基于PSVR的微机械陀螺温度漂移预测

针对中低精度微机械陀螺静态零位输出随温度漂移严重的问题,将应用于分类的近似支持向量机(PSVM)扩展到回归分析中,提出了使用近似支持向量回归机(PSVR)进行建模和预测的方法.该方法的原始优化问题基于等式约束,可采用直接法求取最优解,利用核函数可以方便地实现线性算法的非线性化,并具有良好的泛化能力.分段和连续温度测试结果表明,与常用的最小二乘支持向量回归机(LSSVR)相比,PSVR算法简单,训练速度快,尤其在大规模数据集处理上更具优势.     

基于LS-WSVM的光纤陀螺漂移辨识

提出了一种最小二乘小波支持向量机(LS-WSVM)的光纤陀螺的漂移辨识算法.该方法将Mexihat小波函数作为核函数,与最小二乘支持向量机(LS_SVM)相结合建立起通用模型;用光纤陀螺漂移数据训练通用模型,从而得到该光纤陀螺的漂移模型.并用F法则检验了该模型的适应性.试验表明,在相同条件下,与基于Gauss核函数的最小二乘支持向量机模型相比,该模型拥有更高的辨识精度.证明了用最小二乘小波支持向量机对光纤陀螺的机漂移辨识是合适的,有效的.     

一种基于多尺度和改进支持向量机的光纤陀螺温度漂移建模与补偿方法

为了提升光纤陀螺温度漂移模型建模的准确性及补偿的效果,提出了一种基于改进支持向量机的多尺度建模和回归方法。首先分析了造成光纤陀螺温度漂移的关键因素,给出了建模的属性参数和温度试验。然后根据经验模态分解得到的本征模态函数排列熵的变化趋势,得出了回归精度和熵之间的变化关系,进而提出了基于信号分解的多尺度回归方法。为了提高上述多尺度回归算法的适应性,在传统支持向量机的基础上,提出了基于组合核函数的支持向量机回归算法,以适应不同特性的回归数据集。为了进一步提高回归精度,基于降低回归数据复杂度的分段回归思想,在上述多尺度回归的基础上提出了双-多尺度回归,并验证了方法的有效性。最后,将提出的算法以实际的光纤陀螺温度漂移数据进行验证,结果表明,相比于传统的支持向量机和反向传播神经网络具有更好的回归精度,温度漂移模型也更加精确,以均方误差指标为例,回归精度提升了两个数量级。     

一种用于陀螺随机漂移预测的多尺度混合建模方法

针对陀螺随机漂移时间序列由于非平稳和非线性造成单一预测模型难以准确跟踪其变化趋势的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和灰色极端学习机(GELM)的多尺度混合建模方法。首先,利用集合经验模态分解将随机漂移时间序列按照频率高低分解为多个本征模式分量和一个余量;然后针对不同类型时频特性分量选择合适激活函数和隐层神经元数目的GELM分别进行预测;最后,以等权相加的方式得到最终预测结果。将该方法用于某型激光陀螺随机漂移预测中,仿真结果表明:混合预测模型能够准确预测陀螺随机漂移,预测精度比残差GM(1,1)和GELM预测模型分别提高了33.43%和23.47%,可为激光陀螺的漂移补偿、故障预报和可靠性诊断提供依据。     

基于SVM回归的圆柱壳体抗脉冲强度预估模型

在小子样结构响应试验数据样本的基础上,利用支持向量机回归的方法模拟了圆柱壳体动态极限应变峰值同壳体几何尺寸和外加脉冲载荷大小的非线性函数关系,同时通过改进的模拟退火单纯形混合算法优化了支持向量机的性能参数,并将支持向量机回归分析的预测性能同BP人工神经网络方法做了比较,验证了具有优化性能参数组合的支持向量机在小样本条件下更好的预测和推广能力. 最后,从支持向量机回归模型导出了大尺寸圆柱壳体抗脉冲载荷的强度极限同自身几何尺寸的多元函数关系,从而为该类型壳体设备抗脉冲载荷的强度分析提供了一个可借鉴的预估模型. 研究结果表明了支持向量机在机械结构的强度预估和可靠性分析等力学领域具有广泛的应用前景.      

