基于FS-SIA的毁伤预测神经网络超参数优化方法

针对毁伤预测中神经网络超参数设置及调试过程较为复杂的问题,提出一种基于特征选择结合群体智能(feature selection and swarm intelligence algorithm,FS-SIA)的超参数优化方法,用于在毁伤预测中对神经网络进行超参数的搜索和优化。首先,通过多种特征排序方法确定毁伤特征的重要性,选取公共的特征偏序子集用于模型训练。其次,针对具体的神经网络模型,分别采用多种群体智能算法进行超参数的搜索和优化。最后,得出特征集性能最优的超参数训练模型。实验结果表明,相较于未经特征排序而单纯采用群体智能算法的其他超参数优化模型,所提方法在毁伤预测中具有更快的收敛速度和更高的准确率。

基于参数优化变分模态分解的信号降噪方法

针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与惩罚因子α;对含噪心电信号进行分解,得到k个本征模态函数(IMF)分量,同时采用相关系数法进行有效模态和含噪模态识别;对噪声主导的模态分量采用小波阈值降噪,并重构信号主导模态与降噪后模态。对仿真信号与含真实肌电干扰的心电信号进行降噪处理,实验结果表明,所提方法去噪效果优于小波阈值去噪法、EMD法、EMD-小波阈值去噪法,真实含噪的心电信号经该方法去噪后自相关系数可达0.91以上。

水稻秸秆营养穴盘热风辅助微波干燥工艺参数优化

为研究水稻秸秆营养穴盘在不同条件下的热风辅助微波干燥最佳工艺,以水稻秸秆营养穴盘的干燥速率和干燥后的形变量为指标,利用响应面研究微波功率、加热温度和热风速度对水稻秸秆营养穴盘热风辅助微波干燥工艺的影响,建立二次多项式的回归模型,并进行干燥工艺优化。结果表明:回归模型拟合性较高,可以较好地描述水稻秸秆营养穴盘的干燥过程;水稻秸秆营养穴盘热风辅助微波干燥的最佳工艺参数,即微波功率为1600 W、加热温度为60℃、热风速度为15 m/s时,干燥速率最快为4.015%/min,形变量最小为1.522 cm。研究结果可为促进水稻秸秆营养穴盘推广与应用提供重要的理论支撑及技术支持。

基于XGBoost与元启发式算法相结合的隧道爆破超挖预测与参数优化研究

隧道爆破引起的超挖会对实际工程产生一系列不利影响,为此文章提出了一种基于人工智能的超挖预测与爆破参数优化方法,旨在减少爆破引起的超挖。首先,XGBoost算法分别与两种元启发式算法,即PSO算法、SSA算法结合,以优化XGBoost超参数并提升预测性能。通过四个不同回归指标比较预测模型的准确性,从而优选最佳预测模型。其次,最佳预测模型与PSO和SSA结合,对隧道不同部位分别进行设计参数优化,以减少爆破引起的超挖。最后,对PSO与SSA参数优化效果比较,旨在快速确定最优爆破参数,优化后拱顶至拱肩和拱肩至拱腰的超挖面积仅为3.0963 m^(2)和2.3696 m^(2)。研究结果表明,本模型不仅能准确预测超挖,还能有效优化爆破参数,减少隧道不同部位的超挖面积,显著提升工程施工效率。

高地应力软岩隧道仰拱结构受力特性与参数优化

为探索高地应力软岩隧道施工期间仰拱结构受力特性与合理支护参数,以陕西省宝汉高速公路连城山隧道工程为依托,针对仰拱施工病害及其主要影响因子,采用现场试验与数值模拟相结合的方法,探讨了不同影响因素下的仰拱结构变形与力学响应,分析了仰拱结构变形与受力对不同影响因素的敏感性,基于仰拱结构病害特征及数值模拟结果,对仰拱半径(深度)、仰拱厚度等支护参数进行了优化,并进行了工程验证。结果表明:连城山隧道施工期间仰拱二次衬砌最大接触压力达1.034 MPa,混凝土最大应力超过其抗压强度(30 MPa),出现了仰拱回填隆起、开裂等病害,仰拱设计支护参数难以保障结构稳定;地应力水平和基底围岩劣化对仰拱结构变形与受力状态均有显著影响,其中基底软化深度的影响最为突出,地应力水平次之;减小仰拱半径、增大仰拱厚度、增大仰拱钢筋直径、减小仰拱钢筋间距均能显著抑制仰拱变形,而提高混凝土强度等级对控制仰拱变形效果不明显,且经济性较差;优化后的仰拱受力得以明显改善,有效控制了仰拱结构病害,避免了频繁拆换仰拱,保障了隧道结构安全稳定。研究成果可为类似软岩隧道仰拱变形控制及病害防治提供重要借鉴。

