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基于XGBoost算法的沥青路面横向裂缝预测模型
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作者 丁壮 王长柏 肖伟 《河南城建学院学报》 CAS 2024年第4期39-46,共8页
横向裂缝是沥青路面的主要病害形式,其预测精度直接关系到路面结构设计的可靠性。为准确预测沥青路面在使用过程中横向裂缝的破坏情况,基于XGBoost算法构建了沥青路面横向裂缝预测模型。利用TPE-BO方法优化模型的超参数能提升模型性能... 横向裂缝是沥青路面的主要病害形式,其预测精度直接关系到路面结构设计的可靠性。为准确预测沥青路面在使用过程中横向裂缝的破坏情况,基于XGBoost算法构建了沥青路面横向裂缝预测模型。利用TPE-BO方法优化模型的超参数能提升模型性能。相较于RF和CatBoost模型,提出的模型预测精度更高。此外,通过相关性分析和SHAP方法对特征重要性进行评估,当模型输入变量数量减少4个时,模型效果达到最佳,降低了收集数据的成本和难度,对提高公路养护的经济性具有重要意义。 展开更多
关键词 XGboost 横向裂缝预测 TPE-bo SHAP
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基于MIC特征提取与BO-CatBoost的航空发动机RUL预测
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作者 李东君 李亚 +1 位作者 李东文 朱贵富 《空军工程大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期31-38,共8页
针对航空发动机传感器监测的退化参数提取困难,易受噪声干扰及发动机剩余使用寿命预测精度不足等问题,利用最大信息系数、贝叶斯优化算法和类别特征梯度提升算法,提出了一种新的发动机剩余使用寿命预测模型。首先,为有效解决特征提取不... 针对航空发动机传感器监测的退化参数提取困难,易受噪声干扰及发动机剩余使用寿命预测精度不足等问题,利用最大信息系数、贝叶斯优化算法和类别特征梯度提升算法,提出了一种新的发动机剩余使用寿命预测模型。首先,为有效解决特征提取不足的问题,对采集的传感器历史监测特征进行最大信息系数相关性计算,提取出对发动机寿命运行周期影响较大的关键退化特征。其次,为解决剩余使用寿命预测中的梯度偏差及预测偏移问题,使用基于贝叶斯优化的类别特征梯度提升方法对航空发动机进行剩余使用寿命预测。最后,在美国航空航天局提供的商用模块化航空推进系统仿真数据集上进行实验,结果表明所提预测方法的性能较好,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 航空发动机 剩余使用寿命 MIC bo-Catboost 贝叶斯优化
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基于二次分解和BO-BiLSTM组合模型的采煤工作面瓦斯涌出量预测方法研究
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作者 荣统瑞 侯恩科 夏冰冰 《煤矿安全》 CAS 北大核心 2024年第5期83-92,共10页
为了提高采煤工作面瓦斯涌出量预测精度,提出了一种基于二次分解和BO-BiLSTM组合模型的采煤工作面瓦斯涌出量预测方法。首先运用变分模态分解(VMD)将瓦斯涌出量时序数据进行一次分解,充分利用其分解后的残余分量,并采用自适应噪声完备... 为了提高采煤工作面瓦斯涌出量预测精度,提出了一种基于二次分解和BO-BiLSTM组合模型的采煤工作面瓦斯涌出量预测方法。首先运用变分模态分解(VMD)将瓦斯涌出量时序数据进行一次分解,充分利用其分解后的残余分量,并采用自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)进行二次分解;然后将分解后的所有子序列分别输入到贝叶斯算法优化双向长短期记忆网络(BO-BiLSTM)模型中进行瓦斯涌出量预测;最后将各子序列模型输出结果进行叠加得到最终瓦斯涌出量预测结果。以陕西彬长矿区某矿采煤工作面绝对瓦斯涌出量日监测数据为例进行建模和预测分析,结果表明:所提出的瓦斯涌出量组合预测模型具有较高的预测精度,验证了该模型在瓦斯涌出量预测方面的有效性和适用性。 展开更多
关键词 瓦斯涌出量预测 二次分解 变分模态分解 bo-BiLSTM组合模型 时间序列
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基于BO-GRU和AKDE的船舶异常行为识别
