的动态性能与鲁棒性;最后,这一新型双重控制算法已成功应用到烟草行业烘丝过程的水分控制上。