珠三角地区典型淤泥质土硬化土本构模型参数研究

为了探讨硬化土本构模型对珠三角地区软土地下工程数值分析的适用性,基于4种不同应力路径三轴试验,分析了本地区典型淤泥质土力学性态及其硬化土本构模型参数的变化规律。研究表明,侧向卸荷及排水条件对淤泥质土硬化土本构模型强度参数c'、φ'值以及刚度参数E_(50)^(rd)、E_(ur)^(rd)和m影响显著,但对破坏比R_(f)的影响较小。对于固结不排水侧向卸荷条件,珠三角地区典型淤泥质土硬化土本构模型主要参数为:参考割线模量E_(50)^(ref)为2.34MPa,参考切线模量E_(oed)^(ref)为1.59MPa,参考加-卸载模量E_(ur)^(ref)为11.67MPa,破坏应力比R_(f)为0.98,刚度应力水平相关幂指数m为1.84;其中:E_(50)^(ref)约为E_(ord)^(ref)的1.47倍,E_(ur)^(ref)约为E_(ord)^(ref)的7.34倍。珠三角地区某软土深基坑工程实践证明,硬化土本构模型适用于模拟该地区软土力学性态。

模型参数对直喷汽油发动机喷雾特性的影响

基于单向耦合模拟方法,研究了湍流模型参数、单向耦合模型参数和破碎模型参数对喷雾贯穿距和粒径的影响。结果表明,湍流模型参数C_(ε1)和RT(Rayleigh⁃Taylor)破碎模型尺寸参数CRT对喷雾贯穿距的影响最大,KH(Kelvin⁃Helhmoltz)破碎模型尺寸参数C_(KH)和C_(RT)对粒径的影响最大。在此基础上建立了适用于不同工况的高精度喷雾模型,标准Spray G工况下,模拟结果与实验结果误差在3%以内;不同环境气体密度下,多种工况的模拟结果与实验结果误差在10%左右。

水泥含量对全风化花岗岩加固土本构模型参数的影响

全风化花岗岩广泛分布于中国华南地区,由于遇水易软化崩解,部分工程采取后注浆的方式对全风化花岗岩地层中桩基周围的土体进行加固.为研究水泥含量对全风化花岗岩加固土力学性质的影响,对水泥质量分数为2%~16%的全风化花岗岩重塑加固土进行剪切试验,结合数值模拟,标定不同水泥质量分数加固土的本构模型参数,得到了水泥质量分数对全风化花岗岩加固土的临界状态参数、弹性参数和塑性参数等的影响规律.研究发现,22个本构参数中随水泥质量分数变化而变化和不随水泥质量分数变化而变化的参数各为11个,随水泥质量分数变化的参数数值与水泥质量分数成线性关系或二次函数关系.研究成果为全风化花岗岩加固土本构模型参数的确定提供了新途径,可为全风化花岗岩非均匀后注浆对桩基承载特性的影响研究提供重要参考.

J-C本构模型参数对45钢钻削仿真结果的影响规律

基于AdvantEdge FEM软件建立了45钢钻削过程的有限元数值仿真模型,通过单因素仿真试验获得了一组用标准麻花钻钻削45钢工件时的扭矩、轴向力、钻削温度和切屑形态仿真数据,并据此研究了45钢J-C本构模型的5个参数(屈服强度、硬化模量、应变率敏感系数、温度软化系数、应变硬化指数)对钻削过程数值仿真结果的影响。结果表明,45钢J-C本构模型的5个参数对其钻削过程数值仿真结果的影响具有明显的规律性。在给定的工艺参数与工件材料J-C本构模型的5个参数的取值范围内,扭矩、轴向力与钻削温度受屈服强度、硬化模量、温度软化系数的影响较大;切屑卷曲半径的变化主要受屈服强度、温度软化系数、应变硬化指数的影响,与参数硬化模量、应变率敏感系数的关系不大。该结果对调整与优化用于钻削过程有限元数值仿真的工件材料J-C本构模型参数,获得准确的钻削过程数值仿真结果有一定的参考价值。

