基于AQSSE方法的基础隔震结构损伤识别

提出自适应二次误差平方和(AQSSE,Adaptive Quadratic Sum-Squares Error)方法对基础隔震结构进行在线损伤识别实验研究.建立基础隔震结构实验模型,进行振动实验.实验过程中采用一套刚度元件装置在线模拟结构损伤,测量模型加速度响应和位移响应,基于测得的加速度信号和AQSSE方法在线识别基础隔震结构的参数和位移,并追踪参数的变化,从而识别结构损伤.研究结果表明:在两种典型地震波激励下,通过不同时刻的刚度突变模拟结构损伤,AQSSE方法得到的结构参数值与有限元分析结果一致,且识别得到的位移曲线与实验测量的位移曲线吻合良好,验证了AQSSE方法在基础隔震结构参数识别与损伤追踪中的有效性和准确性.

PID控制器参数的优化整定方法

针对存在临界点的A类被控对象及不存在临界点的B类被控对象,分别采用其-180?和-120?相位点的频率和增益提出了PID (Proportional-integral-derivative)控制器参数的优化整定方法.基于Tchebyshev多项式和分数阶积分器求取被控对象-180?或-120?相位点的频率和增益,建立其积分滞后模型.采用负载扰动下跟踪误差平方和(Sum of squares of tracking errors, SSE)最小作为优化指标,使闭环系统具有强的鲁棒性的最大灵敏度和最大补灵敏度为约束方程,针对两类被控对象,分别建立了基于-180?和-120?相位点频率和增益的PID控制器比例、积分与微分三个参数的优化整定规则.通过与其他常用PID控制方法的仿真与物理对比实验,表明所提方法的优越性.

林分断面积组合预测模型权重确定的比较

引入组合预测方法以提高林分断面积预测的精度及2类模型(林分水平模型和单木水平模型)预测林分断面积的兼容性。组合预测法能够充分利用各单个模型的有效信息,从而提高预测精度,而单个模型权重的选取对提高组合预测法的精度至关重要。本研究基于北京山区油松连续清查数据,利用误差平方和法、方差协方差法和最优加权法确定林分断面积组合预测模型的权重。结果表明:组合预测法能够提高预测精度,同时利用最优加权法所建立的林分断面积组合预测模型其预测精度最高,方差协方差法次之,误差平方和法预测精度最低。

残差和为零的非线性回归法及其应用

指出传统拟线性回归和近代非线性最小二乘回归存在的问题,以及有截距的线性回归和无截距的线性回归之间的差别;提出通过附加残差和为零的强制条件改进非线性最小二乘回归的思想和方法,即残差和为零的非线性回归,并从理论上和实验数据上证明其优越性。得出的结论和结果为:对于幂函数、指数函数、双曲函数、对数函数和S型曲线等非线性函数,通过换元线性化进行的回归(简称拟线性回归)存在异方差问题;有截距的线性回归的残差和为零,无截距的线性回归和非线性回归的残差和通常不为零;残差和为零的非线性最小二乘回归之参数的精度高于普通非线性最小二乘回归参数的精度;对无截距的线性回归问题,通过附加残差和为零的强制条件后,参数的精度亦会提高。

一种改进K均值的小样本聚类算法

通过肘方法确定类别数,采取平方差半径法选择聚类种子中心,优化聚类中心的重新选择,采用熵权法对数据对象的属性赋权修正对象间的欧式距离,计算属性间的作用差异。结果表明,在类别数不变,添加异常数据后,对于维度低、类别间差异大的小样本数据,改进算法在执行效率几乎等同的情况下比原算法精确、稳定。

自适应动态三次指数平滑法在交通预测中的应用

针对传统三次指数平滑法预测模型中平滑系数固定不变、难以跟踪时间序列随时间变化的因素、无法反应不同时间段历史数据对预测结果的影响等缺点,提出了一种改进的动态三次指数平滑法.该方法通过误差平方、最小原则和地毯式搜索算法来获得动态调整的平滑因子,对波动范围较大且呈非线性变化规律的数据有很强的适应性.将自适应动态三次指数平滑法与SARIMA模型、三次指数平滑法进行对比,由铁路旅客发送量的仿真实例分析结果可知,自适应动态三次指数平滑法能更好地适应时间序列的变化趋势,具有良好的预测精度.

