基于中点弦测模型的无砟轨道精调量迭代求解

为避免无砟轨道精调对外部几何参数测量的过度依赖,提出了一种基于轨道不平顺的精调量计算方法.该方法通过对轨道检查仪的惯性轨迹建立轨道不平顺的向量模型,构造了以恢复平顺性为目标的无砟轨道精调量的逐次超松弛迭代算法,并分析了算法的收敛性和收敛速度.提出的方法已在某高速铁路精调作业中规模试用,并通过动态检查验证了方法的有效性.研究表明:该方法具有收敛性,对轨道惯性轨迹进行有限次迭代即可获得满足平顺性要求的精调量;动态检查结果轨道质量指数为2.26,与绝对测量作业效果相当.

企业安全生产风险处置量测模型的建立与应用

为了更好地保障企业安全生产,基于降低风险对提高安全生产的重要性,探讨评价及衡量风险处置计划有效性的方法,提出风险处置量测模型。该模型分析风险值大小、控制措施是否能够在预期时间内完成,风险处置计划的执行能否达到预期目标,风险处置计划中的控制措施是否容易在该企业实施4个方面的情况,经过逐层量化计算,由紧迫程度和适用程度最终确定风险处置计划有效性。并在一个模型应用实例中,给出其计算过程。结果表明:利用该模型对企业风险处置计划有效性量测的结果,符合该企业实际生产运营状况,参数的选取和模型的构建是有效的。

海堤渗压多测点径向基函数监测模型的建立

为综合多测点监测信息建立海堤渗压预测模型,揭示其受海洋潮位等因素影响的复杂而特殊的变化规律,以径向基函数(RBF)神经网络为建模工具,采用前期潮位因子、积分型降雨因子、时效因子构建模型输入层,对符合条件的多个渗压测点进行综合训练、预测.同时根据海堤渗压特点,对建模中RBF网络的计算中心选取方法加以探讨,进而结合模糊C均值聚类算法确定计算中心.以浦东海堤实测资料实现了该模型建立的具体过程,取得理想效果,并给出了应用建议.

基于GA-BP的二恶英排放预测模型研究

本文详细介绍了基于遗传算法的人工神经网络在城市生活垃圾直接气化熔融焚烧过程中二恶英排放建模的应用过程。采用基于遗传算法的BP神经网络理论来建立二恶英排放的预测模型,通过不同预测方法比较和实例结果分析,表明基于GA的BP神经网络二恶英模型预测精度较高、容错性好、泛化能力较好,是防止城市生活垃圾焚烧过程带来的二次污染有效的方法,为城市生活垃圾的焚烧过程控制提供了指导依据。此方法可以有效地应用于其它方面的预测应用。

墙土系统动测模型及土体附加参数识别方法研究

【目的】对墙土系统动测模型进行研究,同时提出了基于模态参数的土体附加参数识别方法,为墙土系统的损伤识别和健康诊断提供一种简单、适用的模型。【方法】建立了墙土系统动测模型,假定附加刚度和附加质量成三角形分布,采用附加刚度和附加质量模拟土体对墙土系统模态特性的影响。基于模态频率构造目标函数,建立模态频率和土体附加参数之间的BP神经网络结构,识别得到不同土体弹性模量对应的土体附加参数。将三维有限元整体模型分析得到的模态频率作为真实值,计算真实值和识别值之间的相对误差,判定识别方法的可行性。【结果】基于模态频率和BP神经网络的土体附加参数识别方法能够满足工程精度要求,模态频率相对误差均在2%以内;随着土体弹性模量的提高,土体的附加刚度呈双指数函数增大,附加质量呈双指数函数减小。【结论】提出的动测模型及基于模态参数和BP神经网络的附加参数识别方法是可行的,为墙土系统的健康诊断提供了一种行之有效的方法。

受下游引水影响的流量简测模型

本文以绵右渠地都站多线多点法实测流量资料为依据,从模拟垂线流速分布着手,揭示了下游电站引水对测流断面垂线流速的影响,进而得出符合《水文测验规范》要求的流量简测模型。

