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1.
针对高速列车车轮踏面磨耗单一模型无法对各种复杂工况下列车车轮踏面磨耗进行定量计算的问题, 提出一种基于恒等映射多层极限学习机的高速列车车轮踏面磨耗测量方法. 首先将恒等映射引入到多层极限学习机中, 提出一种基于恒等映射的多层极限学习机模型(identity multilayer extreme learning machine, I-ML-ELM), 采用机器学习公共数据集对该模型进行性能验证, 数值结果表明I-ML-ELM模型具有较好的准确性与泛化性; 然后基于车辆-轨道耦合动力学理论建立高速列车的车辆-轨道耦合动力学模型, 模拟列车运行的不同工况, 观测和分析高速列车的车轮踏面磨耗情况, 并通过I-ML-ELM预测模型对高速列车车轮踏面磨耗量进行学习及预测; 最后应用高速列车车轮踏面磨耗的实际测量值对I-ML-ELM预测模型进行进一步的验证, 结果表明: I-ML-ELM预测模型的各项性能参数指标在整体上优于以下五种网络: ELM, FLN, ML-ELM, ML-KELM和DLSFLN, 通过高速列车线路实测数据的进一步验证表明, 本文提出的基于I-ML-ELM的高速列车车轮踏面磨耗预测模型能较好地反映不同参数对高速列车车轮踏面磨耗值的影响规律. 相似文献
2.
在“宏观辨识与微观探析”视域下进行中和反应教学,首先以常规实验为载体,从宏观视角认识中和反应的外在表现,然后以模型、动画为载体,从微观视角了解中和反应的微观过程,再以数字化实验为载体,从宏观与微观相结合的视角理解中和反应的内在本质,最后联系生产生活实际,体验中和反应的应用价值。这样设计,学生能深刻理解中和反应的本质,增进化学学科理解,培养化学学科核心素养。 相似文献
3.
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
4.
针对飞行器气动力多源数据融合、飞行试验气动辨识问题,提出了一种基于Chebyshev-Taylor-Fourier混合级数模型函数、不确定度平衡权函数和加权最小二乘原理的多源数据融合和辨识方法.该方法采用二元Chebyshev级数、Taylor级数和Fourier级数技术建立飞行器气动模型函数,采用权函数技术平衡各数据源间的不同精度和不确定度,采用最小二乘法原理确定超定方程组解,从而获得Chebyshev-Taylor-Fourier混合级数模型函数的各项参数值,最终确定多源数据融合的飞行器气动力(力矩)系数模型函数数学表达式.典型的应用实例表明该方法高效实用、精度可靠,工程应用前景良好. 相似文献
5.
风洞测力试验是高超声速飞行器研发的重要环节, 随着这项技术的发展, 试验模型的大尺度化成为高超声速风洞试验的趋势. 在几百毫秒的有效测试时间内, 大尺度测力系统刚度减弱等问题会严重导致气动力辨识精度变差, 试验模型大尺度化对短时脉冲燃烧风洞精确气动力辨识带来了挑战. 对此本文提出了一种新的基于传统信号处理结合深度学习的智能气动力辨识算法, 该框架分解两个主要阶段: (1)信号分解, (2)数据训练. 其中信号分解阶段通过变分模态分解将原始数据分解为不同模态子信号, 随后通过Pearson相关性分析筛除干扰子信号; 在训练阶段通过深度学习模型提取训练数据集中含有有效特征的子信号, 最终得到真实气动力信号. 此外, 为增强算法的鲁棒性, 在算法框架不同阶段通过不同方法对算法中的超参数进行优化得出最优参数组合. 此算法在气动力辨识精度以及抗干扰等方面都得到了比较理想的结果. 通过悬挂测力实验台进行验证, 结果表明该算法可以有效滤除由大尺度模型带来的传统方法难以消除的干扰分量. 最后应用于脉冲燃烧风洞的大尺度模型测力系统, 气动力辨识精度得到有效提高. 相似文献
6.
针对火电厂燃烧后CO_2捕集过程的强非线性及大惯性等动态特性,研究准确性高的建模方法是系统优化设计的前提,本文从控制角度研究CO_2捕集系统的非线性动态辨识建模方法。首先介绍火电厂CO_2捕集系统工作原理,将系统抽象为二输入二输出的受控对象;然后采用基于最小二乘支持向量机的Hammerstein模型(LSSVM-Hammerstein)辨识方法,将CO_2捕集系统表示为静态LSSVM模型与动态线性模型的组合。辨识结果表明该模型有很高的辨识精度和泛化能力,能精确描述CO_2捕集系统非线性动态特性,为后续研究先进控制算法提供仿真平台和设计依据。 相似文献
7.
为表征在轨卫星的自旋稳定、三轴稳定和"翻滚"三种运动状态,提出了一种基于可见光时序多谱段信号分析的目标运动状态辨识方法,分析了目标运动状态与观测星探测视场内时变的目标表面材料间的对应关系,以及材料属性/种类与时序双色比聚类信息之间的关联性。提出了基于时序双色比特征高斯混合聚类的目标表面材料种类判别算法以及目标运动状态辨识算法。综合考虑卫星的背景特性、材料特性、结构特性、轨道特性,对三种运动状态卫星的多谱段信号进行了数学仿真,对目标运动状态辨识算法进行了验证,证明了所提出算法的有效性。 相似文献
8.
提出一种改进的克隆选择算法用于解决混沌系统的参数辨识问题.该算法利用抗体的高频变异和受体编辑两种机制有效平衡算法的全局探索与局部开发,并引入向精英抗体学习策略进一步提高算法的收敛质量.对10个优化问题的实验表明:所提出算法在求解精度、收敛速度以及稳定性方面具有更好的性能.以参数未知统一混沌系统的同步控制为研究对象,合理设计同步控制器,并对同步系统的稳定性进行理论分析.通过对同步比例因子的设置,实现统一混沌系统的完全同步、反同步、投影同步等多种同步方式.仿真实验结果表明该方法能够实现对未知系统参数的精确辨识以及驱动-响应系统的有效同步控制,验证了所提方法的可行性与有效性. 相似文献
9.
10.
为了有效评估无人机系统飞行安全风险并提出针对性风险控制措施,设计了无人机系统飞行安全风险评估与控制系统.首先基于运营决策支持和立法基础数据收集这一目标建立了系统的框架结构;然后针对风险控制需求,设计了无人机事故案例本体表示,实现了基于语义和属性值的综合相似性检索算法;针对风险评估需求,软件实现了无人机系统飞行危险源识别方法和定量的风险评估模型,最后通过危险源识别与重用无人机事故案例的方式提出风险控制措施.实验结果表明,无人机风险评估与控制原型系统为无人机系统的飞行安全提供了系统的解决方案. 相似文献