基于机器学习的数据库系统参数优化方法综述

参数优化是影响数据库性能和适应性的关键技术,合理的参数配置对于保障数据库系统的高效运行至关重要,但由于参数较多且参数间具有强关联性,传统参数优化方法难以在高维连续的参数空间中寻找最优配置,机器学习的发展为解决这一难题带来新的机遇。通过总结和分析相关工作,将已有工作按照发展时间和特性分为专家决策、静态规则、启发式算法、传统机器学习方法和深度强化学习方法。对数据库参数优化问题进行定义,并说明启发式算法在参数优化问题上的局限性。介绍基于传统机器学习的参数优化方法,包括随机森林、支持向量机、决策树等,描述机器学习方法解决参数优化问题的一般流程并给出一般实现。由于需要大量带标注的数据,传统机器学习模型在适应性和调优能力等方面存在不足。侧重介绍深度强化学习模型的工作原理,定义参数优化问题与深度强化学习模型的映射关系,比较基于深度强化学习的相关工作对数据库性能提升、模型训练时间和涉及的技术,描述基于深度神经网络构建和训练智能体的具体流程。最后,总结已有工作的特点,对当前机器学习在数据库参数优化方面的研究热点和发展方向进行展望,指出多粒度调优、自适应算法和自运维是未来的研究趋势。

基于改进实数编码遗传算法的神经网络超参数优化

针对神经网络超参数优化效果差、容易陷入次优解和优化效率低的问题,提出一种基于改进实数编码遗传算法(IRCGA)的深度神经网络超参数优化算法——IRCGA-DNN(IRCGA for Deep Neural Network)。首先,采用实数编码方式表示超参数的取值,使超参数的搜索空间更灵活;然后,引入分层比例选择算子增加解集多样性;最后,分别设计了改进的单点交叉和变异算子,以更全面地探索超参数空间,提高优化算法的效率和质量。基于两个仿真数据集,验证IRCGA-DNN的毁伤效果预测性能和收敛效率。实验结果表明,在两个数据集上,与GA-DNN(Genetic Algorithm for Deep Neural Network)相比,所提算法的收敛迭代次数分别减少了8.7%和13.6%,均方误差(MSE)相差不大;与IGA-DNN(Improved GA-DNN)相比,IRCGA-DNN的收敛迭代次数分别减少了22.2%和13.6%。实验结果表明,所提算法收敛速度和预测性能均更优,能有效处理神经网络超参数优化问题。

基于自谐振线圈参数优化的多中继无线供电系统效率提升研究

印刷电路板(printed circuitboard,PCB)自谐振线圈可以避免绕线引起的偏差,且不受分立补偿电容的影响,应用在多中继无线供电系统中极具前景。针对PCB自谐振线圈结构参数优化不完全所导致的多中继无线供电系统传输效率低下的问题,该文给出了一种用以提升系统传输效率的PCB自谐振线圈结构参数优化设计方法。首先,建立了多中继无线供电系统的传输效率模型,并分析了线圈的电参数对传输效率的影响机理;其次,详细推导了线圈电参数与线圈的匝数、介质厚度、线宽、铜箔厚度、介质损耗角正切值以及介电常数之间的关系;然后,基于上述关系,以传输效率最高为目标,优化了线圈参数;最后,利用优化后的PCB自谐振线圈搭建了一套五线圈无线供电系统实验样机。实验结果表明,采用优化后的PCB自谐振线圈传输效率最高可达76.5%,相比优化前33.1%的传输效率,提高了43.4%。

