基于多峰优化Kriging模型与距离相关系数的高速列车动力学参数多输出灵敏度分析

高速列车动力学参数较多,有多个动力学性能的评价指标。综合考虑这些动力学指标进行参数灵敏度分析,对高速列车动力学参数的恰当匹配具有重要意义。现有的单输出灵敏度分析技术难以准确度量参数对车辆动力学综合性能的影响。为避免这一缺陷,本文引入了一种新的基于距离相关系数的多输出灵敏度分析技术。该方法通过求解单个输入与多个输出变量之间的距离相关系数,实现多输出全局灵敏度分析的目的。为提高灵敏度分析的效率,建立了多个动力学指标与输入参数的Kriging模型;为提高近似模型的精度,引入了一种新颖的多峰优化算法对Kriging模型的超参数进行全局寻优。与传统单目标智能优化算法不同,该优化算法通过引入种群差异指标,将单目标优化问题转化为双目标优化问题,从而增加了子代种群的多样性,避免了传统优化算法易于陷入局部最优解的问题。基于所提方法,以和谐号动车组动车为例,研究了多个动力学指标的多输出全局灵敏度。结果表明:由于增强了种群多样性,所提的超参数优化方法对Kriging模型精度和稳定性提升效果明显;基于距离相关系数的灵敏度分析方法能够更加合理地识别出对车辆动力学综合性能影响较大的参数,排除几乎没有影响的参数。

低弹模混凝土防渗墙材料参数统计特性及相关分布模型

为获取低弹模混凝土防渗墙渗透系数、弹模和抗压强度3个材料参数的统计特性及相关分布模型,基于2座土石坝的检测数据,根据赤池信息准则(AIC)识别材料参数的最优分布类型及相关分布模型的最优Copula函数、Bootstrap方法模拟识别结果的统计不确定性。结果表明,抗压强度、渗透系数和弹模分别服从极值Ⅰ型、对数正态、威布尔或极值Ⅰ型分布,变异系数均值分别为0.17、0.40、0.11;抗压强度与渗透系数、弹模与抗压强度、弹模与渗透系数之间的Pearson相关系数均值分别为-0.79、0.67、-0.55,最优Copula函数分别为Plackett Copula、Gaussian Copula、Gaussian Copula。研究结果可为低弹模混凝土防渗墙的渗流和强度可靠度计算提供参考。

联合特征概率分布和时间相关性的无线网络业务建模方法

民用无线网络以及航空无线网络等未来无线网络需要承载需求多样化的业务类型和信息交互。数据包尺寸特征和数据包到达间隔等不同业务特征,对无线网络有至关重要的意义。然而,当前无线网络业务建模研究鲜有同时建模业务特征和业务特征的时间相关性,这导致对业务的建模刻画不够准确。本文提出一种联合业务特征概率分布和时间相关性的无线网络业务建模方法,保障了业务特征的概率分布和业务特征的时间相关性。本方法具有一般性,可以应用于民用无线网络的业务建模,也可以应用到航空无线领域,有利于对业务特性的把握,从而进行更加优化和确定性的资源分配。

相关扭曲Hopf模的基本同构定理与相关Yetter-Drinfel'd模

扭曲的方法在构造新的代数结构与余代数结构中起了重要的作用.本文首先把扭曲的方法运用到模与余模的构造中,得到扭曲模和扭曲余模;其次在更加一般的情形下给出相关扭曲Hopf模的基本同构定理;最后考虑在HopfYD模中如何使扭曲模构成相关Yetter-Drinfel'd模和相关Hopf模.

基于MATLAB的民航发动机涡轮叶片寿命建模

针对民航飞机维修工作中发动机涡轮叶片普遍存在故障率较高的问题,收集某型民用航空发动机涡轮叶片的可靠性数据,并运用三参数Weibull分布建立该型发动机涡轮叶片的可靠性寿命模型。在模型求解的数值计算过程中,为保证模型的计算精度,采用经典的牛顿迭代法及三参数相关系数优化法对涡轮叶片的寿命数据进行拟合分析及计算;同时为减少计算工作量及提高数值计算过程中人工智能的参与度,基于MATLAB软件对上述数值计算方法编写计算程序,最后对计算结果进行K-S假设检验。结果表明:对涡轮叶片寿命数据进行可靠性分析时,运用Weibull分布建立的数学模型符合客观规律;同时牛顿迭代法、三参数相关系数优化法及MATLAB计算程序的有效利用,保证了计算结果的精度。