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作者 彭耀武 陈辰 +1 位作者 刘敬贤 王余宽 《中国航海》 CSCD 北大核心 2024年第3期10-20,共11页
船舶异常行为识别是海事安全科学理论研究的重要组成部分,对异常行为的识别是海事监管的主要内容,对于船舶安全以及海上交通安全具有重要意义。针对船舶异常行为的识别,提出一种基于贝叶斯优化器(BO)改进的门控循环单元(GRU)BO-GRU和自... 船舶异常行为识别是海事安全科学理论研究的重要组成部分,对异常行为的识别是海事监管的主要内容,对于船舶安全以及海上交通安全具有重要意义。针对船舶异常行为的识别,提出一种基于贝叶斯优化器(BO)改进的门控循环单元(GRU)BO-GRU和自适应核密度估计(AKDE)的船舶异常行为识别方法。利用BO-GRU对船舶经纬度、航向和速度进行点预测,并对基于该神经网络所得到的预测值跟实际值进行比较得到误差数据集,利用AKDE对误差数据集进行非参数估计,以得到不同置信度下的船舶轨迹特征数据波动区间。试验基于天津港船舶自动识别系统(AIS)数据,通过与基础GRU、长短期记忆网络(LSTM)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)相比较,验证BO-GRU预测精度更高;AKDE相比于其他方法估计能更好地拟合,并及时发现船舶异常行为。 展开更多
关键词 船舶异常行为 基于贝叶斯优化器改进的门控循环单元 自适应核密度估计 船舶自动识别系统数据 轨迹预测
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基于DGLCM BO Stacking的工件表面粗糙度检测
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作者 张成辉 方灶军 《机械制造》 2024年第6期71-77,16,共8页
表面粗糙度对工件使用性能和寿命有很大影响,为了实现高精度、鲁棒工件表面粗糙度检测,提出基于方向灰度共生矩阵和贝叶斯优化堆叠模型的工件表面粗糙度检测方法。采用互补金属氧化物半导体相机、同轴光源、远心镜头搭建视觉检测系统,... 表面粗糙度对工件使用性能和寿命有很大影响,为了实现高精度、鲁棒工件表面粗糙度检测,提出基于方向灰度共生矩阵和贝叶斯优化堆叠模型的工件表面粗糙度检测方法。采用互补金属氧化物半导体相机、同轴光源、远心镜头搭建视觉检测系统,采集不同表面粗糙度的工件纹理图像,并对采集到的纹理图像进行数据增强。使用方向灰度共生矩阵提取图像的纹理特征,构建特征描述符。使用经过贝叶斯优化的轻量梯度提升机、极限梯度提升树、随机森林作为基学习器,构建堆叠模型。使用所采集的不同表面粗糙度的纹理图像数据集进行性能试验。试验结果表明,所提出的检测方法在多个性能评价指标上都优于其它方法,具有较高的检测精度和较强的泛化能力,可以有效实现表面粗糙度的高精度、鲁棒检测。 展开更多
关键词 表面粗糙度 检测 方向灰度共生矩阵 贝叶斯优化 堆叠模型
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基于CEEMDAN-BO-BiGRU的矿井涌水量预测研究 被引量:2
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作者 侯恩科 夏冰冰 +1 位作者 吴章涛 荣统瑞 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第28期12012-12019,共8页
为提高矿井涌水量预测的准确度,基于涌水量数据的不稳定性及随机性,提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)、贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)与... 为提高矿井涌水量预测的准确度,基于涌水量数据的不稳定性及随机性,提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)、贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)与双向门控循环单元(bi-directional gated recurrent unit,BiGRU)相结合的矿井涌水量预测模型CEEMDAN-BO-BiGRU。所提模型通过CEEMDAN将涌水量数据分解为多个较平稳的固有模态分量(intrinsic mode function,IMF)和残差分量(residual components,Res),过滤数据噪声,提取数据不同时间尺度波动特征,降低预测误差。利用贝叶斯优化对BiGRU模型多个超参数进行迭代寻优,进一步提高模型的预测精度。之后对各分量进行超前1~3步预测,最终将各分量预测结果加和得到涌水量多步预测结果。以小庄煤矿矿井涌水量数据进行试验,并将CEEMDAN-BO-BiGRU预测结果与其他多种预测模型结果进行对比分析。结果表明:采用CEEMDAN-BO-BiGRU组合网络模型对矿井涌水量预测结果更准确,该方法对涌水量的短时预测提供了一种新思路。 展开更多