悬索桥竖弯涡振MTMD减振控制效果和参数优化研究

为研究多重调谐质量阻尼器(Multiple Tuned Mass Damper,MTMD)抑制桥梁单阶涡振的性能,建立桥梁结构-MTMD系统竖弯涡振广义单自由度动力方程,以某大跨度悬索桥为背景进行MTMD减振控制效果和参数优化分析。采用数值方法求解动力方程,获得系统在简谐涡激力下达到稳态谐振时结构的动力放大系数和MTMD对结构的附加模态阻尼比,并与单一频率调谐质量阻尼器(Single Tuned Mass Damper,STMD)的减振控制效果进行对比,然后以附加模态阻尼比为目标对MTMD进行参数优化。结果表明:MTMD比最优参数STMD拥有更宽的控制频带和更好的减振效果,经优化后的MTMD减振性能优于最优参数STMD。实际应用MTMD时,应选择较大广义质量、5~7种频率规格,并根据二者找到无量纲频率范围和各TMD阻尼比的惟一最优取值。

基于参数优化VMD和改进LSSVM的道岔故障诊断方法

为了解决道岔设备智能故障诊断中特征指标难以提取以及模型训练时间较长的问题,以ZDJ9型转辙机带动的道岔设备为研究对象,以转辙机功率曲线为数据基础,提出一种基于参数优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和改进最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LSSVM)的道岔故障诊断方法。首先,采用鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)优化VMD参数,得到模态(Intrinsic Mode Functions,IMF)分量个数和惩罚因子的最优参数组合。其次,计算IMF分量与功率曲线的相关系数,优选相关性较大的前3阶IMF分量,并计算功率谱熵、模糊熵及包络熵值,建立多特征融合样本数据库。最后,针对麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)易陷入局部最优的问题,通过改进Tent混沌映射初始化策略随机生成种群,正余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)更新追随者的位置,并采用改进SSA优化LSSVM算法的惩罚因子和核函数方差,构建基于TSSSA-LSSVM的道岔故障诊断模型。实验结果表明:所提道岔故障诊断方法是可行的,采用多特征融合能够更加全面地提取道岔典型故障特征,反映道岔的真实运行状态,提高了故障诊断准确率,而且较TSSSA-SVM,PSO-LSSVM,GWO-LSSVM以及SSA-LSSVM等方法具有较高的故障诊断准确率、召回率以及较低的漏报率,减少了模型训练时间,完全满足现场道岔故障导向安全的原则,具有更好的故障诊断性能,对现场道岔设备的故障维修具有一定的指导意义。

斯特林机帽式密封性能分析及回归参数优化设计

为改善斯特林机活塞杆帽式密封性能,首先采用数值仿真分析了5 MPa工质压力下其静、动态力学特性,从而获取了O型圈内径尺寸L_(N)、C型环径向壁厚T和装配过盈量S这3个关键结构参数对密封性能的影响规律。在此基础上,利用回归设计法以配伍面最大接触压力平稳且密封可靠为优化目标,对密封结构的上述3个关键参数进行优化设计以确定其最佳匹配方案,最后通过密封试验台验证了本文优化设计方法的准确性和普适性。结果表明:活塞杆与C型环密封面中间区域上最大接触压力随L_(N)和S的增大而增大,但随T的增大而减小;通过估计回归系数和方差分析(ANOVA)发现,L_(N)对密封性能影响最为显著、S次之、T影响最小;L_(N)和T、L_(N)和S交互项对响应显著,而T和S交互项对响应不显著;当L_(N)为13.745 mm、T为0.40 mm和S为0.020 mm时,优化密封件对应的正行程最大接触压力为9.01 MPa、回程为9.75 MPa,较工程在用密封件(L_(N)=13.780 mm、T=0.50 mm、S=0 mm)最大接触压力分别降低了14.7%和25.5%。实验进一步验证了优化密封件的密封性能和使用寿命均优于工程在用密封件,并且在不同工质压力下优化密封件的接触压力均匀性更好,减摩延寿效果显著,充分证明本文性能分析与优化设计方法准确有效。

盖板件高效铣削表面粗糙度预测与工艺参数优化

为了保证7075铝合金盖板件铣削表面质量和提高铣削加工效率,进行工艺参数优化,通过响应曲面法(RSM)构建铣削加工表面粗糙度预测模型,分析铣削工艺参数对表面粗糙度的影响规律。基于表面粗糙度预测模型建立高效铣削工艺参数优化目标方程,采用改进的粒子群算法(PSO)对目标方程进行优化,运用优化后的工艺参数对某盖板件进行铣削加工。试验结果表明:采用优化后的工艺参数进行盖板件铣削加工可以满足表面粗糙度要求,验证了预测模型的准确性和改进PSO方法的可行性。

