电力人工智能指标算法模型多场景鲁棒性评价方法

为解决传统的模型鲁棒性评价方法存在描述相符性较低,难以获得精准的场景匹配数据的不足,提出了一种新的电力人工智能指标算法模型多场景鲁棒性评价方法。针对多场景数据进行提取,设置局部空间的多场景数据扰动范围区间,控制空间范围的区间移动距离,在区间范围内预测样本点的数据获取结果。输入算法模型的基础特征参数,在输入参数维度提高的同时选择多场景数据获取距离范围数值,根据选取的数值进行初始数据评估操作。针对不确定的控制目标的特点进行数据基础分析,确保系统处于稳定状态中,并保持系统的动态特征,有效分析不同的系统参数之间的差异,构建偏差值范围,判断算法模型的多场景特点,实现数据评价。实验结果表明,该电力人工智能指标算法模型多场景鲁棒性评价方法能很好地变换采样点坐标,确保多场景采样点数据图像具备不变性,从而克服场景数据旋转敏感问题,提高响应速度。与传统评价方法相比,笔者提出的评价方法在干扰鲁棒性和仿射形变鲁棒性等方面具有较强的优势。

煤炭运输网络结构鲁棒性评价及应用研究

煤炭运输网络是包括铁路、公路、水路运输等多种方式的复杂网络,处于动态、开放的环境中并受各种不确定因素影响.为了更好地测度煤炭运输网络抵御破坏的能力,提高煤炭运输网络的结构鲁棒性,本文基于煤炭运输网络特性,在分析影响结构鲁棒性的内部和外部因素的基础上,定义了煤炭运输网络的结构鲁棒性,建立了煤炭运输网络结构鲁棒性评价指标体系,并以山西煤炭运输网络为算例进行仿真分析.结果表明,煤炭运输网络对于边随机破坏和按照度攻击,表现出较好的里程可达鲁棒性和效能鲁棒性;随机攻击节点和按照度攻击节点时,网络的结构熵鲁棒性变化不明显;对网络进行攻击的同时以一定的概率修复网络,网络呈现出较好的恢复鲁棒性.

多属性学术评价方法鲁棒性及产生机制研究

[目的/意义]本文提出多属性学术评价方法鲁棒性问题,即尽管评价方法不同,但评价结果排序却大致不变,评价方法选择似乎变得不那么重要,研究其产生机制具有重要意义。[方法/过程]本文在理论分析的基础上,以JCR2019管理学期刊评价和线性评价、TOPSIS、因子分析3种评价方法为例,通过计算不同评价方法的实际权重,将其放在同一框架下进行比较。[结果/结论]研究发现,指标高度相关是多属性评价方法鲁棒性的根本原因,本质上是不同评价方法的实际权重组合对高相关指标评价不敏感;评价指标相关度越高,评价方法鲁棒性越严重;评价方法鲁棒性还受高相关指标数量、评价对象数量的影响;实际权重对于评价方法的选择具有重要的指导意义;一定要重视多属性学术评价方法鲁棒性现象。

基于合作的面向人的生产系统的仿真研究

企业为了迎合顾客的多样化需求,一种按规格定制的方法,即快速实现多品种、小批量的生产方式。在从大批量生产方式转向多品种小批量生产方式的过程中,基于合作的面向人的生产过程越来越受青睐,其显著的特点就是U型的生产线或制造单元,能充分利用人的主观能力。为了实现按规格定制的生产方式,就需要建立面向人的生产过程。基于此,需要一种量化的方法来分析和评价生产过程中的人员“合作”及其它因素。文章将对在面向人的生产过程中的人员自主的合作过程进行建模,将合作模型应用于生产仿真并进行评价。

一种结构鲁棒性量化方法

结构鲁棒性要求结构具有抵御不成比例倒塌的能力。如何对结构鲁棒性进行定量评价是目前结构工程界最具有挑战性的前沿问题之一。该文从结构承载力的角度出发,改进了一种结构鲁棒性评价中的构件重要性系数,形成了一种新的构件重要性系数。再基于这种构件重要性系数,提出了一种新的结构鲁棒性指标及其评价结构鲁棒性优劣的方法,从而实现了结构鲁棒性的量化。以平面桁架结构和平面框架结构为例,说明了该结构鲁棒性量化方法的计算过程。计算结果表明:总宽度、高度相同的4种框架结构的鲁棒性指标值的大小顺序与定性分析的结果一致,说明了该鲁棒性指标值的合理性。再对4种框架结构的鲁棒性指标值进行了比较及分析,得出了一些影响结构鲁棒性的因素,如荷载形式、跨度的均匀性、跨数、支撑等。

基于鲁棒性的索穹顶结构截面优化设计

针对索穹顶结构缺乏有效的基于鲁棒性能的截面优化设计理论现状,基于H∞范数极小控制方法,利用非线性系统运动方程构建输入变量到输出响应的系统传递函数,通过引入L2性能准则并结合随机理论建立索穹顶结构非线性鲁棒性定量评价指标IR,在此基础上,利用MATLAB和ANSYS软件交互算法给出基于遗传算法的截面优化设计的具体步骤,并以内蒙古伊旗一实际肋环型索穹顶工程结构为分析对象,采用遗传算法开展基于结构鲁棒性的截面优化设计。研究表明,杆件截面变化对结构鲁棒性具有不同的敏感性,在保持质量不增加的前提下,通过增加对结构鲁棒性影响敏感构件的截面面积及减少对结构鲁棒性影响不敏感构件的截面面积,可有效提高结构鲁棒性,经优化后鲁棒性提高了39.2%,有效提升了结构抵抗产生不相称破坏的能力。