关键词 矿井涌水量 贝叶斯优化(bo) 双向门控循环单元(BiGRU) 时间序列
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基于LSTM-BO和SPRT的风电机组故障演化过程分析 被引量:2
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作者 冯晨龙 刘超 蒋东翔 《风机技术》 2023年第2期76-84,共9页
有效挖掘故障演化的过程有利于分析和总结故障传播规律。本文提出了基于LSTM-BO模型和SPRT算法,利用SCADA历史数据研究风电机组早期故障演化过程的分析方法。首先使用Pearson相关系数法挖掘SCADA数据各监测变量之间的映射关系,获得LSTM... 有效挖掘故障演化的过程有利于分析和总结故障传播规律。本文提出了基于LSTM-BO模型和SPRT算法,利用SCADA历史数据研究风电机组早期故障演化过程的分析方法。首先使用Pearson相关系数法挖掘SCADA数据各监测变量之间的映射关系,获得LSTM-BO网络所需的输入—输出关系对;其次是依赖LSTM网络强大的时序特征提取能力,将预处理后的SCADA数据送入LSTM网络进行训练,从而得到相应的正常行为模型;最后,依赖SPRT在序贯测试方面的优势,将各监测变量模型预测值与实际监测值之间的偏差看作序贯测试的对象,并对其测试结果进行滑动窗口观测,以异常点数目占观测窗口宽度的比值为度量指标,得到SCADA数据部分重要监测变量在故障发生前的演化过程。实例分析结果表明,所提方法能够有效提取故障演化的过程,为后续演化规律的分析提供指导。 展开更多
关键词 风电机组 SCADA 故障演化 LSTM-bo SPRT
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基于高光谱成像技术与BO-XGBoost的花生含水率无损检测研究
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作者 黄琦 沈建国 +4 位作者 蒋敏兰 冯昌广 方小生 张长江 石小威 《中国粮油学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期135-140,共6页
含水率影响着花生的质量、储藏时长与出油率。本研究针对当前花生含水率测量效率低、有损检测、无法适应大规模检测等问题,探索基于高光谱成像技术的花生含水率无损快速检测方法。测量并建立了300份不同种类花生的高光谱原始图像及光谱... 含水率影响着花生的质量、储藏时长与出油率。本研究针对当前花生含水率测量效率低、有损检测、无法适应大规模检测等问题,探索基于高光谱成像技术的花生含水率无损快速检测方法。测量并建立了300份不同种类花生的高光谱原始图像及光谱数据集,并利用小波变换、多元散射校正(MSC)和一阶导数对数据进行预处理,结合PLS、XGBoost、BO-XGBoost算法建立花生含水量无损检测模型。通过实验对比得出,利用小波变换对原始光谱数据进行预处理后的光谱数据建立的BO-XGBoost模型最优,预测模型决定系数R^(2)=0.9539,均方根误差RMSE=0.8065。实验表明,高光谱成像技术结合BO-XGBoost能够对花生含水率进行快速、准确、无损检测,且对其他农作物水分含量检测具有一定的借鉴意义。 展开更多
关键词 高光谱成像 bo-XGboost 含水率 PLS
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基于BO-LSTM的天然气处理厂负荷率预测模型
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作者 刘行 王秋晨 +2 位作者 文韵豪 王艺 巴玺立 《天然气与石油》 2023年第5期122-130,共9页