铜污染土壤光谱特征及弱差信息的LH-PSD甄测模型

土壤受重金属污染后,会影响农作物及食品安全,危及人体健康,因此寻找快速、高效甄测土壤重金属污染信息的方法尤为关键。传统化学分析方法存在过程繁杂、费时耗力等缺点,而高光谱遥感因光谱分辨率高、信息量大、快速无损等特点在环境监测等应用方面优势明显。由于电磁遥感信号反射、辐射过程复杂,通过仪器获取的土壤高光谱数据难以直接解析出重金属污染信息,因而,研究并寻求一种能够有效挖掘土壤重金属污染信息的方法对高光谱遥感监测污染意义重大。不同浓度铜(Cu)污染会使土壤理化性质改变,引发土壤光谱产生微弱变化,该研究目的是对Cu污染土壤光谱的特征及弱差信息进行识别、提取与分析,进而挖掘光谱中的重金属污染信息。采用包络线去除(CR)对光谱进行预处理,通过定义局部极大值均值(LMM)与半波高(HWH),结合时频分析的短时傅里叶变换(STFT)及能量谱密度(PSD),构建LH-PSD甄测模型。通过模型对极相似土壤光谱进行处理,所获PSD分布图使光谱间的微弱差异可视化显现,并显著区分了相似光谱,验证了模型对光谱特征及弱差信息的甄别能力和有效性。同时应用该模型,对不同Cu污染梯度的土壤实验光谱进行重金属污染信息的提取与分析,研究结果表明,LH-PSD甄测模型中,LMM与HWH可有效提取光谱间差异特征并以阶梯状显现。经模型处理后得到的可视化PSD分布图能直观定性判别土壤是否受重金属Cu污染,即当土壤受重金属Cu污染后,相同采样频数下,在频率为100与600Hz附近PSD分布会出现明显空缺分离,随着Cu污染浓度的增加,在100~600Hz之间PSD的分布呈逐渐稀疏态势。能量值E可定量化监测土壤Cu污染程度,即随着土壤中Cu污染浓度的增加,E值呈下降趋势,且与Cu含量的相关系数达到-0.9105,显著相关。为检验模型的可靠性,研究结合栽种玉米作物的土壤光谱,经LH-PSD甄测模型对其进行分析,所得可视化的PSD分布图结果与实验分析中基本一致,且能量值E的监测结果与土壤中Cu含量相关系数达到-0.9739,相关性显著,验证了模型的可靠性。因此,LH-PSD甄测模型实现了对土壤光谱从光谱域到时频域的甄析,为深度挖掘重金属污染的光谱特征及弱差信息提供一种新思路。

BP网络在大坝变形空间多测点监测模型中的应用

利用BP网络的较强函数非线性映射能力,对大坝多个测点的变形监测数据进行了仿真及预测,所建立的空间多测点BP网络模型以水位、温度、时间、测点坐标作为输入参数,以大坝变形值作为网络输出。结果表明,通过有代表性的学习样本对网络的训练,模型的拟合及预报结果能够满足精度要求,同时,与传统的统计建模方法相比,大坝变形多测点BP网络模型具有实施容易、运行速度快、误差修正方便、操作简单、运行灵活等优点。

担保公司风险征兆因素侦测模型

通过揭示担保公司风险征兆因素侦测的必要性,提出了担保公司风险征兆因素侦测的风险概率可修正假设、风险状态可测度假设以及风险损失最小化假设。在此基础上,构建了风险征兆因素侦测的有效性模型以及风险征兆因素侦测的投入选择模型,得出了风险征兆因素侦测有效性的评判公式以及风险征兆因素侦测的最佳力度投入选择公式。

黄板对设施蔬菜烟粉虱的诱集效应与预测模型研究

为提高烟粉虱预测预报和持续控害水平,采用黄板诱集法连续4年(2009—2012年)对设施大棚内蔬菜作物上烟粉虱进行系统监测。结果表明,烟粉虱种群数量受种群内因和气候外因的协同作用上下波动,全年主要呈双峰型曲线变化,分为夏季高峰期(7—8月)与秋季高峰期(9—10月)。年度间种群数量存在较大差异,2009年和2010年为烟粉虱的重发年,2011年和2012年烟粉虱的为害较轻。不同设施蔬菜作物上烟粉虱的发生量不同,黄瓜上最大,茄子、番茄上其次,辣椒上最少,表明杭州地区烟粉虱对设施蔬菜的趋性为黄瓜>茄子、番茄>辣椒。选择不同时期虫口基数、气象资料(温度、湿度、光照等)作为预测因子,共筛选出了29个因子(19个气象因子、10个前期虫口密度因子)进入回归模型,分析历史数据,使用逐步回归法组建了不同设施蔬菜上烟粉虱高峰发生期和发生量的预测预报模型,其中影响烟粉虱种群数量消长的关键因素为种群基数和气温。

