Study of Test Flow Optimization Method in Radar Fault Isolation

In order to optimize test flow after the default flow is modified by a tester, a new software framework for the radar fault isolation is illustrated. This framework separates all mapping algorithms from test flows so as to modify flow and to insert mapping algorithm dynamically in testing process. Based on this framework, a kind of optimization method of test flow is proposed and studied. By defining an objective function, we can evaluate all candidate test flows so as to get an optimized flow. An example explains how to search the flow from candidate flows.

重复注气压降法煤层渗透率模型与原位测试研究

煤层渗透率作为衡量瓦斯渗流与抽采难易程度的重要指标,对其进行准确测定具有重要意义。针对现有方法计算渗透率测试周期长、结果不稳定、模型不完善等问题,研究煤层渗透率的快速准确测定方法及相应的计算模型。基于煤层中气体径向不稳定流控制方程,结合不同压差下气体在煤层中的体积流量方程,建立可利用全区间压降数据测定煤层渗透率的注气压降计算模型。应用COMSOL数值模拟软件的达西渗流模块对模型进行求解,针对现场工程设计中可对压降曲线产生影响的测压气室长度进行单变量处理,根据模拟结果分析钻孔的测压气室长度可设计为2.0 m。根据数值模拟结果进行现场布置,搭建井下重复注气压降试验系统,结合煤层瓦斯赋存条件和巷道条件施工两组穿层钻孔,对2个测点分别注入两次高于煤层瓦斯压力的补偿气体进行渗透率原位测试,测试周期分别约为6 d和17 d,第2轮测试的注气压力高于第1轮。结合理论推导验证了注气压降过程中煤层瓦斯的雷诺数均处于线性达西渗流段,瓦斯在煤层中的渗流符合达西定律,满足计算模型的假设。与传统煤层渗透率计算方法进行了比较,结果表明:本方法和径向流量法的计算结果基本一致,可以满足实际工程需要。重复注气压降法的测试结果稳定可靠,具备快速测定的优点。

考虑风险和碳交易机制的微电网分布鲁棒优化调度

提高微电网风电的消纳能力是实现双碳目标的重要手段。该文构建了一种考虑极限场景和净负荷条件风险价值的微电网低碳分布鲁棒优化模型。首先,针对源-荷不确定性构造基于Wasserstein距离的概率分布模糊集,并考虑极限场景修正该模糊集,以提高模糊集的鲁棒性,减少场景数目,提高求解效率。其次,以包括供能成本、阶梯式碳交易成本和风险成本的微电网日运行成本最小为优化目标,建立分布鲁棒优化调度模型,并利用分段线性近似法和对偶理论将模型转换为线性规划问题求解。最后,通过算例仿真进行验证,结果表明,考虑极限场景的分布鲁棒优化方法具有较强的鲁棒性;引入阶梯式碳交易成本可以有效减少微电网的碳排放量,并提高风电的消纳能力;净负荷条件风险价值可以有效平衡微电网运行的经济性与风险性。

基于集成树算法的岩石黏聚力和内摩擦角预测方法

岩石的黏聚力(c)和内摩擦角(φ)是岩石工程设计及稳定性评价的重要参数,其直接测量需通过多组三轴或剪切试验,耗时多且成本高。基于4个易获取的岩石物理力学参数(纵波波速VP、密度ρ、单轴抗压强度UCS和巴西抗拉强度BTS),构建了用于预测c和φ值的智能模型。共收集了199组含不同岩石类型的数据,采用5种集成树算法开发预测模型,使用贝叶斯优化算法对模型的超参数进行优化。模型评估结果表明:构建的模型均具有较好的预测性能,其中极端随机树模型表现最佳(测试R^(2)>0.97)。敏感性分析表明:VP、UCS和BTS对c值的预测结果影响较大,ρ对φ值的预测结果影响较大。研究成果已成功应用于金川矿区,验证了模型的实用性,开发的图形用户界面便于工程技术人员使用。