铁路线路与地形三维模型实时动态融合方法研究

铁路线路与地形三维模型的融合是实现铁路线路三维正向设计的瓶颈之一。线路设计过程中,需要实时更新三维场景。现有的静态融合方法会修改原始的地形数据,且计算量大,耗时过长,无法满足动态交互式设计的需求。对此,提出一种铁路线路与地形三维模型实时动态融合方法。基于铁路三维场景,在每帧显示前动态提取视相关地形瓦片模型和线路三维模型,在内存中基于线程池并行对地形瓦片裁剪,实现二者的实时融合,并构建缓存队列,重复利用融合结果。为了提升单块地形瓦片和线路三维模型的融合效率,提出了“超挖-回填”的融合思想。借助高效的三角形空间网格索引,快速删除融合边界内及相交网格涉及到的三角形,虽然“超挖”部分三角形,但避免了繁杂的三角形定位、调整计算。依据超挖三角形外边界和融合边界构建“回填”区域,再采用剪耳法对“回填”区域重构三角网,实现铁路线路与地形三维模型的无缝融合。基于该方法开发了铁路线路三维设计系统,对一条104.9 km铁路案例进行了实验,结果表明:其显示帧率可以保持在35~45 fps,且能够实时更新三维场景。相较于传统的静态融合方法,该方法将长时间的全局模型融合转化为帧前的局部视相关动态融合,减少了线路方案修改时更新的融合数据量及计算量,从而满足了动态交互式设计的需求,提升了三维正向设计的效率。

大规模结构网格数据的相关性统计建模轻量化方法

高置信度的数据可视分析对于大规模数值模拟至关重要,但是当前高性能计算机的存储瓶颈导致可视分析应用获取原始高分辨率网格数据越来越困难.基于统计建模的方法能够极大降低高分辨数据存储成本,但是重建数据的不确定性高.为此,提出了一种大规模结构网格数据的相关性统计建模轻量化方法,用于对并行数值模拟生成的大规模多块体数据进行高效分析与可视化.该方法的技术核心是通过数据块间的统计相关性,指导邻接数据块的统计建模,从而有效地保留数据统计特征,且不需要对不同并行计算节点中的数据块进行合并与重新分块.通过耦合数据块的数值分布信息、空间分布信息和相关性信息,该方法可以更精确地重建原始数据,降低可视化的不确定性.实验测试采用了最大10亿网格规模的5组科学数据,定量分析结果显示,在相同数据压缩比下,该方法相比现有方法可将数据重建精度最大提升近2个数量级.

基于导轨相关性的定位器误差模型分析与改进

飞机数字化装配中三坐标定位器的定位精度直接影响部件间的装配精度,提出一种改进的误差补偿模型以提高其定位精度。通过分析定位器堆栈式结构和导轨间相关性,改进各轴运动方向上的角误差模型;基于导轨相关性的误差、滚珠丝杠导程精度误差和轴向进给误差,建立改进后的定位器综合误差模型;进行传统误差补偿模型与改进误差补偿模型的对比实验。实验结果表明,基于导轨相关性改进的误差补偿模型与传统误差补偿相比,空间误差补偿效果的最大值可提高28.07%,均值可提高14.09%,有效提高了误差补偿效果以及飞机数字化装配的精度。

基于7阶相关NRZ编码的D2D接口设计

本文提出了一种新型高带宽密度、低功耗的面向片上(Die to Die,D2D)互连的7阶相关非归零(Non-Return-to-Zero,NRZ)编码接口电路结构.为了进一步提高5阶相关NRZ编码在D2D互连中的信噪比和带宽密度,设计了基于发射矩阵和接收矩阵的编解码电路.基于发射矩阵,在发射端设计了基于电压模驱动的编码电路,有效降低了功耗;基于接收矩阵,在接收端设计了基于有源可调电感的解码均衡电路,提高了通信速率.同时,为了解决接收端时钟偏斜问题,还设计了误码校准电路.该接口电路采用28 nm CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)工艺设计,核心面积为3 mm^(2),可适用于10~50 mm的片上互连.后端仿真结果表明,在奈奎斯特频率为20 GHz、信道插损为-8 d B的条件下,接收端最窄眼宽为0.45 UI,误码率小于10^(-15),能耗效率为1.2 p J/b,带宽密度为448 Gbps/mm.