一种光伏组件5参数模型参数求解算法

针对目前牛顿-拉夫逊法在求解光伏组件5参数模型特征参数时存在的雅克比矩阵奇异化和参数漂移问题,本文运用Levenberg-Marquardt(LM)算法求解光伏组件5参数模型参数。结合目前两种常用组件实测数据的算例分析,验证了本文所提出的LM方法对不同类型组件具有精度高、收敛速度快、实用性强等优点。

基于改进粒子群算法的分散式电采暖负荷模型参数辨识

分散式电采暖负荷是一种具有巨大调节潜力的需求响应资源,但是,用户行为差异、太阳辐照度等随机因素为建立精确的分散式电采暖负荷模型增加了一定难度。首先,结合具体应用场景,搭建基于气候模拟平台的分散式电采暖负荷实验平台,采集负荷建模实验数据。然后,针对分散式电采暖负荷二阶等效热参数模型方程较为复杂的问题,以仿真温度与实测温度之间的误差最小为目标,提出基于改进粒子群算法的模型参数辨识方法,建立分散式电采暖负荷模型。最后,通过改变数据采样周期,对负荷模型进行优化。结果表明,所提参数辨识及建模优化方法可以有效地提高分散式电采暖负荷二阶等效热参数模型精度。

采用带注意力机制3D U-Net网络的地质模型参数化技术

针对卷积神经网络增强的主成分分析技术(CNN-PCA)这种地质模型参数化技术在油藏复杂地质特征刻画精度和泛化能力方面存在的问题,不使用预训练好的C3D视频动作分析模型来提取三维模型风格特征,而使用新的损失函数并引入一种带注意力机制的3D U-Net网络来补全主成分分析方法(PCA)降维过程中丢失的地质模型细节信息,并以一个复合河道砂体油藏为例进行了应用效果分析。研究表明,与CNN-PCA技术相比,采用带注意力机制的3DU-Net网络能够更好地补全PCA降维过程中丢失的地质模型细节信息,在反映原始地质模型的流动特性方面具有更好的效果,并能改善油藏历史拟合的技术效果。

带有时变杠杆效应的随机波动率模型参数估计及其应用

为了更好地捕捉金融时间序列中杠杆效应的时变非对称性,本文基于线性样条思想,提出一种带有时变杠杆效应的半参数随机波动率模型,并利用贝叶斯MCMC方法对所提模型中的参数进行了估计.模拟研究表明贝叶斯MCMC方法在所提模型的参数估计方面有着良好的有限样本表现.最后利用本文所提出的带有时变杠杆效应的半参数随机波动率模型对2000年1月4日至2020年8月18日的上证综合指数和深证成份指数日收益数据进行了实证分析,结果表明利用本文所提出的模型拟合这两组实例数据是合理的.

基于贝叶斯校准的空调负荷模型参数在线辨识方法

在我国达到“碳达峰、碳中和”目标的进程中,电力系统需求响应技术尤为重要。室内空调负荷因其调节潜力大、控制成本低而被视为重要的需求响应资源。等效热参数模型作为建筑热动力学过程的简化模型,通过模拟电阻和电容的多阶电路,广泛应用于室内空调负荷的研究和控制。然而,传统等效热参数模型参数辨识方法未能充分考虑模型固有误差和观测误差。因此,本文提出了一种基于贝叶斯算法的参数辨识方法。该方法从概率视角出发,结合系统的先验知识,对模型参数进行量化和调整,以降低不确定性。首先根据特定建筑特征抽象出等效热参数模型,然后运用贝叶斯算法对模型参数进行辨识。实验结果表明,该方法不仅提高了模型参数的可信度,还使得其需求响应性能更为准确和可靠。此外,辨识得到的等效热参数模型被应用于需求响应能力置信区间和能力曲线的构建,为智能电网的建设提供了有效的技术支持。