考虑外送输电容量限制的梯级水光互补日前鲁棒调峰调度方法

水光联合外送可促进新能源消纳,但光伏出力预测的不确定性会影响水光互补优化调度的经济性和安全性。提出一种考虑外送输电容量限制的梯级水光互补联合发电系统日前鲁棒调度方法。考虑光伏出力不确定性,构建水光互补联合发电系统的日前调峰鲁棒优化调度模型,该模型以最小化受端电网剩余负荷峰谷差为目标,计及梯级水电的上、下游水力耦合约束。采用高效线性化方法对梯级水电运行的非线性模型进行处理,并利用对偶方法实现鲁棒模型的确定性转化。算例仿真结果表明,利用所提方法制定的梯级水电发电计划能充分考虑光伏出力的不确定性,兼顾联合发电系统调峰效果和光伏消纳,实现梯级水电和光伏的互补运行。

基于CEEMDAN-VMD-PSO-LSTM模型的桥梁挠度预测

针对桥梁运行阶段的健康状态监测,构建了CEEMDAN-VMD-PSO-LSTM模型对桥梁挠度进行预测。该模型主要分为二次模态分解平稳化、粒子群优化(PSO)算法和长短期记忆(LSTM)网络预测三大模块,共有5个步骤:①利用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法对桥梁原始挠度序列进行初次模态分解,分解为若干本征模态分解函数(IMF);②使用样本熵(SampEn/SE)计算各IMF分量的复杂度,并通过K-means聚类为高频、中频和低频3个IMF分量;③通过变分模态分解(VMD)算法对高频IMF分量进行二次模态分解;④分别对各个IMF分量通过PSO算法得出LSTM最优超参数组合;⑤将各最优超参数分别代入LSTM模型进行训练,并将各预测结果融合为最终的预测结果。结果表明:该预测方法具有最高的预测精度,为智慧桥梁的安全监测监控提供了新的技术方法。

基于主从关联优化的产品族参数规划方法研究

针对产品族优化设计中存在的共性与个性的相互依存、制约关系,研究面向产品族的主从关联的参数优化规划技术。建立基于灵敏度分析的产品族参数识别划分方法,根据产品族设计参数的主从关联特点,建立优化问题的双层规划模型。提出一种采用多项式响应面拟合和遗传算法相结合的混合算法实现双层规划,下层采用多项式响应面法将双层优化目标拟合成为单层优化目标,在上层实现产品族公共参数的优化,再通过上层可适应参数的松弛约束关系传递,在下层利用遗传算法实现变型产品的参数优化。以起重机卷筒组件产品族规划为例,基于所提出的主从关联优化方法,得到个性变型产品参数最优值,为起重机卷筒组件产品及类似产品的产品族优化设计提供一种方法借鉴。

响应面法优化生防暹罗芽孢杆菌JZ1-4-10的发酵参数

【目的】优化暹罗芽孢杆菌JZ1-4-10的发酵培养基组分配比和发酵条件,以提高其对马铃薯干腐病菌的抑菌活性,为后续相关生防制剂的工业开发及农业应用打下理论基础。【方法】通过单因素试验筛选菌株JZ1-4-10生长的最佳碳源、氮源、无机盐及适宜浓度,通过响应面法获得菌株JZ1-4-10的最佳发酵培养基组分配比,在此基础上优化菌株JZ1-4-10的发酵温度、pH、接种量、装液量和摇床转速等发酵条件。【结果】菌株JZ1-4-10的最佳碳源、氮源和无机盐分别为玉米粉、大豆蛋白胨和KCl。以玉米粉(A)、大豆蛋白胨(B)和KCl(C)为因变量,菌株JZ1-4-10对马铃薯干腐病病原菌茄病镰刀菌的抑菌活性为响应值,拟合得到菌株JZ1-4-10抑菌率(y)的二次多项回归方程为y=64.02+0.4937A+2.31B-2.19C-1.17AB+138AC-1.81BC-4.73A2-4.58B2-3.86C2,其中,玉米粉、大豆蛋白胨和KCl间的交互作用对菌株JZ1-4-10抑菌活性的影响均达显著水平(P<0.05),尤其玉米粉与KCl及大豆蛋白胨与KCl的交互作用对抑菌活性的影响达极显著水平(P<0.01)。响应面分析优化得到菌株JZ1-4-10的最佳发酵培养基组分配方:玉米粉0.94%、大豆蛋白胨1.23%、KCl 0.72%,且该条件下菌株JZ1-4-10的抑菌活性的实际值为65.20%,与试验预测的64.63%非常接近。经单因素优化后菌株JZ1-4-10的最佳发酵条件为装液量90 mL/250 mL、接种量1.5%、摇床转速160 r/min、培养温度30℃、pH 7。【结论】优化后的培养基提高了菌株JZ1-4-10的产孢量和抑菌活性,优化的发酵方案可用于快速、大批量培养菌株JZ1-4-10菌悬液。