为优化天然气处理厂生产计划,弥补天然气处理厂负荷率预测模型的空缺,提出一种基于贝叶斯优化(Bayesian Optimization,BO)和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)的天然气处理厂负荷率预测模型。LSTM模型用于捕捉因检修天数和日处... 为优化天然气处理厂生产计划,弥补天然气处理厂负荷率预测模型的空缺,提出一种基于贝叶斯优化(Bayesian Optimization,BO)和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)的天然气处理厂负荷率预测模型。LSTM模型用于捕捉因检修天数和日处理量等因素引起的时间特征,贝叶斯算法用于优化LSTM网络的结构、隐藏层层数、隐藏层神经元个数、初始学习率和正则化系数,弥补参数造成预测波动的缺陷。选取波动型和平稳型天然气处理厂负荷率对不同模型测试,结果表明,LSTM模型较其他传统预测模型的预测精度高。BO-LSTM模型的预测平均绝对误差(MAE)值和均方根误差(RMSE)值均最小,预测精度最高,通用性强,较传统LSTM模型的MAE和RMSE值可提高57.8%和30.1%。天然气处理厂负荷率预测模型可为天然气处理厂的生产运行和决策提供数据支撑,具有稳定的预测精度和适应性。 展开更多
关键词 天然气处理厂 负荷率预测 bo-LSTM 超参数
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基于BO-RF的烧结矿化学成分预测模型研究
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作者 李一帆 李锦祥 +3 位作者 杨锦堂 杨爱民 刘卫星 李杰 《烧结球团》 北大核心 2023年第6期109-115,138,共8页
烧结矿的化学成分是决定烧结矿质量和高炉冶炼顺行的关键因素之一。为了稳定烧结矿化学成分,通过对烧结矿与混合矿化学成分进行相关性分析,选取两者相关性高的化学成分作为输入参数,并采用贝叶斯算法优化随机森林算法里的超参数,对烧结... 烧结矿的化学成分是决定烧结矿质量和高炉冶炼顺行的关键因素之一。为了稳定烧结矿化学成分,通过对烧结矿与混合矿化学成分进行相关性分析,选取两者相关性高的化学成分作为输入参数,并采用贝叶斯算法优化随机森林算法里的超参数,对烧结矿中化学成分[w(TFe)、w(FeO)、w(SiO_(2))、w(CaO)、w(MgO)、w(Al_(2)O_(3))、碱度(R)]进行预测,建立了基于BO-RF的烧结矿化学成分预测模型。预测结果表明:烧结矿化学成分的预测准确率均达到90.0%以上,其中烧结矿w(CaO)的预测准确率达到96.9%,烧结矿R的预测准确率为96.5%。烧结矿化学成分预测相对误差均在5.0%以内,其中烧结矿R的预测相对误差在3.5%以内,烧结矿w(TFe)的预测相对误差在1.4%以内,整体预测精度较高。 展开更多
关键词 混合矿 烧结矿 化学成分 bo-RF算法 预测模型
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Bite Turbo应用于自锁矫治技术中治疗青少年深覆牙合的效果
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作者 卢伟才 蒋静琳 李金平 《当代医药论丛》 2023年第3期82-84,共3页
目的:探讨Bite Turbo应用于自锁矫治技术中治疗青少年深覆牙合的效果。方法:纳入江门市新会区第二人民医院2020年1月至2021年1月期间收治的70例青少年深覆牙合患者作为研究对象,根据电脑生成随机数字表法分为两组,对照组35例给予3M自锁... 目的:探讨Bite Turbo应用于自锁矫治技术中治疗青少年深覆牙合的效果。方法:纳入江门市新会区第二人民医院2020年1月至2021年1月期间收治的70例青少年深覆牙合患者作为研究对象,根据电脑生成随机数字表法分为两组,对照组35例给予3M自锁矫治器+平面导板治疗,观察组35例给予3M自锁矫治器+Bite Turbo治疗。观察并比较两组治疗后的颌骨改变情况及上颌牙齿位置与角度测量结果。结果:治疗后,两组的下齿槽座角(SNB角)、上齿槽座角(SNA角)、上下齿槽座角(ANB角)均较治疗前减小,且观察组均小于对照组(P<0.05)。治疗后,两组的Apg线至上中切牙切缘的垂直距离(Apg-U1距)、上中切牙缘至NA连线垂直距离(U1-NA距)、翼上颌裂后缘至上颌磨牙远中邻面垂直距离(Ptm-U6距)均较治疗前缩小,且观察组均小于对照组(P<0.05)。结论:在采用自锁矫治技术治疗青少年深覆牙合时,应用Bite Tur bo可有效改善牙齿形态,调整上颌牙齿的位置与角度。 展开更多
关键词 自锁矫治技术 Bite Tur bo 青少年 深覆牙合
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Na_3La_2(BO_3)_3的晶体结构(英文) 被引量:2