基于BP神经网络的多测点监测模型在大坝安全监测中的应用

建立了基于BP神经网络的多测点监测模型,为了验证该监测模型的有效性和精确性,通过具体的工程计算实例,将该模型的计算结果与统计回归单测点监测模型、BP神经网络单测点监测模型的计算结果比较。对比分析表明:对于TP8测值,统计回归模型平均误差为3.8%,BP神经网络单测点监测模型平均误差为9.4%,而BP神经网络的多测点监测模型平均误差仅为1.6%。因为BP神经网络的多测点监测模型考虑了各种效应量之间的相关性,预测结果比另外两种模型预测结果好,在大坝监测预测预报中具有一定的应用价值。

延边地区舞毒蛾生活史和幼虫发生期预测模型研究

通过野外调查的方法,对吉林省延边地区舞毒蛾的生活史及幼虫孵化率进行了研究。结果表明,舞毒蛾在延边地区1年发生1代,以完成胚胎发育的"卵内幼虫"越冬。翌年5月上旬;杨树将要萌芽时幼虫开始孵化出壳。幼虫孵化始盛期为5月中旬,高峰期为5月下旬,末期为6月上旬;幼虫在7月上旬开始老熟化蛹,化蛹始盛期为7月中旬,高峰期为7月下旬,末期为8月上旬;成虫在7月中旬开始羽化,羽化始盛期为7月下旬,高峰期为8月中下旬,末期为8月底至9月初;产卵始盛期在7月中旬,高峰期为8月中下旬,末期在8月底至9月初;卵在8月底开始发育成较为完全的幼虫胚胎,随之进入滞育状态。根据舞毒蛾幼虫孵化率与日均温值的相关性,建立线性回归模型Y_1=12.074 2X_1-139.190 8来测报舞毒蛾幼虫的当日孵化率,并进行了回测验证。

包含系统因素的磁通门经纬仪比测模型的建立

通过分析和引入多种系统因素变量,依据磁通门经纬仪测量原理及有关数学方法,建立基于近零法和指零法的磁通门经纬仪的仪器差比测模型,并基于该模型采用GUM方法,对实际数据进行不确定度评定实验,结果表明:该模型具有实用性,可替代我国地磁台网比测使用的传统模型。同时,借助本模型的分析,认为可通过以下方法减小测量不确定度:测量次数N应控制在最佳范围内;应科学合理地架设相对记录仪器,使其达到Z轴最佳垂直度和最佳定向状态,并选择日变化最小时段进行测量;掌握仪器修正系数的长期变化特性,提高标定次数和质量;测量时段保持环境温度恒定。

基于样品复配的奶牛场粪水近红外光谱氮磷速测模型构建

为提高样品代表性,构建近红外光谱的理想校正模型,实现对奶牛场粪水氮磷含量的速测,本研究基于粪水运移过程代表性暴露位点的原始样品,按照不同比例进行样品复配,填补现场不易采集到的“黑箱”位点样品,运用偏最小二乘法构建了基于最优光谱预处理方法的原样模型、复配模型和融合模型。结果表明:相比原始样品,原样+复配样品总氮、总磷的变异系数分别降低了0.103、0.107,提升了浓度分布均匀性,丰富了粪水光谱信息。相比原样模型,融合模型总氮和总磷的决定系数(R_(pred)^(2))分别提升了0.049和0.061,相对分析误差(RPD)分别提升了1.547和0.176。相比复配模型,融合模型总氮和总磷的R_(pred)^(2)分别提升了0.026和0.022,RPD分别提升了0.470和0.052。验证结果表明,总氮和总磷模型的R_(pred)^(2)分别为0.903和0.878、RPD分别为2.916和2.508。研究表明,样品复配的方法可有效提高校正集样品的代表性,提升模型预测性能,为还田前粪水养分的快速定量提供技术支撑。