水下航行器模型参数辨识技术

采用系统辨识技术识别水下航行器模型参数,是修正理论计算或船模水动力试验结果,实现精确数学建模的有效手段,对水下航行器总体性能优化、操纵性预报、控制器设计等方面都具有重要意义。重点对基于最小二乘法、人工智能和卡尔曼滤波的3种典型参数辨识方法进行分述,并对相关领域取得的成果、存在的问题和研究热点进行系统梳理。最后,对系统辨识技术在水下航行器模型参数辨识应用领域的发展趋势进行展望。

基于草图的建筑物立面精细窗户模型参数化重建方法

精细的窗户模型可应用于虚拟现实、城市规划等领域,但目前的研究过于简化窗户,难以描述复杂的窗户类型及结构参数。本文提出了一种基于草图的窗户参数化模型的重建方法,预先定义好多种窗户类型并为其创建对应的语法参数,用户只需绘制窗户草图作为输入,系统依靠卷积神经网络强大的识别能力可快速识别和估计窗户的语法参数并自动生成最终的三维模型。本文采用非真实感绘制技术可以生成丰富的训练数据集,同时基于注意力机制可精确识别语法参数,实验结果验证了方法的有效性和准确性。

模态试验法测试焊接残余应力机理分析及模型参数估计

为避免残余应力对焊接结构的不利影响,保证其可靠性,需要探究残余应力分布.模态试验法因具有快速和无损的特点,逐渐应用于残余应力测试.为实现模态试验法测试焊接残余应力,通过振动理论分析了模态试验法的机理,获得了薄板焊件中残余应力与固有频率的关系;薄板焊件中的残余拉应力使固有频率减小,残余压应力使固有频率增大.在此基础上,将钻孔法和模态试验相结合,借助数据拟合的方法,估计了模态试验法测试6 mm 7A52铝合金试板VPPA-MIG(variable polarity plasma arc-metal inert gas)复合焊接残余应力的模型参数,确立了固有频率与残余应力的数值关系.依据确立的数值关系,测得了7A52铝合金试板在不同复合焊接参数下的纵向残余应力分布.结果表明,接头各区域的残余应力分布特征与钻孔法测得的结果基本一致,偏差在4%范围之内,估计出的模型参数能够保证模态试验法测试结果的可靠性,实现了焊接残余应力的快速和无损测试.

基于孔隙结构自动拾取含水饱和度模型参数的新方法

对于强非均质性储层,计算其含水饱和度时往往需假设岩石电性参数为常数,这会影响其计算精度。文中基于核磁岩心实验数据、含油饱和后的水驱替岩石导电实验数据、实际核磁测井数据及球管模型优化反演数据,建立储层孔隙结构与岩石导电模型参数之间的适配关系。测井数据处理过程中,依据这种关系实现逐点自动拾取饱和度模型参数,达到提高复杂储层含水饱和度计算精度的效果。该方法应用于冀东南堡油田实测岩心数据和核磁测井数据的处理,有效提高了非均质性储层含水饱和度的计算精度。实际数据应用结果表明,基于孔隙结构的含水饱和度模型参数自动拾取算法稳定、可靠,且计算过程无需人工干预,具有很好的应用前景。

基于电网模型的汽轮机调速系统模型参数辨识方法

针对PSD-BPA、PSASP等电力系统仿真软件对汽轮机调速系统模型参数难以实现自动辨识,而采用手动校核工作量大的问题,文章基于MATLAB仿真平台,在单机无穷大系统模型的基础上,建立了考虑电网设备的汽轮机调速系统参数辨识模型,并采用非线性最小二乘算法对模型参数进行辨识。仿真实例表明,MATLAB辨识获得的参数在BPA软件中仿真获得相同效果,证明了文章提出的仿真模型与BPA仿真模型等效,采用文章提出的方法能大大减轻BPA手动校核参数的工作,提高模型参数的有效性和调速系统建模工作的效率。