基于AR技术的植保机作业布局与优化分析

以植保机作业优化仿真过程为研究对象,基于AR增强现实技术对植保机的转向、行进及作业过程进行仿真,构建植保机优化作业布局。通过AR增强现实对植保机进行识别,利用3dsMax构建植保机三维虚拟仿真模型,在Unity3D模块中对植保机作业环境进行虚拟搭建,以提升植保机作业仿真的真实性。

基于METSIM软件的矿石破碎筛分流程自动模拟计算研究

为了实现选矿厂设计和生产过程中的自动模拟计算,针对破碎筛分工艺设计时变量多、反馈慢、随机性大、不稳定性高等问题,利用METSIM软件对三段一闭路破碎筛分流程进行了仿真模拟研究。通过建立矿石破碎筛分模型,调节物料特性和设备参数,得到了对应的数量流程和粒度分布,模拟结果与实际生产情况高度契合,准确地体现了矿石的破碎筛分过程。利用该仿真模型,可快速对大量参数进行调整,并直观、迅速反馈收敛结果,能快捷指导设计或操作人员选择合理设备,及时调整设备参数,为矿石破碎筛分工艺的优化提供科学依据。

基于PSO-NARX网络的司机驾驶行为分析方法

舒适性、准时性、节能性等是衡量高速铁路自动驾驶水平的重要指标,通过不断学习优秀司机的驾驶行为,可以优化列车自动驾驶性能,促进高速铁路自动驾驶技术的发展。基于现场列车运行数据,提出一种带有外部输入的非线性自回归(NARX)网络的列车司机驾驶行为分析方法。该方法构建了具有时序特征的NARX网络模型,并选取多项影响司机决策的参数作为输入,利用粒子群优化算法(PSO)确定网络的权重和阈值,对下一时刻列车运行情况进行预测。仿真结果表明:本文提出的PSO-NARX网络分析模型的预测效果优于前馈型神经网络(BP)、PSO-BP、NARX,相比于BP算法,迭代步数降低了373步,误差降低了8382%,相关系数达到了90117%。通过此预测,可以优化列车的自动驾驶设备性能指标,保障列车准时的同时,提高了乘客乘坐的舒适性。

吸能支护技术在深部岩石工程中的应用

吸能支护在地下岩石工程中能够有效地防治冲击地压发生,减小突发灾害带来的人员伤亡和财产损失。文章从在实际工程运用中较为广泛的吸能支护技术进行了总结与分析,其中包括吸能锚杆的分类和吸能工作机理,O型棚的简要结构及吸能减震机理,吸能防冲支架技术的变形让位吸能特性。吸能支护能很好地对工程围岩释放的能量进行有效地吸收,维持围岩的稳定性。最后通过文献综述了以上三种吸能支护技术在实际工程中应用情况,总结了他们的优势和不足,并其未来发展方向给出了建议。

氯乙烯精馏残液分离工艺分析及优化

采用流程模拟软件对氯乙烯精馏残液分离提纯1,1-二氯乙烷的工艺进行了模拟分析,并提出了适宜的控制参数。结果表明,根据计算的参数进行生产控制优化,残液中的氯乙烯可高效回收,1,1-二氯乙烷的纯度可提高至98%以上。针对控制参数优化后存在的问题,提出了进一步的优化解决方案。

