应用径向模型进行DST历史拟合

应用径向模型拟合油井短期地层测试过程和结果，以期用有限的油层静态和动态资料，进行数模计算和拟合实际生产历史，从而更有效和准确地验证及确定地层各项参数，并通过此项研究提高地层测试的使用效果。以辽东湾海域SZ36－1－2D井为例，说明其实用性。

宽转子无轴承开关磁阻电机的计及磁饱和径向力模型

针对无轴承开关磁阻电机现有的基于无磁饱和假设的数学模型只适用于未磁饱和工况的缺点,为宽转子单绕组无轴承开关磁阻电机建立了一种可以计及磁饱和影响的全周期径向力数学模型。首先依据该电机的磁场有限元分析结果,基于麦克斯韦应力法求出了径向力关于气隙磁密的表达式;然后对铁心材料的非线性磁化特性进行拟合,再根据该电机的等效磁路计算了计及磁饱和影响的气隙磁密;之后建立了该电机的径向力模型,并在对比分析了边缘气隙磁密和主气隙磁密对径向力的影响后,对所建径向力模型进行简化,以减小计算量和复杂度。最后利用三维有限元分析进行验证,结果表明所建径向力模型对该电机未磁饱和、部分磁饱和以及完全磁饱和工况均适用。计及磁饱和的全周期径向力模型的建立,可以为电机运行特性分析、本体优化设计以及控制策略研究提供更准确的理论参考。

基于优化径向基网络模型的气动控制系统故障检测

随着科技的不断发展,气动控制系统成为组成工业自动化系统的重要环节,加强气动控制系统的预防管理得到自动化控制技术人员的高度重视。对径向基网络模型进行分析,引用改进粒子群的优化算法,创新性地设计相关的网络结构,并将其应用至气动控制系统的故障检测中。对某气动控制系统的故障数据进行分析,结果表明,采用改进粒子群算法的关键方法,经实验分析气动控制系统高准确率的故障检测情况,具体表现为准确率0.92,故障诊断率为0.90,并且经实际应用满足了机械工程上的应用。

基于小生境遗传算法与径向基代理模型的短期风电功率预测

为提高短期功率预测精度,以赋予风电被电网资产更大规模消纳的优势,建立一种基于主导特征影响因素和小生境遗传算法改进的径向基代理模型的滚动式短期(0~72 h)风电功率预测模型。首先,基于罚函数和排挤机制的小生境技术对传统基本遗传算法进行改进,以径向基代理模型(RBF)作为建模基础,利用改进后的遗传算法以反传误差极小为目标函数对RBF模型的连接权值进行优化,借助其寻优能力来获取最佳权值,以达成对RBF网络的改进和二次训练;然后,基于主导特征气象因素,结合改进的RBF模型最终建立N-SGA-RBF风电出力预测模型,对风电场连续3日0~72 h输出功率进行预测;最后,对N-SGA-RBF模型、RBF模型以及BP模型做预测结果趋势变化、各采样点绝对/相对误差分布、发电预测预报准确率和合格率的对比。以新疆东部某风电场实测数据进行算例验证分析,仿真结果表明,所建预测模型具有较高的精度。

基于非径向DEA模型的区域环境绩效评价研究

非期望产出是影响区域环境绩效的主要因素。运用非径向非期望产出DEA模型测度了2000-2007年中国各地区的环境绩效静态技术效率水平,并结合Malmquist生产率指数考察了各地区环境绩效跨期动态变化的趋势及相应的影响因素。结果表明:在整体上,中国大部分地区环境绩效静态技术效率水平均相对较低,其中环境绩效的技术效率水平是导致环境绩效下降的主要因素,而环境绩效技术进步则促进了环境绩效水平的提高。

天然气水合物注热水分解径向数学模型

在一半无限大区域水合物分解过程描述基础上,建立了Stefan移动边界径向拟稳定传热数学模型,利用Paterson指数积分函数求解了分解带和水合物带的温度精确解,结合Deaton方法和Clausius-Clapeyron分解热方程确定水合物分解前缘位置。对一给定物性参数的稳定水合物储层例子进行计算,得出了水合物径向分解规律:随着径向距离增加温度急剧下降到分解温度8.416℃,再降到储层温度5.33℃,分解前缘位置变化趋势变缓;随着时间增加温度从5.33℃缓慢上升到8.416℃后急剧上升,时间足够长接近注入热水温度100℃;随着时间增加径向半径增加趋势减缓,分解时间到150 d时80～100℃温度变化为27.3℃,100～150℃温度变化为49.3℃。