基于多新息辨识算法的锂离子电池等效电路模型参数辨识

实时、准确地获得电池模型的参数可提高电池状态估计的精度。常用的系统辨识算法和智能优化算法不仅实时性差,而且辨识精度低。为了解决等效电路模型的参数辨识及提高等效电路模型参数的辨识精度,本文通过直接离散的方法建立了能够同时辨识二阶RC(resistance-capacitance)等效电路模型和PNGV(partnership for a new generation of vehicles)模型参数的差分方程。基于多新息算法辨识理论,提出了带遗忘因子的多新息辅助模型扩展递推最小二乘(FMIAELS)算法。FMIAELS算法只需利用电池的电流及端电压即可实现等效电路模型参数的实时、精确辨识。实验验证结果表明,在不同温度、工况和老化程度下,FMIAELS算法可精确地辨识电池的模型参数,误差约为常用的系统辨识算法和智能优化算法的1/3。FMIAELS算法也能实现开路电压(OCV)的精确辨识,在不同脉冲下辨识的OCV的精度也明显优于常用的系统辨识算法和智能优化算法,其平均误差仅有0.22%。

基于EDEM的生猪粥料离散元模型参数标定

[目的]建立粥状饲料的离散元模型有助于开发和优化粥料处理设备,获取生猪粥料的离散元仿真模型参数。[方法]通过配制水料比为1.5∶1~2.0∶1的粥状饲料,测定不同水料比粥料的休止角,建立水料比与休止角的回归方程。以水料比1.8∶1的生猪粥料为研究对象,利用EDEM离散元软件,选取“Hertz-Mindlin with JKR”作为接触模型,采用圆筒提升法进行粥料休止角仿真模拟。以饲料颗粒泊松比、剪切模量、颗粒密度,饲料间碰撞恢复系数、静摩擦系数、滚动摩擦系数,饲料-不锈钢间碰撞恢复系数、静摩擦系数、滚动摩擦系数以及JKR(Johnso-Kendall-Roberts)表面能共10个参数作为试验因素,以粥料休止角为评价指标,采用筛选试验设计(Plackett-Burman design)对模型参数进行筛选,采用最陡爬坡试验确定显著性参数的最优值区间,采用响应曲面试验设计(Box-Behnken design)建立休止角与显著参数的二阶回归模型,通过回归模型计算最优显著参数,最后利用最佳参数组合进行仿真休止角验证试验,并与实际试验进行对比。[结果]筛选试验结果表明,对休止角有显著性影响的参数为饲料间静摩擦系数、饲料间滚动摩擦系数和JKR表面能。响应曲面试验得到的显著参数的最优组合为:饲料间滚动摩擦系数为0.3、饲料间静摩擦系数为0.08、JKR表面能为0.008 93 J/m2。验证试验结果表明,仿真试验饲料休止角和实际试验休止角的相对误差为2.45%,且不同方向堆形相似性较高。[结论]基于Hertz-Mindlin with JKR模型标定的离散元参数准确,能较好地模拟生猪粥料的物料性状,该模型可为生猪粥状饲料处理设备的研发和仿真优化提供理论基础。

基于激光雷达点云的输电线路雷电绕击EGM模型参数智能提取算法

地形地貌与线路结构是基于电气几何模型(electro-geometricmodel,EGM)开展输电线路雷电绕击风险评估的关键几何参数。机载激光雷达虽为EGM模型几何参数提取提供了高质量的数据支撑,但现有参数提取方法存在自动化程度低,及制约绕击风险评估差异化、精细化工程便利性的问题。为此,提出了一种基于激光雷达点云的EGM模型几何参数智能提取算法。首先,对输电通道屏蔽关系以及EGM模型几何参数需求进行分析;然后,建立了基于点云数据的EGM模型参数测量算法及流程,制定了全通道的小颗粒度自动遍历策略。某500 kV山区线路典型档距案例验证结果表明,提出的算法能自主识别待评估导线并筛选参数提取需要的样本点云,可自动遍历实现EGM模型参数的提取测量,并具有良好的准确性、普适性、稳定性。研究成果可为复杂地形输电线路绕击风险差异化精细化评估提供技术支撑。