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作者 张国春 李云阁 +3 位作者 傅佩珍 潘世烈 常峰 吴以成 《人工晶体学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期490-495,共6页
以Na2 CO3 H3 BO3 NaF为助熔剂 ,使用顶部籽晶法生长出Na3 La2 (BO3 ) 3 透明单晶。测定了Na3 La2 (BO3 ) 3 的晶体结构 ,该晶体属正交晶系 ,空间群 :Amm2 (No .38) ,晶胞参数为a =0 .5 15 80 (10 )nm ,b =1.135 0 (2 )nm ,c =0 .732 ... 以Na2 CO3 H3 BO3 NaF为助熔剂 ,使用顶部籽晶法生长出Na3 La2 (BO3 ) 3 透明单晶。测定了Na3 La2 (BO3 ) 3 的晶体结构 ,该晶体属正交晶系 ,空间群 :Amm2 (No .38) ,晶胞参数为a =0 .5 15 80 (10 )nm ,b =1.135 0 (2 )nm ,c =0 .732 30(15 )nm ,α=β=γ =90° ,V =0 .4 2 871(15 )nm3 ,密度 :4 .0 5 3g/cm3 。晶体结构中的硼氧基团是平面的BO3 基团 ,BO3 基团相互独立 ,且与Na(1)O6、Na(2 )O8、Na(3)O6和La(1)O9配位多面体连结形成三维网络骨架结构。讨论了Na3 La2(BO3 ) 3 的晶体结构与倍频效应的关系。 展开更多
关键词 Na2CO3-H3bo3-NaF 助熔剂 Na3La2(bo3)3 晶体结构 倍频效应 碳酸钠 硼酸 氟化钠
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Dy^(3+)在(LaO)_3BO_3和(GdO)_3BO_3中的光致发光 被引量:3
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作者 刘利民 彭夷安 +1 位作者 李其华 雷春华 《湖南有色金属》 CAS 2000年第2期41-44,共4页
研究了Dy3 + 在(LaO) 3BO3 和(GdO) 3BO3 中的光致发光 ;探讨了基质晶体结构、稀土离子RE3 + 的电荷半径比 (Z/r)和Dy3 + 含量对(Dy3 + )发光强度及发光颜色的影响 ;分析了(GdO)3BO3 中Bi3 +对Dy3 +发光的敏化作用及Dy3 +4F9/2→6H13/2... 研究了Dy3 + 在(LaO) 3BO3 和(GdO) 3BO3 中的光致发光 ;探讨了基质晶体结构、稀土离子RE3 + 的电荷半径比 (Z/r)和Dy3 + 含量对(Dy3 + )发光强度及发光颜色的影响 ;分析了(GdO)3BO3 中Bi3 +对Dy3 +发光的敏化作用及Dy3 +4F9/2→6H13/2 超灵敏跃迁发射的自身浓度猝灭机理。 展开更多
关键词 DY^3+ (LaO)3bo3 (GdO)3bo3 光致发光 浓度猝死
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基于ASWPD-BO-GRU的月径流量预测模型 被引量:2
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作者 唐铭泽 杨银科 张菁雯 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期84-91,共8页
为提高月径流量预测精度,并针对传统分解集成径流预测模型错误使用未来数据的问题,提出并建立了基于自适应小波包分解(ASWPD)和贝叶斯优化(BO)的门控循环单元(GRU)月径流量预测模型(ASWPD-BO-GRU)。首先,利用ASWPD对原始月径流量时间序... 为提高月径流量预测精度,并针对传统分解集成径流预测模型错误使用未来数据的问题,提出并建立了基于自适应小波包分解(ASWPD)和贝叶斯优化(BO)的门控循环单元(GRU)月径流量预测模型(ASWPD-BO-GRU)。首先,利用ASWPD对原始月径流量时间序列进行分解,在不使用未来数据的前提下得到4个相对规律的分解子序列,以降低预测难度;然后,利用BO优选分解后的子序列对应的GRU模型超参数;最终,对每个子序列进行预测,将预测结果相加重组得出月径流量预测结果。将提出并建立的模型应用于黑河流域莺落峡水文站月径流量预测中,并与GRU、BO-GRU、WPD-BO-GRU模型(基于传统分解思想对原始月径流量时间序列整体进行分解的预测模型)的预测结果进行对比。结果表明:ASWPD-BO-GRU模型的纳什效率系数(NSE)为0.89,在实例应用中预测精度最高,说明ASWPD-BO-GRU模型在正确分解的前提下具有较高的预测精度和更强的泛化能力。 展开更多