径向基模型的不确定性模型区间修正与确认

研究基于径向基(Radial basis function,RBF)模型不确定性结构动力学模型的非概率型区间修正方法。针对响应不确定性问题,以修正参数为变量,构造基于RBF的响应误差函数,通过寻求使误差函数取最小值的修正参数,将修正问题转化为优化问题,并从理论角度出发,利用RBF模型结合遗传算法给出修正后的参数区间描述方式,介绍具体实施步骤;而后将该方法分别用于考虑不确定性因素的数值算例和实际螺栓连接结构中。研究结果表明,采用该方法获得的参数边界与真实参数边界重合度较高,通过Monte-Carlo模拟对修正后结构与确认结构的响应预报与试验相吻合,验证所提出的修正方法的有效性与实用性;另外由于在实际问题中试验测试噪声不可避免,使得部分试验测试点处于预报响应空间之外,此时采用区间方式对响应进行预报效果较好。

基于非径向BML-DEA模型的地区工业环境绩效测度

本文结合BM方向距离函数、非径向DEA模型以及Luenberger生产率指标的特点,发展了一种非径向BML-DEA模型测度环境绩效,并对中国30个省市1997—2011年地区工业环境绩效变化趋势进行了分析。研究发现:整体上中国地区工业环境绩效增长主要来源于技术进步而非效率改善;中国最发达的4个省市——北京、上海、江苏和广东的工业环境绩效的年均增长幅度最大;3种污染物处理对工业环境绩效增长的贡献较为均衡;不同地区的工业环境绩效及其分解成分存在显著差异,东部地区的工业环境绩效增长速度显著高于其他地区,但效率增长速度略低于中部地区。因此,各地区提升资源的有效利用水平迫在眉睫。

MR智能阻尼器试验研究及径向基网络模型

制作了 MR智能阻尼器 ,并在不同的位移 ,速度和电流输入情况下 ,对自制的 MR智能阻尼器进行了性能试验研究 ,建立了 MR智能阻尼器的径向基函数网络模型。结果表明 :神经网络模型能精确的描述阻尼器正向和逆向工作特性 ,并且对液体沉降、液体磁响应时间、蓄能器刚度等因素的影响也能很好的解决。

基于非径向SE-C^2R模型与谱系聚类的中国区域创新效率分析

在构建区域创新效率评价指标体系的基础上,利用非径向SE-C^2R模型对2000-2013年中国内地30个省域创新效率进行了测算,并利用谱系聚类方法将其分为4个梯队。最后,利用面板单位根检验的LLC方法对区域创新效率的随机收敛性从五个层面进行了检验和分析。研究表明:中国创新效率总体较低,经济发达地区创新效率高于经济落后地区,东部地区创新效率存在随机收敛;西北地区、西南地区和黄河中游地区区域内创新效率不存在随机收敛。在此基础上,从创新资源投入、资源配置结构、制度性因素等方面分析了原因并提出了针对性的政策建议。

RTM二维径向流动模型的理论概况及研究

综述了牛顿流体在放置了各向同性和各向异性预制件的RTM平板模具中二维径向恒流和恒压渗流的流动模型。对各个模型的可测量物理量之间的关系通过求解其解析解进行了必要的拓展补充推导和研究分析 ,对传统的二维解析方程进行了拓展和改进 ,提供了在不透明模具中测定渗透率的方法。即在恒流条件下利用压力传感器和恒流泵测定预制件的二维渗透率 ;或者在恒压条件下利用数字流量计和压力表测得二维渗透率。

基于多策略的改进径向基代理模型方法

为提高径向基代理模型的预测精度和计算效率,提出一种基于多策略的改进径向基代理模型方法。该方法将局部密集加点策略、全局均匀选点策略和最小距离筛选策略应用于径向基代理模型构建过程中,通过拉丁超立方抽样方法获取初始样本,并建立径向基模型,利用七星瓢虫优化算法求得最优解信息;借助已知样本信息,采用局部密集加点策略与全局均匀选点策略相结合的方式获取训练样本,以平衡所提方法的探索与开发能力;进而利用最小距离筛选策略对训练样本进行筛选,引导模型进行有效预测。利用数值和工程算例进行仿真测试,结果表明该方法不仅能满足精度要求,还能明显提高计算效率;特别是对于工程设计问题,该方法的优化结果相对理论解的误差仅为0.01%,调用模型次数相比其他3种方法减少了33.10%,66.19%,72.78%。

基于改进粒子群-径向基神经网络模型的短期电力负荷预测

为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群–径向基神经网络算法。用改进的粒子群算法训练径向基神经网络,实现了径向基函数神经网络的参数优化。建立了短期电力负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素进行短期负荷预测。算例结果表明,该算法优于径向基神经网络法和粒子群–径向基网络算法,克服了径向基网络和粒子群优化方法的缺点,改善了径向基神经网络的泛化能力,输出稳定,预测精度高,收敛速度快,平均百分比误差可控制在1.2%以内。