基于失效物理的风电机组多故障可靠性建模方法

风电机组由于功能结构复杂且工作环境恶劣导致其退化状态呈现多样性特点,失效形式往往是多种故障耦合作用的结果,因此单独采用某一变量的性能退化过程作为评估风电机组寿命及可靠性模型是不全面的。为了更精确反映系统内部和外部性能指标的相关性,提出了一种基于失效物理的风电机组多故障可靠性建模方法。首先分析了风电机组多应力耦合下的工作环境和故障特性,通过基于失效物理的可靠性仿真分析方法获得寿命分布函数,并将其作为边缘分布函数;其次在考虑故障模式相关性时,引入两阶段估计法对Copula函数的模型进行参数估计。通过对比不同类型Copula函数的秩相关系数和平方欧氏距离,确定最优Copula函数。最后利用Skla定理和逐步分析的思想,建立多故障模式耦合下的简化风电机组可靠性模型。结果表明,考虑可靠性指标相关性时得到的可靠性结果更加合理,同时该方法避免了风电机组寿命预测和可靠性评估的保守估计,具有较好的实用性和可操作性。

成对数据的统计相关性题型分析

成对数据的统计相关性是高考的高频考点,考题形式灵活、不拘一格,一般难度为中等偏易,但多数题目计算量较大,涉及散点图、样本相关系数r、决定系数R2、经验回归方程、残差及残差分析等知识。试题多与生活实际相联系,需要在情境描述中找出数量关系,建立数学模型,并且运用数学模型解决实际问题。对同学们的数据分析、数学建模、逻辑推理和数学运算素养有较高的要求。

岩石和矿物标本三维建模技术与应用

工程地质教学中的矿物和岩石标本鉴定教学一般受到场地和时间的限制。通过对岩石标本三维扫描建立三维模型,建立相关数据库,该数据库的建立可以供日常学习和观察使用。利用自动旋转托盘和相机对岩石进行定角度拍摄,获得岩石样本各个角度的高清照片,将照片导入建模软件进行三维建模得到可以多角度观察的三维模型,形成岩石样本的三维模型数据库。利用该数据库可以打破传统课堂教学的束缚,实现教学资源共享,提升学生学习兴趣,增加地质类课程的教学效果。

检测暂态零模电流相关性的小电流接地故障定位方法

提出了一种利用暂态零模电流的馈线自动化系统小电流接地故障定位新原理:故障点前非故障区段两侧馈线终端装置(FTU)检测到的暂态零模电流波形相似,相关系数接近1;故障区段两侧FTU检测到的暂态零模电流初始极性相反,波形差异很大,相关系数接近0。通过求取相关系数最大值,避免FTU数据采集不同步引起的计算误差。数字仿真与静态模拟实验证明了所提出的故障定位方法是正确、可行的。

基于小波熵与相关性相结合的小波模极大值地震信号去噪

小波模极大值去噪算法中将高频小波系数全部当做噪声处理,忽略了高频小波系数中仍含有的有用信息,从而导致了模极大值传播点错选现象以及计算出的噪声方差中仍含有用信息.针对这些问题,提出了小波熵与相关性相结合的小波模极大值去噪算法.将高频小波系数进行相关处理,确定有效信号的位置;将最大尺度上的高频小波系数划分成若干个小区间,计算各区间小波熵;以小波熵最大区间的高频小波系数的平均值作为噪声方差,根据Donoho提出的阈值公式计算最大尺度上的阈值;经阈值比较得到的模极大值点位置与相关处理得到的有用信息的位置进行比较,保留相同位置的模极大值,剔除位置不同由噪声引起的模极大值点;采用即兴(Adhoc)算法逐级搜索各尺度上的模极大值,并用交替投影算法进行重构.该算法实现了阈值的自适应选取,并有效解决了去除错选模极大值传播点的问题.将本算法和传统去噪方法用于仿真信号处理中,经对比分析验证了本算法的有效性.