棉长管蚜Acyrthosiqhongossypii MordViko种群变动予测模型

本文描述一个确定性予测模型,用于摸拟棉长管蚜种群动态,其结果与石河子莫索湾地区基本相符。本模型为二次曲方型模型,输入为当地平均气温、湿度,输入为平均百株棉长管蚜数对数值。关于蚜虫的模拟研究,已有许多论文发表,但关于棉长管蚜的模拟研究,尚未见报道。根据我们的调查研究及莫索湾地区的气象资料,我们认为气温和湿度是影响棉长管蚜消长的主要限制因素。因此,本模型主要考虑了湿度、气温这两个因素。程序语言为BASlC,已在微机上运行。

一种鱼雷DC/DC电源模块质量比测模型及方法

为了能够有效识别和甄选出可供鱼雷使用的性能优良、质量可靠的DC/DC电源模块,提出了一种鱼雷DC/DC电源模块质量比测模型,该模型的建立以DC/DC电源模块工作原理和失效模式以及鱼雷使用中出现的故障为切入点,从性能与功能、结构与形成、设计开发过程、质量保证能力等多个维度总结和分析了对鱼雷DC/DC电源模块质量有相对重要影响的关注点,进而提炼出相关要素构建了鱼雷DC/DC电源模块质量比测通用模型。在此基础上重点对性能与功能、结构与形成等方面的比测方法进行了研究,同时,根据比测模型和鱼雷产品应用场景,对比测结果的判定提出依据和方法。质量比测模型、比测方法及相关判据的研究,为鱼雷产品选用DC/DC电源模块提供了系统解决方案,同时也为鱼雷电路可靠性分析和保障提供了理论支撑。

基于YOLOv5改进的CBAM平贝母检测模型

目前的平贝母种植阶段中,覆土仍然依靠人工,这存在耗时、耗力、成本高等问题。故需要研制一款智能化的平贝母覆土机器,而实现智能化的第一步在于实现识别。以YOLOv5系列为基础训练出一系列模型,在其系列中挑出最优模型(YOLOv5s)进行改进;进而在骨干段加入CBAM注意力机制替换其C3结合,从而减少网络序列长度,减少计算复杂度。试验结果表明,改进后模型的准确度最高可达91.32%,召回率最高可达88.78%。本文模型的提出为下一步实现平贝母覆土机智能控制提供理论参考。

企业竞争力的自测与调控模型

本文从竞争战略管理的角度出发,建立了企业竞争力的自测与调控模型,可用于企业 对自身竞争力的测定与预测,分析了企业竞争力下降的征兆及产生的一般原因,为企业的竞争战略管理 提供依据。

土工离心机光纤光栅测试系统及其模型试验研究

光纤光栅传感技术(Fiber Bragg Grating,简称FBG)具有准分布、测量精度高、抗电磁干扰强和实时监测等优点,其传感器可根据监测对象要求小型化。介绍了一套土工离心机光纤光栅测试系统,包括系统的软硬件构成,FBG解调仪,FBG传感器小型化,锚杆、桩基、测斜管以及挡土墙感测模型的制作工艺等。通过一组土工离心机边坡模型试验,验证了该系统应用于土工离心机模型多参量监测的可行性,显示出该系统具有结构简单,测量内容多,测试精度高,量程大,抗电磁干扰强,系统工作稳定,配套光纤光栅传感器重量轻、体积小、可准分布布设、形成整体监测网络等优点,为土工离心机试验监测提供了一种新的手段。

柑桔溃疡病发生测报模型的建立

2001～2003年从田间系统调查了柑桔溃疡病发生、流行规律。采用DPS数据处理系统方法,建立了柑桔溃疡病发生流行测报模型,Yn=-33.832+1.193X1n+2.259X2n+0.008X3n,RY=0.959 。研究结果表明,病害发生流行与柑桔的物候期及雨量、雨日、温度的气候因素关系密切。其中,病害发生的严重度与雨量、雨日呈显著性相关,相关系数分别为R1=0.916 和R2=0.868 ,该测报模型能较准确地预测中短期柑桔溃疡病发生、流行程度。