灌木平茬机切割系统参数优化设计与验证

为分析圆盘锯式切割系统的切割机理,在Solidworks中建立单组圆盘锯及灌木枝条的简化模型,并在动力学分析软件ABAQUS中进行仿真分析,研究灌木切割过程中工作参数与圆锯片参数的关系。同时,以锯片转速、行进速度、枝径为影响因素,以锯切力为评价指标,对其影响的因素进行虚拟正交试验,并用Design Expert动态响应软件进行分析,得到响应面回归方程,得知当圆锯转速为2500r/min、前进速度为0.9m/s时平茬效果较好。用小型灌木平茬机上进行实地试验,结果表明破茬率和留茬高度均能满足农艺要求。

珠江口盆地潜山储层地质力学及压裂参数优化研究

珠江口盆地珠一坳陷惠州27-1井区作为潜山油气储层,压裂层段厚度大、层数多、非均质性强、压裂改造难度大,对于人工裂缝的在潜山储层中的拓展延伸规律认识困难。针对此问题,首先建立动态参数测井解释模型,并与静态岩石力学数据协同校正,建立一维岩石力学剖面;结合深部成岩理论,建立三维地质力学模型,真实模拟研究区块成岩环境;最后基于三维地质力学模型,研究排量、液量、砂比、前置液占比、射孔层位厚度等参数对裂缝纵向和平面延伸规律的影响,优化压裂设计。结果表明:惠州27-1区块,杨氏模量平均值为45.47 GPa,最大水平主应力平均值为100.91 MPa,最小水平主应力平均值为80.98 MPa,泊松比平均值为0.30。排量6~7 m^(3)/min、液量600~700 m^(3)、砂比10%~15%、前置液比例50%~60%、射孔厚度8~11 m为最优施工参数,为现场施工提供指导意见。

名优茶连续式理条机参数优化设计与试验

针对传统茶叶理条做形装备主要依靠经验法设计,存在做形质量不佳的问题,该研究运用数值法对连续式茶叶理条机结构与作业参数进行优化,以改善连续式理条机的理条作业性能。通过对连续式理条机进行运动学分析,得到锅槽速度、加速度表达式,并探究锅槽运动与茶叶理条状态之间的关系;通过研究茶叶在连续式理条机锅槽内的运动规律和受力情况,建立茶叶-正U形槽动力学模型,分析了茶叶在锅槽运动周期内各阶段的受力特点及对茶叶成形的作用;运用EDEM软件建立茶叶理条仿真模型,对影响茶叶成形的曲柄转速、锅槽振幅、锅槽倾角、凸棱个数和凸棱高度等关键设计参数进行仿真模拟,得到上述因素作用下茶叶颗粒的平均速度、平均受力与做形时间的关系曲线,并以仿真结果为依据设计三因素三水平正交试验,以成条率、碎茶率为评价指标,利用Design-Expert软件进行数据处理与回归分析,并对优化结果进行验证试验。仿真结果表明:曲柄转速、锅槽振幅和凸棱个数等对理条质量影响较大,茶叶纵向占比率随理条时间增加而升高,促使茶叶主茎脉轴线方向受力形成条状外形;以曲柄转速为195 r/min、锅槽振幅为99 mm、凸棱个数为2的最优参数组合进行验证,成条率为87.39%,碎茶率为1.85%,与优化结果基本一致。研究结果可为连续式茶叶理条机优化设计提供理论参考。

航空齿轮薄辐板车削加工变形预测及切削参数优化研究

为了满足直升机传动系统轻量化的需求,作为直升机关键零部件的传动齿轮具有薄壁的显著特征,在切削加工中容易出现变形严重和尺寸精度难以保证的问题。本文以高强度中合金渗碳钢齿轮薄辐板为研究对象,基于ABAQUS有限元分析软件,开展了切削加工仿真研究,通过建立三维动态切削仿真模型,分析了加工过程中工件所受的切削力与切削参数之间的关系;并运用静态仿真分析了切削力和夹紧力叠加对薄辐板加工变形的影响,对仿真结果进行了极差分析。最后,通过开展试验对仿真结果进行了验证。结果表明:齿轮薄辐板加工变形量静力学分析显示齿轮辐板轴向变形量最大,径向变形在轮毂处最大;极差分析发现,切削速度为150 m/min、进给量为0.06 mm/r、切削深度为1.8 mm为最优切削参数,最大变形量的预测误差小于10%。