块体理论赤平解析法在锦屏二级水电站皮带机隧洞稳定分析中的应用

在小子样结构响应试验数据样本的基础上,利用支持向量机回归的方法模拟了圆柱壳体动态 极限应变峰值同壳体几何尺寸和外加脉冲载荷大小的非线性函数关系,同时通过改进的模拟 退火单纯形混合算法优化了支持向量机的性能参数,并将支持向量机回归分析的预测性能同 BP人工神经网络方法做了比较,验证了具有优化性能参数组合的支持向量机在小样本条件下 更好的预测和推广能力. 最后,从支持向量机回归模型导出了大尺寸圆柱壳体抗脉冲载荷的 强度极限同自身几何尺寸的多元函数关系,从而为该类型壳体设备抗脉冲载荷的强度分析提 供了一个可借鉴的预估模型. 研究结果表明了支持向量机在机械结构的强度预估和可靠性分 析等力学领域具有广泛的应用前景.     

基于支持向量机的锈蚀混凝土梁承载力计算

采用电化学腐蚀的方法加速梁内钢筋锈蚀,使用分级加载方案对受腐蚀钢筋混凝土梁进行了抗弯承载力试验研究,获得了20根不同锈蚀率的钢筋混凝土梁承载力极限值.使用现有的试验数据构成训练样本对,供支持向量机进行预学习.在机理建模方法中,基于线性核函数分别获得了分段式和整体式的回归公式;在黑箱建模方法中,基于径向基核函数获得了黑箱预测模型.通过将预测结果和本文试验值进行对比,验证所提出的基于支持向量机的受腐蚀混凝土梁承载能力预测方法有效性;并将预测结果与其它回归公式对比,表明所提出的预测方法具有预测精度高、适用范围广和预测策略多等优点.     

一种磨损预测的优化算法研究

根据机械部件磨损机理复杂、磨损量预测难精确的特点,提出基于免疫粒子群参数优化的最小二乘支持向量机方法预测磨损量.该算法采用免疫粒子群优化最小二乘支持向量机建模参数,避免了算法陷入局部最优解,实现了精确度高、泛化能力强的磨损量预测模型.对轴承钢试件磨损进行了试验研究,试验数据分析结果表明,基于免疫粒子群的最小二乘支持向量机预测方法优于前向反馈神经网络算法、遗传算法及蚁群算法,预测误差较小,具有很好的预测能力.     

基于支持向量回归的金属谐振陀螺多元温度补偿方法

针对金属谐振陀螺随温度漂移的问题,提出了一种基于支持向量回归的多元温度补偿方法。首先分析温度、温度梯度及温度变化率对陀螺输出的影响,在此基础上设计全温区实验,采用小波去噪对实验数据进行预处理,然后根据金属谐振陀螺输出特性,综合每次实验陀螺输出的微小变化,选择径向基核函数对实验数据进行特征提取,并基于此建立基于温度、温度变化率及温度梯度的多元补偿模型,剔除非相关项,最终得到金属谐振陀螺多元温度补偿模型。实验结果表明,此方法可有效提高金属谐振陀螺的温度性能,全温区陀螺零偏稳定性提高一个量级以上。     

基于支持向量机的结构损伤分步识别研究

支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法,能够较好地解决小样本的学习问题。本文介绍了支持向量机分类和回归算法,提出了基于支持向量机的结构损伤分步识别方法:以模态频率作为损伤特征,首先根据支持向量机分类算法的概率估计确定可能的损伤位置,重新构造训练样本,然后利用支持向量机回归算法计算损伤位置;最后估计损伤程度。以梁的损伤识别为例进行了验证,结果表明该方法可以提高损伤识别的精度。     

The 7th International Conference on Fluid Mechanics May 24-27,2015,Qingdao,China

正http://www.icfm7.org First Announcement and Call for PapersThe objective of International Conference on Fluid Mechanics(ICFM)is to provide a forum for researchers to exchange new ideas and recent advances in the fields of theoretical,experimental,computational Fluid Mechanics as well as interdisciplinary subjects.It was successfully convened by the Chinese Society of Theoretical and Applied Mechanics(CSTAM)in Beijing(1987,     

INFORMATION FOR CONTRIBUTORS

Contributions： The Journal, Acta Mechanica Solida Sinica, is pleased to receive papers from engineers and scientists working in various aspects of solid mechanics. All contributions are subject to critical review prior to acceptance and publication.     