超声造影动态血管模型参数与葡萄膜黑色素瘤患者预后关系分析

目的探讨超声造影动态血管模型参数与葡萄膜黑色素瘤(uveal melanoma,UM)患者预后关系。方法选取2019年1月—2021年2月湖南中医药大学第一附属医院眼科收治的UM患者248例(248只患眼)纳入研究,治疗后随访观察2年,失访10例,脱落3例,将剩余235例患者根据预后情况分为预后不良组(n=58)和预后良好组(n=177)。采用Logistic回归分析法分析影响UM患者不良预后的危险因素,绘制受试者工作特征曲线(ROC)评估超声造影动态血管模型(dynamic vascular pattern,DVP)参数对UM患者不良预后预测价值。结果预后不良组上皮样细胞型占比、最大基底直径>16 mm占比、发生累及睫状体占比、虹膜新生血管占比、发生球外蔓延占比及峰值强度(maximum of intensity,Imax)水平均高于预后良好组(P<0.05);预后不良组中达峰时间(time to peak,TTP)、平均渡越时间(mean transit time,mTT)及上升时间(rise time,RT)则短于预后良好组(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,上皮样细胞型、最大基底直径>16 mm、肿瘤累及睫状体、mTT缩短及Imax增大均是影响患者不良预后的危险因素(P<0.05)。ROC曲线显示,mTT以43.04 s为最佳截断值预测葡萄膜黑色素瘤患者不良预后的灵敏度为67.24%、特异度84.18%、AUC为0.784;Imax以150.12%为最佳截断值预测的灵敏度为68.97%、特异度83.05%、AUC为0.834;二者联合预测的灵敏度为91.38%、特异度82.49%、AUC为0.885,联合预测的灵敏度高于单项指标(P<0.05)。结论超声造影DVP参数中的mTT缩短、Imax增大均是影响UM不良预后的因素,mTT联合Imax预测UM不良预后具有较高效能。

基于人类驾驶员在跟车高风险情景中的经验轨迹数据优化智能网联车辆纵向控制模型参数

智能网联车辆(CAV)具有提高驾驶安全性的巨大潜力,CAV的基本性能评估准则之一是其能否在真实的交通情景中比人类驾驶员更安全地行驶。本研究提出了一种基于人类驾驶员在跟车高风险情景中的经验轨迹数据来优化CAV纵向控制模型参数的方法。首先,从经验轨迹数据中提取初始跟车车组(I-CFP)。然后,基于模型默认参数值,采用自适应巡航控制模型(ACC)和协同自适应巡航控制模型(CACC)进行仿真,生成模拟跟车车组(S-CFP)的原始轨迹。最后,应用遗传算法来优化ACC和CACC模型的控制参数,并生成优化后的跟车车组(O-CFP)轨迹。结果表明,S-CFP的安全性优于I-CFP,而O-CFP具有最佳的安全性能。ACC/CACC模型中的优化参数多样且与默认参数不同,表明最佳模型参数会随跟车情景不同而变化,进而为减少追尾碰撞风险提供了有价值的视角。

太阳电池工程简化模型参数确定及模型应用

针对现有文献中太阳电池工程简化模型的模型系数值不适用于当今光伏组件的问题,提出简单的仅需利用光伏组件出厂数据的模型系数确定方法.系数b通过拟合25℃下不同辐照度对应的开路电压数据得到,系数a和c分别取短路电流和开路电压的温度系数.不同厂家生产的光伏组件系数b不同,同一厂家生产的不同型号的光伏组件系数b可以取相同值.综合改进后的太阳电池工程简化模型、分段函数形式的太阳电池温度模型和考虑安装条件的入射光强度模型,开展光伏组件电气输出特性的动态仿真.当组件倾角小于最佳倾角时,角度变化对最大输出功率的影响很小;当倾角大于最佳倾角时,角度变化对最大输出功率的影响较大,影响程度随着角度的增大而增大.