融合核函数在改进径向基代理模型中的应用

针对径向基代理模型技术在近似高维问题时预测性能较差的不足,提出一种基于融合核函数的改进径向基代理模型技术。在拉丁超立方设计抽样不均匀的情况下,通过定义一种辅助函数与距离评判标准,提出基于均匀抽样的拉丁超立方设计,并应用于代理模型的构建中;为提高模型预测精度与计算效率,考虑样本点因素,采用局部密集加点、全局均匀选点和最小距离筛选的多策略建模技术构建径向基代理模型;同时,为避免该技术在近似高维问题时可能产生的结构风险,考虑结构因素对预测精度的影响,对逆多二次和立方核函数进行了权重式的融合,构建了基于融合核函数的改进径向基代理模型。利用数值和工程算例进行测试仿真,结果表明该技术不仅满足精度要求,且明显提高计算效率,具有更高的预测稳定性。

基于径向基神经网络模型的耐压壳6σ设计

为了得到更可靠的潜水器耐压壳结构,考虑到材料性能和加工时结构尺寸误差的不确定性对结构性能的影响,将6σ设计的思想引入耐压壳优化设计.借助多学科优化平台iSIGHT,对耐压壳进行6σ分析的优化设计,得到优化且可靠的设计方案.为减少6σ优化设计中的计算代价,采用足够精确的径向基神经网络模型代替ANSYS仿真程序进行迭代.结果表明,在保证计算结果足够精确的前提下较大节省了计算时间.

遗传算法-模糊径向基神经网络模型预测自润滑镀层耐磨性

针对传统神经网络模型存在的缺陷,引入遗传算法和模糊运算建立遗传算法-模糊径向基神经网络模型(GA-FRBFNNM),介绍了模型结构和仿真思路。以自润滑镀层耐磨性为研究主题开展正交实验,在正交实验结果中任取10组数据作为训练样本用于模型训练,其余6组数据作为测试样本用于模型性能测试。结果表明:GAFRBFNNM的预测值更接近于真实值,其预测精度明显高于相同结构的径向基神经网络模型,验证了该模型是有效的,能够更准确预测自润滑镀层耐磨性。主要归因于引入模糊运算使得径向基神经网络全部节点都具备特定意义,另外引入遗传算法优化了训练算法,避免了模型陷入局部极小点等问题,使得模型性能得到有效提升。

水环境有机污染物预测的径向基函数网络模型

水环境中有机污染物的扩散迁移是一个由多种因素影响的复杂的非线性过程。根据河流有机污染物的浓度与其影响因素之间存在的映射关系,以实际监测数据为基础,建立了一个水环境有机污染物浓度预测的径向基函数网络模型。实例验证表明,该方法预测精度较高,具有一定的应用与推广价值。

径向弹簧轮胎模型的建模仿真与分析

为了研究轮胎模型对轮胎包络特性的描述,介绍了该模型的建模方法和参数推导方法 ,并将其整合于1/4车辆中,利用Matlab/Simulink进行建模仿真。通过与点接触模型在随机路面激励下的对比,从时域和功率谱密度入手分析模型响应。仿真结果证实了离散的径向弹簧结构对于路面激励高频成分的过滤效果明显优于点接触模型,同时也提出并验证了该模型具有一个与周向离散精度相关的结构频率。径向弹簧轮胎模型能够更好地描述轮胎包络特性,在车辆振动和行驶平顺性研究领域有较好的应用前景。

基于径向基组合近似模型技术的立柱结构优化设计

针对实际工程复杂优化问题,通常难以获得优化设计变量与优化目标之间的显示函数关系表达式,以SZJY-14型加工中心的立柱作为研究对象,研究了一种基于径向基组合近似模型技术的立柱结构优化设计。首先,针对径向基近似模型预测精度较低等问题,研究了一种基于多策略的径向基近似模型技术,并以改进径向基近似模型技术为基础,构建了组合近似模型技术。其次,利用有限元分析软件Abaqus对立柱三维结构进行网格划分,并对其进行静动态性能分析确定优化目标,采用灵敏度分析法确定优化设计变量,利用组合近似模型技术建立了立柱优化设计模型。最后,采用改进回溯搜索优化算法实现了立柱结构优化设计。求解结果表明,与立柱原结构相比,优化后质量减小了3.77%,最大变形量降低了5.14%,一阶频率提高了5.9%,达到了预期效果。

径向基神经网络模型的白车身轻量化设计

为了降低车身质量,以朗逸230TSI款轿车白车身为研究对象,采用Radioss求解器对车身扭转刚度、弯曲刚度、模态进行分析。通过模态试验验证了车身有限元模型准确性,采用Plackett-Burman实验设计法选取18个部件厚度为设计变量,建立白车身径向基神经网络近似模型,以车身质量,一阶扭转频率为优化目标,车身扭转刚度,弯曲刚度和一阶固有频率为约束条件对白车身进行多目标优化。通过近似模型与有限元模型结果对比,验证了优化结果的准确性。结果表明,车身质量减少18.3kg,一阶扭转频率提高5.24Hz,优化效果显著。