基于多尺度融合和轻量化网络的无人机目标检测算法

针对在游乐场、公园等公共安全区域因无人机的尺度变化实时检测困难和计算资源有限的问题,提出一种网络动态实时检测无人机方法YOLO-Ads,以增加网络对无人机尺度变化的鲁棒性.首先自主构建了无人机数据集;其次将轻量化网络作为主干建立一个新的MDDRDNet网络,减小模型计算的复杂度,并且引入协调注意力机制模块,加强网络对空间和通道的关注度;然后采用均值聚类算法,重新生成先验框,在先验框的选择上结合多探测头和多数据集的寻优办法,使重新生成的先验框与无人机更加匹配;然后基于特征融合和残差思想建立一个新的探测头以适应更小尺度无人机的检测;最后,在检测模块中引入类激活映射模块生成热力图,以观察网络对无人机尺度变化的敏感程度,同时与当前主流网络SSD、CenterNet、YOLOv5、YOLOx等和不同主干网络ResNet、EfficientNet、VGGNet等进行对比实验.实验结果表明,新提出的算法在尺度变化的无人机检测上平均精度达到96.62%,相较YOLOv4算法提高了1.88%;检测速度为每秒47帧,相较YOLOv4算法提高了19帧;模型所占内存大约为10.844 M,约为原内存的六分之一,体现了该方法的有效性和鲁棒性.

石油套管用37Mn5钢全流程洁净度分析及工艺改进

为探究某钢厂当前冶炼37Mn5钢过程中所存在的问题,对生产中连续两个炉次进行全流程取样分析,包括金相样、氧氮棒以及精炼渣样,经优化改进,最终得到的结论如下:(1)在LF精炼阶段以及VD钙处理阶段有不同程度的二次氧化现象产生,尤其喂钙线阶段反应较为剧烈,容易引起钢液二次氧化,导致Ds类夹杂物增加,通过优化精炼脱氧操作,钙线喂入量由1.4~1.7 m/t降低至0.95 m/t,各类夹杂物均≤1.5级,合格率100%;(2)精炼渣的成分分析得出,三元相图中渣成分点都在液相区以外,导致精炼渣熔化性能不好,流动性较差,通过提高渣中SiO_(2)至9%~12%,Al_(2)O_(3)至25%~30%,将二元碱度控制在5~8,可提高渣的熔化性、流动性,渣的覆盖能力加强,有效防止二次氧化;(3)中间包浇注阶段相比于VD阶段,氧氮含量基本稳定,但夹杂物数量有一定的提升,夹杂物增长速率远超夹杂物内生速率,因此,其来源为卷渣,应保持中间包平稳浇注,同时避免钢包下渣现象发生。

小型喷雾冷却装置两相区传热特性模拟及优化

喷雾冷却技术应用于小型固体激光器等高功率设备时,对其操作参数优化是提高系统传热能力、提升设备运行稳定性的有效手段.针对某小型喷雾冷却装置开发的需要,基于计算流体力学(CFD)开展模拟研究,采用欧拉-拉格朗日方法,设计开发了喷雾冷却系统数理模型,模拟结果与实验结果的最大相对误差为4.3%,证明了模型的可靠性.通过单因素模拟研究操作参数对系统传热性能的影响,结果表明:热流密度为223.98 W/cm^(2)时,降低工质温度、增大工质流量与喷射速度、降低环境温度均可提升系统的传热性能;其中工质温度、工质流量与喷射速度对喷雾冷却两相区传热过程影响明显,环境温度则影响较小;不同操作参数下热沉表面温度均呈现中心温度低并沿径向逐渐升高的特征.在单因素模拟基础上,通过正交模拟试验方法对操作参数进行整体优化,确定各因素显著程度.结果表明:热流密度一定时,以热沉表面平均温度为指标,操作参数对系统传热性能影响显著度排序为工质流量>喷射速度>工质温度;基于喷雾冷却装置设想,优化出的实验系统操作参数推荐值为工质流量46.88 L/h、喷射速度23.4 m/s、工质温度8℃.建立的模型可有效预测喷雾系统在两相区的传热特性,对喷雾冷却两相区的模拟有良好的推广应用价值,可对小型喷雾冷却装置的设计提供理论依据.

