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901.
902.
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
903.
904.
基于拓扑描述函数的连续体结构拓扑优化方法 总被引:14,自引:0,他引:14
提出了一种利用拓扑描述函数(TDF)作为拓扑设计变量求解连续体结构拓扑优化问题
的新方法. 优化问题的目标函数是结构的整体柔顺性,约束条件为对于可利用材料的体积限
制. 这种方法不仅可以消除拓扑优化中经常出现的棋盘格式等数值不稳定现象,而且能够有
效地抑制传统算法处理此类优化问题时所引发的边界扩散效应. 与其它的基于水平集描述函
数的拓扑优化方法相比,所提出的算法不仅无需求解控制水平集函数演化的双曲守恒方
程,而且合理地考虑了目标函数的拓扑导数信息,因而使得算法的计算效率有了显著的提高. 相似文献
905.
包含单侧接触的机械和结构系统中,接触面间的局部接触力很大时,容易导致结构局部磨损和破坏。利用结构优化的手段极小化接触面上的最大接触力是调整接触面上接触力分布的一个有效途径。然而在数学上,目标函数的不可微和约束中的接触条件导致该结构优化问题属于非光滑和非凸优化问题,因而常用优化算法的优化结果是不可靠的。为此,本文提出接触力优化的一个熵正则化模型,并利用基于正则化过程的序列二次结构优化算法求解。所提的方法在数值上避免了处理不可微问题,而且正则化参数的调整还有助于获得更小的局部最优解。以离散结构为例的数值算例验证了本文的模型和算法。 相似文献
906.
907.
通过实验方案,对影响染料敏化太阳能电池(DSSC)的敏化条件进行了优化设计,在光阳极初始默认的制作条件下,从海带中提取叶绿素,分别对影响DSSC光电性能的敏化染料溶液浓度、pH值、温度、受光时间、敏化时间、对电极背景色等影响因素逐一进行研究,最终确定了光阳极敏化的最优条件:醇水溶液的最佳稀释比为1:2,最佳敏化pH=8,最佳敏化温度为30℃,最佳敏化时间24 h,黑暗环境下敏化效果最好,且对电极采用镜面背景最佳,最终获得光电转换效率0.76;. 相似文献
908.
利用光纤拉曼散射温度传感系统的电力电缆温度在线监测 总被引:2,自引:0,他引:2
电力电缆线路运行温度在线检测技术是目前及时发现电力电缆线路局部过热点位置、检测运行线路的绝缘状态和计算导体载流量的首选技术措施。分布式光纤拉曼测温技术是利用激光在光纤中的传播特性,实现实时测量空间温度场分布的新技术,可以对光纤沿线的温度场进行分布式的连续检测。介绍了光纤拉曼传感技术的测温原理,以及基于此技术的电力电缆温度在线监测系统在实际中的应用,获得了一些仿真结果,并同传统的测温技术进行了详细的比较,说明分布式光纤拉曼测温系统应用于电力电缆在线监测的优势,适合于推广使用。 相似文献
909.
利用固定点理论优化接地类型的动力吸振器得到的结果可能不是全局最优参数,在选择其他参数时主系统可以获得更小的振幅, 接地类型动力吸振器的优化问题值得进一步研究. 因此,以一种接地式三要素型动力吸振器为对象,通过研究系统参数变化对固 定点位置与主系统最大振幅的影响,得到了此吸振器的局部最优参数并分析了它的性能. 首先建立了此系统模型的运动微分方程, 得到了主系统振幅放大因子,发现系统存在3个与阻尼无关的固定点. 固定点中幅值较大点随系统参数变化的趋势可以代表最大振 幅随系统参数变化的趋势,因此利用盛金公式得到了固定点幅值的表达式. 为了更加精确,进一步使用数值算法得到了最大振幅与 系统参数的关系图,发现系统中存在局部最优参数. 通过对比接地式吸振器与接地三要素型吸振器的最大振幅随系统参数变化的趋 势,得到了接地式三要素型吸振器的局部最优参数,并发现当固有频率比小于局部最优频率比时,接地式三要素型吸振器模型主系 统的最大振幅要远小于接地式动力吸振器模型. 相似文献
910.
《中国惯性技术学报》2019,(4)
由于船舶在海上航行时的高随机性和复杂性,单一模型预测能力有限,难以做出准确姿态预测。因此,提出一种基于经验模态分解(EMD)和粒子群优化(PSO)的长短期记忆神经网络(LSTM)的组合预测模型,对船舶运动姿态进行预测。首先通过EMD算法将由惯性导航系统在实时测量得到的船舶运动姿态数据进行分解,得到有限个本征模函数(IMF)。然后,利用PSO-LSTM模型学习各IMF分量的短期时序规律并进行预测,将各IMF分量的预测值相加得到最终的预测结果。基于实测数据进行仿真的结果表明,该组合预测模型分别比LSTM模型和PSO-LSTM模型在姿态角的预测中平均绝对百分比误差分别降低了约11%和7%,有效提高了船舶运动姿态预测精度。 相似文献