对称悬架混联轮腿机器人结构设计与参数优化

为了实现机器人在地下空间低能耗的灵活运动,文中设计了一种对称悬架混联轮腿机器人,并针对其腿部参数优化问题,提出了一种基于沙猫群算法的性能均衡优化方法(简称均衡优化方法)。结合对称四边形机构与悬架系统,设计了一种对称悬架混联式轮腿结构,并建立其运动学和动力学模型,分析了腿部杆长对单轮腿运动空间和灵活性指标的影响,预优化确定了腿部初始杆长均为0.3 m。在满足轮腿越障规划空间及高灵活性的基础上,为了实现低能耗,建立了轮腿性能均衡优化评价指标,采用均衡优化方法对腿部杆长进行了优化研究。数值计算结果表明:大腿和小腿杆长最优值分别为0.23 m和0.3 m,该轮腿运动能耗为23.18 J,运动空间为0.1322 m2,灵活性指标变化范围为(0.2,1)。优化后灵活性保持不变,运动空间减小了24.54%,能耗降低了22.60%,验证了该方法合理有效,为轮腿机器人的设计与优化提供了一种新的思路。

基于神经网络和粒子群算法的硅钢工艺参数优化

结合BP神经网络与粒子群算法,提出了一种降低硅钢铁损的工艺参数优化策略。首先,采用BP神经网络建立了对硅钢铁损的预测模型,模型具有很高的拟合精度和预测精度。然后在工艺参数的优化方面,以BP神经网络预测模型作为适应度函数,选取连续退火RTF炉段的各段炉温作为优化变量,采用粒子群算法优化这些工艺参数。结果显示,基于BP神经网络,采用粒子群算法对部分工艺参数进行优化后,硅钢铁损明显降低,具有一定的指导意义。

水稻秸秆拆解工艺参数优化及纤维自交织结构

大尺寸高长径比纤维是影响非织造秸秆纤维生态毯质量的关键。机械揉搓是获得高长径比纤维的最佳处理技术工艺。该研究探究了揉丝机主轴转速和锤齿间隙对不同含水率秸秆纤维拆解揉丝的影响,其工艺参数为主轴转速、锤齿间隙及物料含水率,指标输出为秸秆丝化率与标定单位生产率,并对纤维自交织结构特性进行评价。结果表明,采用Box-Behnken响应面法(response surface method,RSM)开发了一个可确定输入和输出参数间的函数,2种评价指标模型均具有较高的可信度,决定系数分别为R^(2)>0.95,R^(2)>0.84。优化数学模型工艺参数:含水率41.2%,主轴转速2498 r/min,锤齿间隙12.84 mm组合下秸秆丝化率达96.93%,标定单位功率生产率为29.33 kg/(kW?h)。大尺寸高长径比秸秆纤维长度>70 mm和长宽比>80比例增幅分别达120.55%和16.01%,有效改善纤维自交织能力,所开发的RSM模型秸秆的实际揉搓拆解丝化率达96.27%,加工成本降低27.50元/t,可广泛应用于生产大尺寸纤维秸秆基高值农用制品。该研究为生物质秸秆的有效循环利用和高值化材料产业的绿色可持续发展提供重要依据和技术支撑。

TC4钛合金侧铣加工表面形貌分析及工艺参数优化

TC4钛合金是1种典型的不易加工材料,其切削加工表面质量很难控制。为实现面向侧铣加工表面形貌的切削工艺参数优选,开展了TC4钛合金侧铣加工实验研究。首先,探究了加工表面微观缺陷特征及其形成机制;然后,采用粗糙度参数R_(a)和S_(a)对铣削表面形貌进行定量表征,并分析了切削速度、进给量和切削深度对表面粗糙度参数的影响;最后,基于遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对铣削工艺参数进行了优化。研究发现,加工表面微观缺陷主要有进给刀痕等固有缺陷和黏附颗粒等随机缺陷。铣削表面粗糙度随主轴转速的增大先减小后增大;随径向切深的增大先增大后减小;随进给量先增大后减小。在主轴转速n=1093r/min、径向切深a_(e)=0.2mm、每转进给量f=0.06mm/r的条件下可以获得较小的表面粗糙度。