建筑外墙延迟衰减特性的组合优化方法

研究建筑外墙不同组合延迟衰减特性对建筑峰值传热的影响规律,对降低峰值传热负荷,减少空调系统配置容量具有重要意义.针对某案例建筑,采用EnergyPlus与正交试验设计方法,研究多类型建筑外墙组合延迟衰减特性与峰值传热冷负荷的变化规律.结果表明:各墙体组合对外扰具有不同的延迟衰减特性,导致峰值冷负荷大小存在显著差异,差异度最大为11.8%.基于不同类型建筑外墙传热峰值出现时刻不同,叠加后可降低总传热量峰值的特性,提出一种外墙峰值传热优化组合方法.在各朝向墙体内表面温度关系式中引入错峰指标PSI,用于调节墙体组合的延迟时间,以该指标为设计变量,墙体总传热量峰值为目标函数,通过优化求解得到各朝向墙体的最佳延迟时间,进而求出优化墙体组合.采用该方法对案例建筑进行计算,结果显示:对建筑外墙进行优化组合后,其总传热量峰值降低了19.1%.

局部进气涡轮研究进展综述

涡轮是工业领域的重要部件之一,随着应用需求的多样化,涡轮的运行范围更广,而局部进气技术是实现多工况条件高效运行的关键手段之一。但局部进气会带来强烈的流场不均匀性和受力非定常性,增加了涡轮的设计和加工难度。本文首先对局部进气涡轮在不同领域的应用特征进行总结,其次对局部进气涡轮损失机理和性能影响因素开展分析,对比不同局部进气损失预测模型的精度,归纳局部进气涡轮的优化设计方法及性能提升效果,分析局部进气涡轮目前研究的不足,最终对局部进气涡轮发展趋势进行展望,为下一步局部进气涡轮性能改进提供方向。

混沌精英池协同教与学改进的ChOA及其应用

针对黑猩猩优化算法存在全局搜索能力弱、寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出一种混沌精英池协同教与学改进的黑猩猩优化算法(chimp optimization algorithm improved by the elite chaos pool collaborative teaching-learning,ECTChOA)。采用混沌精英池策略生成初始种群,增强初始解的质量和种群的多样性,为算法全局寻优奠定基础;引入自适应振荡因子平衡ChOA的全局探索和局部开发能力;结合教与学优化算法的教学阶段和粒子群优化算法的个体记忆思想优化种群位置更新过程,提高算法的寻优精度和收敛速度。仿真实验将ECTChOA与标准ChOA、其他元启发式优化算法和最新改进ChOA在12个基准测试函数下进行寻优对比,实验结果与Wilcoxon秩和检验p值结果均表明所提改进算法具有更高搜索精度、更快的收敛速度和更好的鲁棒性。另外,将ECTChOA应用于机械工程设计案例中,进一步验证ECTChOA在实际工程问题中的可行性和适用性。

面向联邦学习的学习率裁剪梯度优化隐私保护方案

联邦学习中,攻击者通过模型梯度攻击来恢复训练数据集,使训练数据集的隐私性受到威胁。为保护数据隐私性,差分隐私技术被引入到联邦学习中,但在神经网络训练过程中存在学习率过大导致梯度爆炸不收敛或学习率过小导致梯度收敛过慢的问题,降低学习的准确率。针对上述问题,本文提出一种具有自适应学习率的梯度优化算法(CAdabelief算法),该算法在神经网络中引入学习率裁剪动态界限的概念,动态调整学习率达到理想的值,并趋于稳定;继而将CAdabelief算法引入联邦学习差分隐私框架,提出了面向联邦学习的学习率裁剪梯度优化隐私保护方案,并采用MNIST数据集进行测试实证。实验表明,在相同的隐私预算下,CAdabelief算法训练结果的准确率高于常用的SGD、Adam、Adabelief算法。