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变量选择是光谱分析领域一个重要的组成部分。为了克服传统区间选择法的缺点与不足,基于无信息变量消除法和岭极限学习机提出一种新型的变量选择与评价方法。首先,利用无信息变量消除法剔除整个光谱区间中无信息的波长点;其次,为了解决传统建模方法(偏最小二乘法、BP神经网络等)存在的共线性问题,采用岭极限学习机方法建立回归模型;最后,最佳的特征光谱波长点组合利用特征选择路径图和稀疏度-误差折中曲线进行确定。CO气体的浓度反演实验结果表明:(1)利用无信息变量消除法可以有效筛选出最能表征CO气体透过光谱的特征波长点;(2)岭极限学习机方法具有快速建模、避免共线性和高精度等优点(CO气体浓度反演模型的决定系数可达0.995);(3)特征选择路径图和稀疏度-误差折中曲线可以直观地帮助用户寻找出最佳的特征波长点组合。 相似文献
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为减小物资生产与配送不协调造成的成本及生产资源浪费,建立了考虑推动式生产调度的物资配送优化模型,并针对标准模拟退火算法受随机因素影响易陷入局部最优的缺点,设计带有回火与缓冷操作的改进模拟退火算法对模型求解,确定了优化的车辆配送路线以及物资生产计划。对比实验结果表明:相对于单纯的物资配送优化模型,考虑推动式生产调度的配送优化模型,能够有效减小物资滞留时间以及配送延误成本;相较于标准模拟退火算法,改进算法搜索到了更优解,且计算结果的标准差减小了93.42%,稳定性更好;同时,改进模拟退火算法具有较低的偏差率,在中小规模算例中求解质量较高,平均偏差率在0.5%以内。 相似文献
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计算机辅助设计已广泛应用于结构计算和分析,但如何利用计算机智能生成最佳的新型结构还面临巨大挑战。针对这一问题,提出了一种基于拓扑优化和深度学习的新型结构智能生成方法。该方法首先通过结构拓扑优化分析获得不同参数下的优化结果制作训练集图片,并将训练集标签定义为相应的工况类型,然后应用最小二乘生成对抗网络(LSGAN)深度学习算法进行训练并生成大量的新型结构,最后建立评价指标和评估体系对生成的模型进行评价比较,根据需求选择最佳结构设计方案。结合一个铸钢支座节点底板设计的工程案例,详细阐述了上述方法的应用过程,并借助三维重构技术和增材制造技术实现结构模型的一体化制造。研究结果表明,基于拓扑优化和深度学习的新型结构智能生成方法不仅可以自动生成新的结构,而且可以进一步优化结构的材料用量和力学性能。 相似文献
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为了更真实地模拟水力压裂过程中的岩石变形、裂缝扩展及流体流动,在自主开发的拉格朗日元与离散元耦合的连续-非连续方法的基础上,发展了一种流-固耦合方法。在该方法中,裂缝可沿四边形单元对角线和单元边界扩展,流体流动满足立方定律。通过与单一裂缝非稳态渗流模型及KGD模型的理论解进行对比,验证了该方法的正确性。由定向射孔水力压裂的模拟结果可以发现,(1)距离射孔越远,流体压力越小;随着时间的增加,裂缝中流体压力降低。(2)随着射孔角度的增加,裂缝起裂和扩展过程中的流体压力及转向距离增加;随着x方向水平应力的增加,裂缝起裂和扩展过程中的流体压力增加;两个方向水平应力之差越大,裂缝转向距离越小。(3)随着时间的增加,裂缝区段数目的增速变慢,这与裂缝体积增加变快有关。 相似文献
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采用增加雷诺应力边界条件方法考察了雷诺应力对流场的影响。当雷诺应力边界条件存在时,流场内平均和脉动压力的变化体现了雷诺应力的影响。本文首先在没有雷诺应力边界条件和有雷诺应力边界条件的情况下得到TTU低矮建筑标准模型表面的平均压力系数,结果表明:考虑雷诺应力可使建筑物表面的平均压力系数的绝对值增大。本文还利用Selvam提出的脉动压力系数数学模型,计算了TTU模型表面的脉动压力系数,并对计算结果进行了分析。 相似文献
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