用等离子体粒子能谱拟合温度的新方法

用最小二乘法拟合等离子体粒子能谱实验数据时 ,通常使拟合函数与实验能谱数据之间的误差平方和极小化。如果将能谱实验数据的对数拟合成直线以求得粒子温度 ,则最好对温度误差的平方和极小化。给出了这种拟合方法的计算公式 ,并对两种不同方法得到的结果进行了比较。

普通累积法在煤灰分计算中的应用

采用普通累积法和最小二乘法对某煤矿的一组基于γ辐射法测量煤中灰分的计数值进行回归分析,并对2种方法建立的回归模型进行对比研究,并用MATHEMATICA进行仿真对比,通过对结果误差分析,验证普通累积法的优越性。

动态三次指数平滑法及应用实例

传统的指数模型多用于处理线性趋势的时间序列,本文在此基础上建立了可以处理非线性时间序列数据的动态三次指数平滑模型.以拟合值与源数据误差的平方和为评价指标,通过使得该指标最小来计算最优时间序列系数,建立三次动态指数平滑模型.评价指标类似于评价函数,对模型自动评价,从而提高模型的适应能力,提高模型的计算精度.通过对实际时间序列的分析,进一步证明通过误差评价指标评价的方法建立的动态指数平滑可以降低误差,使预测更加精确.

群决策论文型竞赛名次的加权T分数法

对评委打分习惯及群决策机制进行分析,发现直接对评分取均值排名会因专家打分尺度的不同带来较大误差,虽然T分数法可以将打分尺度统一,但是缺乏对专家评价对象不同的考虑。为减小此系统误差,借鉴理想点法的思想,由论文的理想成绩及T分数求得评委后验权重。对T分数求加权平均值排名,与传统方法及T分数法比较,提高了主观名次与客观名次的重合度,减小了其乱序度。计算欧氏距离,证明新方法减小了评委打分的误差度及论文的争议度。

最小二乘法在农业拖拉机振动实验数据曲线分析中的应用

在实际工程科学实验中,曲线拟合法扮演着重要角色。通过最小二乘法曲线拟合对国产某品牌农业拖拉机振动实验中测量的数据和误差进行分析,利用Matlab实验实现曲线拟合得到几种函数关系,结合实际车辆振动的特性,从中得出复合函数的拟合误差平方和非常小,曲线拟合效果更佳。

基于自适应技术的结构参数与输入同步反演

发展一种基于遗传优化算法的自适应追踪技术,结合输入未知条件下的二次误差平方和方法,利用事件中的加速度响应数据实现结构参数与输入的同步反演,判断并追踪结构损伤,包括损伤发生的时间、位置和程度。三自由度迟滞非线性系统数值仿真结果表明,该方法能够精确有效地追踪结构参数的变化,并同步反演结构的未知输入。此外,对三自由度基础隔振结构模型进行了多工况实验研究。结果表明,所发展方法能够实时有效地追踪结构时变物理参数、反演结构未知基底激励,进而精准地获取结构的损伤信息。

基于聚类的煤矿井下钻孔瞬变电磁异常响应边界成像方法

为了提高煤矿井下钻孔瞬变电磁反演成像结果中的异常响应边界识别和解译能力,完成掘进工作面前方隐伏水害精准刻画、隐蔽致灾因素精细分析等地球物理解释,提出应用无监督机器学习中的聚类方法分析钻孔瞬变电磁处理成果。根据电阻率数值分布特征和2种聚类方法的特点,选择K-Means聚类算法对电阻率成像结果进行聚合分类;在聚类计算过程中,应用最远距离原则确定类簇的初始质心,选用欧氏距离作为距离计算方法,采用基于组内平方误差和的肘部法则确定聚类数目。针对掘进工作面前方的隐伏水害,分别采用三维数值模拟和井下现场应用实例进行了实用性和有效性验证。研究结果表明:该方法可自动识别最佳类簇数目,对电阻率实现准确聚类,聚类成像结果能改善原始成像模型的光滑过渡问题,突出异常响应边界,清晰显示异常响应形状和位置,有效帮助对钻孔瞬变电磁超前探测反演结果中的隐蔽致灾水体进行识别和归类。