关键词 月径流量预测 自适应动态分解策略 小波包分解 贝叶斯优化 门控循环单元
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BO2(2A1)的结构与解析势能函数
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作者 韩晓琴 蒋利娟 刘玉芳 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期52-56,共5页
采用单双取代的二次组态相互作用(QCISD)方法,在6-311++G(df,pd)基组水平上,对BO2分子进行优化,得到了该分子的基电子状态为2A1,BO2分子具有C2V对称性,同时得到了BO2分子的平衡几何、离解能、谐振频率和力常数.在此计算的基础上,运用多... 采用单双取代的二次组态相互作用(QCISD)方法,在6-311++G(df,pd)基组水平上,对BO2分子进行优化,得到了该分子的基电子状态为2A1,BO2分子具有C2V对称性,同时得到了BO2分子的平衡几何、离解能、谐振频率和力常数.在此计算的基础上,运用多体展式理论方法推导出BO2分子的解析势能函数,其等值势能图准确再现了结构特征及势阱深度.由此讨论了O+BO→BO2,B+OO→BO2分子反应的势能面特征.这些结果可用于微观反应动力学的研究. 展开更多
关键词 bo bo2 分子结构 谐振频率 势能函数
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Structure and Properties of a New Rare-earth Borate LiSrY_2(BO_3)_3 被引量:3
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作者 宋立美 高建华 +2 位作者 杨晓慧 黄新炜 刘光琼 《Chinese Journal of Structural Chemistry》 SCIE CAS CSCD 2010年第9期1309-1316,共8页
The structure of LiSrY2(BO3)3 has been solved by single-crystal X-ray diffraction analysis at 298 and 113 K on different diffractometers.It crystallizes in trigonal with space group P-3m1(No.164).The cell paramete... The structure of LiSrY2(BO3)3 has been solved by single-crystal X-ray diffraction analysis at 298 and 113 K on different diffractometers.It crystallizes in trigonal with space group P-3m1(No.164).The cell parameters at room temperature are as follows:a = 10.3345(9),c = 6.4049(11) ,V = 592.41(13) 3,Z = 3,Mr = 448.81,F(000) = 618,μ = 21.327 mm-1 and Dc = 3.774 g/cm3.The crystal structure consists of gear-like [BY6O33] groups which are linked together by corner-sharing to form a two-dimensional layer parallel to the ab plane.These layers are connected one after another by sharing oxygen atoms with B(2) atoms along the c direction to construct a three-dimensional framework.Li and Sr atoms just occupy the cavities formed by oxygen atoms.In addition,the vibrational spectroscopy of LiSrY2(BO3)3 and photoluminescence properties of the Eu3+ doped LiSrY2(BO3)3 were also studied. 展开更多