基于多尺度相关和机理建模的炉膛压力分析

借鉴小波分析思想,设计了简单滤波器组,将信号分解为不同频率尺度的分量,对不同信号的各个分量之间进行相关分析,比较不同频率尺度下频率分量间的相关性特征,从而大致判断出信号间的影响关系及类型.利用多尺度频率相关分析方法对电站锅炉炉膛压力等信号进行分析,发现炉膛压力低、中频段分量分别与燃料量、送风量的中、高频段分量呈现出明显的正相关性.建立了燃料量、送风量和引风量与炉膛温度和压力间的简化动态模型,并进行机理分析.结果表明:炉膛压力信号与锅炉燃烧率之间具有带通滤波特性,炉膛压力能够在较宽的负荷范围和频带内反映锅炉燃烧强度的变化.

基于故障相关性分析的数控机床系统可靠性建模

基于数控机床相关故障机理分析进行组件可靠性建模,并以组件可靠性模型为边缘分布,引入Copula函数,建立联合可靠性函数,通过样本得到Kendall秩相关系数来进行Copula函数参数估计,为相关故障条件下系统可靠性分析提供一种新的技术方法。最后,以加工中心为例,将本文方法与采用传统方法的组件可靠性串联模型、不考虑故障相关方向性的Copula函数模型进行对比,结果证明了模型的合理性和有效性。

基于动态多核相关向量机的软测量建模研究

针对污水处理过程中存在的多变量耦合、强非线性以及参数时变等问题,提出基于多核学习相关向量机的软测量建模方法,并采用粒子群算法对多核权重以及核参数进行优化。同时,引入时间差分(time difference)方法改进多核相关向量机的动态特性。为了验证所提模型的有效性,通过一仿真案例与单核相关向量机、多层前馈神经网络和基于遗传算法的支持向量机进行对比研究。结果表明,所提模型具有更好的预测效果。最后,对模型的鲁棒性在数据漂移和异常的场景下进行了讨论。

GAM识别非线性相关及其在医学统计建模中的应用

目的介绍广义相加模型(GAM)识别非线性相关及其在医学统计建模中的应用。方法应用SAS软件PROC GAM模块识别实例数据结局变量与自变量之间的非线性相关,通过比较考虑该非线性相关和不考虑该非线性相关时多元线性回归和logistic回归模型的拟合和预测效果,阐明GAM识别非线性相关在统计建模中的重要性。结果与不考虑非线性相关的模型相比,考虑非线性相关的模型拟合和预测效果更优。结论合理使用GAM,在模型中纳入非线性成分,可改善回归模型的建模效果和预测精度。

基于谐波建模和自相关的磁共振信号消噪与提取方法研究

磁共振探测技术(Magnetic Resonance Sounding,MRS)以其无损、定量、直接等优势,被广泛应用于地下水调查、水文环境评价以及灾害水源预警等领域.在实际应用中,强工频谐波和随机噪声等严重影响MRS信号的质量,导致后续水文参数解释不准确.针对这一问题,提出谐波建模和自相关相结合的方法进行消噪以及信号特征参数提取.首先构建工频谐波模型,针对建模算法严重依赖工频基频精度的问题,采用自适应扫描方式搜索方案,大幅提高搜索准确度和速度;其次推导了MRS信号自相关表达式,提出了自相关参数提取的非线性拟合方法.仿真数据结果表明,建模消噪方法有效消除了工频谐波,信噪比平均提升了17.03dB;自相关处理后,信噪比进一步提升了16.10dB,初始振幅和弛豫时间参数提取结果的准确度比处理前分别提高了3.8倍和2.8倍.通过不同信噪比和弛豫时间的重复实验,得到当噪声水平小于200nV和弛豫时间大于200ms时,自相关参数提取具有较高的稳定性.最后,通过野外实测数据处理实验,进一步验证了联合消噪和参数提取方法的有效性.

基于偏相关分析的数控机床温度布点优化及其热误差建模

提出了一种基于偏相关分析的数控机床温度布点优化方法。数控机床热误差建模一般采用多元线性回归方法,该方法中由于自变量之间的相互作用,各自变量与因变量之间的相互关系不再与简单相关系数所反映的情况完全吻合。使用偏相关分析对温度变量进行优化选择,实现了温度测点优化布置,并建立了数控机床热误差的多元线性回归优化模型,提高了热误差模型的精确性和鲁棒性。