Preface

This special issue of PARTICUOLOGY is devoted to the first UK-China Particle Technology Forum taking place in Leeds, UK, on 1-3 April 2007. The forum was initiated by a number of UK and Chinese leading academics and organised by the University of Leeds in collaboration with Chinese Society of Particuology, Particle Technology Subject Group （PTSG） of the Institution of Chemical Engineers （IChemE）, Particle Characterisation Interest Group （PCIG） of the Royal Society of Chemistry （RSC） and International Fine Particle Research Institute （IFPRI）. The forum was supported financially by the Engineering and Physics Sciences Research Council （EPSRC） of United Kingdom,     

基于鲁棒滤波的捷联导引头视线角速度估计方法

针对捷联导引头无法直接获取视线角速度等信息的问题,研究了鲁棒滤波在大气层外飞行器捷联导引头视线角速度估计中的应用。为了建立非线性滤波估计模型,考虑目标视线角速度的慢变特性,采用一阶马尔科夫模型建立了状态方程;推导了视线角速度的解耦模型,并建立了量测方程;考虑到实际应用中存在系统噪声统计特性失准的问题,基于Huber-Based鲁棒滤波方法,设计了视线角速度滤波器,并完成了基于Huber-Based滤波方法和扩展卡尔曼滤波方法的数学仿真。仿真结果表明Huber-Based滤波方法的视线角、视线角速度及视线角加速度估计精度分别达到0.1140'、0.1423'/s、0.0203'/s2,而扩展卡尔曼滤波方法的视线角、视线角速度及视线角加速度估计精度仅分别为0.6577'、0.6415'/s、0.0979'/s~2。仿真结果证明了该方法可以有效地估计出相对视线角速度等信息,并且在非高斯噪声的条件下,依然可获得较高的估计精度,具有一定的鲁棒性。     

Guide for authors

正Each of the sections below provides essential information for authors.We recommend that you take the time to read them before submitting a contribution to Acta Mechanica Sinica.We hope our guide to authors may help you navigate to the appropriate section.How to prepare a submission This document provides an outline of the editorial process involved in publishing a scientific paper in Acta Mechanica     

Use specification of multiscale materials for life spanned over macro-, micro-, nano-, and pico-scale

Multiscale material intends to enhance the strength and life of mechanical systems by matching the transmitted spatiotemporal energy distribution to the constituents at the different scale, say—macro, micro, nano, and pico,—, depending on the needs. Lower scale entities are, particularly, critical to small size systems. Large structures are less sensitive to microscopic effects. Scale shifting laws will be developed for relating test data from nano-, micro-, and macro-specimens. The benefit of reinforcement at the lower scale constituents needs to be justified at the macroscopic scale. Filling the void and space in regions of high energy density is considered.Material inhomogeneity interacts with specimen size. Their combined effect is non-equilibrium. Energy exchange between the environment and specimen becomes increasingly more significant as the specimen size is reduced. Perturbation of the operational conditions can further aggravate the situation. Scale transitional functions and/or f_j/j+1 are introduced to quantify these characteristics. They are represented, respectively, by , and (f_mi/ma,f_na/mi,f_pi/na). The abbreviations pi, na, mi, and ma refer to pico, nano, micro and macro.Local damage is assumed to initiate at a small scale, grows to a larger scale, and terminate at an even larger scale. The mechanism of energy absorption and dissipation will be introduced to develop a consistent book keeping system. Compaction of mass density for constituents of size 10⁻¹², 10⁻⁹, 10⁻⁶, 10⁻³ m, will be considered. Energy dissipation at all scales must be accounted for. Dissipations at the smaller scale must not only be included but they must abide by the same physical and mathematical interpretation, in order to avoid inconsistencies when making connections with those at the larger scale where dissipations are eminent.Three fundamental Problems I, II, and III are stated. They correspond to the commonly used service conditions. Reference is made to a Representative Tip (RT), the location where energy absorption and dissipation takes place. The RT can be a crack tip or a particle. At the larger size scales, RT can refer to a region. Scale shifting of results from the very small to the very large is needed to identify the benefit of using multiscale materials.