材积建模的程序设计与实验分析

以多个树种的建模数据为例,介绍了应用VB技术进行材积建模参数和相关精度的解算,推导出了伯克霍特和山本和藏两种材积模型按最小二乘法和残差和为零的回归分析的计算公式。应用VB编制程序,实现了材积建模和精度评定的自动化处理。

基于径向基函数的变量预测模型模式识别方法

针对变量预测模型模式识别方法中4种数学模型不足以反映特征值之间复杂关系的缺陷.因此,提出了一种基于径向基函数的变量预测模型(VPMRBF)模式识别方法,把提取的特征值输入到VPMRBF分类器中,然后通过训练样本建立反映特征值之间复杂关系的径向基函数预测模型,最后把测试样本的特征值作为径向基函数预测模型的输入,以预测误差平方和为依据完成分类.该方法充分有效地利用并且结合径向基函数和变量预测模式识别方法的优点,实现了故障特征提取到故障识别的全程诊断.滚动轴承故障诊断实验分析结果表明:与径向基神经网络、支持向量机和变量预测模式识别方法相比,VPMRBF的识别率分别提高了4.75%,1.75%和5.25%.

发动机故障诊断主因子模型的测量参数选择

研究了航空发动机气路故障诊断的测量参数选择的问题.基于发动机故障诊断的主因子模型,结合预测平方残差和(prediction error sum of squares,简称PRESS)准则,建立了一种选择风扇流量、风扇出口压力、压气机出口压力、压气机出口温度、涡轮后温度和燃油流量这6个测量参数进行单轴涡扇发动机故障诊断的方法.大量的实例表明,合理运用该方法选择测量参数的种类和数量,既能取得比较满意的诊断效果,又能利用发动机控制系统已有的测量参数,降低诊断成本,具有一定的工程应用价值.

GS算法设计计算机光学元件的一种改进

通过间断地进行相位替换,在GS算法的基础上提出了一种改进算法。用改进的算法对计算机光学元件(COE)进行了设计。计算结果表明,相对于GS算法,改进的算法对初始值的选取更不敏感,能在更广泛的解空间内搜寻更优的解,具有更高的收敛效率。

城市暴雨强度公式拟合方法研究

传统方法确定暴雨强度总公式的参数需要经过理论频率曲线拟合和总公式参数拟合两个环节,但由此法求得的暴雨强度总公式拟合实测雨强样本的误差平方和不为最小。本文采用非线性回归方法,研究了暴雨强度总公式直接拟合实测雨强样本的直接拟合法,使所求总公式拟合实测雨强样本的误差平方和为最小,实现了总公式参数的直接寻优。结合两个实例,对直接拟合法与采用不同理论频率分布的传统方法进行了比较,结果表明,直接拟合法切实可行,不仅使拟合精度提高,而且减少了不同理论频率曲线的选择与拟合环节,可避免推求暴雨强度总公式参数的任意性。

采用不同路径推求城市暴雨强度总公式的拟合误差分析

传统方法确定暴雨强度总公式的参数需要经过理论频率曲线拟合、总公式参数拟合两个环节;而直接拟合法利用非线性回归方法直接拟合实测雨强样本。本文从理论上分析与比较了这两种不同路径推求暴雨强度总公式拟合实测雨强样本的误差。所得结果表明,由直接拟合法求得的总公式拟合实测雨强样本的误差平方和小于传统方法的相应结果,该结论具有普适性。因此,直接拟合法不仅避免了选择何种理论频率曲线的纠结及推求暴雨强度总公式参数的任意性,而且能提高拟合精度。