关键词 borates rare-earth borates single-crystal structure LiSrY2(bo3)3
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Yb_(0.05):Gd_(0.20)Y_(0.75)Al_3(BO_3)_4和Yb_(0.05):Y_(0.95)Al_3(BO_3)_4晶体的生长和性质研究
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作者 李静 薛迎红 +3 位作者 程艳 赵洪阳 徐国纲 王继扬 《稀有金属材料与工程》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期1630-1633,共4页
采用助熔剂法生长Yb0.05:Gd0.20Y0.75Al3(BO3)4(Yb:GdYAB)和Yb0.05:Y0.95Al3(BO3)4(Yb:YAB)晶体。比较这两种晶体的室温吸收光谱、荧光光谱、荧光寿命及热膨胀、比热等热学性质。结果表明,Yb0.05:Gd0.20Y0.75Al3(BO3)4晶体是一种优秀的... 采用助熔剂法生长Yb0.05:Gd0.20Y0.75Al3(BO3)4(Yb:GdYAB)和Yb0.05:Y0.95Al3(BO3)4(Yb:YAB)晶体。比较这两种晶体的室温吸收光谱、荧光光谱、荧光寿命及热膨胀、比热等热学性质。结果表明,Yb0.05:Gd0.20Y0.75Al3(BO3)4晶体是一种优秀的激光自倍频晶体,可以实现自倍频激光输出,并且具有宽的可调谐范围。 展开更多
关键词 Yb0.05:Gd0.20Y0.75Al3(bo3)4 Yb0.05:Y0.95Al3(bo3)4 激光自倍频晶体
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GdAl_3(BO_3)_4:Eu^(3+)红色荧光粉的结构和荧光特性
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作者 肖林久 辛易 +3 位作者 贺明睿 陈永杰 王宁 田彦文 《沈阳化工学院学报》 2007年第2期81-83,共3页
用溶胶凝胶法合成GdAl3(BO3)4:Eu3+红色荧光粉.晶化温度为960℃,晶化时间为2 h;用X射线衍射进行结构表征,并用Jade5程序对GdAl3(BO3)4:Eu3+粉末样品的X射线衍射数据进行了指标化.结果表明:GdAl3(BO3)4:Eu3+为六方晶系,晶胞参数a=9.299 2... 用溶胶凝胶法合成GdAl3(BO3)4:Eu3+红色荧光粉.晶化温度为960℃,晶化时间为2 h;用X射线衍射进行结构表征,并用Jade5程序对GdAl3(BO3)4:Eu3+粉末样品的X射线衍射数据进行了指标化.结果表明:GdAl3(BO3)4:Eu3+为六方晶系,晶胞参数a=9.299 2 nm,c=7.257 7 nm;荧光性能测试结果为:室温613 nm监测,其激发光谱峰为:270,391,400,472,542,728,766和791nm.在270 nm激发下,最大发射峰为613 nm. 展开更多
关键词 溶胶凝胶 红色荧光粉 GdAl3(bo3)4:Eu^3+ GdAl3(bo3)4
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基于KECA和BO-SVDD的滚动轴承早期故障检测
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作者 栗子旋 高丙朋 《机床与液压》 北大核心 2023年第11期206-213,共8页
为了实现更早地检测出滚动轴承发生故障,提出一种基于核熵成分分析(KECA)和贝叶斯优化(BO)算法优化支持向量数据描述(SVDD)的滚动轴承早期故障检测方法。提取轴承振动信号的时域、频域特征以及小波包分解节点能量特征,组成多维特征矩阵... 为了实现更早地检测出滚动轴承发生故障,提出一种基于核熵成分分析(KECA)和贝叶斯优化(BO)算法优化支持向量数据描述(SVDD)的滚动轴承早期故障检测方法。提取轴承振动信号的时域、频域特征以及小波包分解节点能量特征,组成多维特征矩阵;利用KECA对多维特征矩阵进行降维处理,进而提取有效特征;最后,选取轴承正常状态的特征指标训练模型,利用BO算法确定SVDD的惩罚因子和核宽度,进而得到早期故障检测模型。利用该模型对XJTU-SY数据集中不同工况下的轴承进行早期故障检测,结果表明:KECA能够有效地提取特征信息,减少冗余信息的干扰;该模型整体上能够较早检测出故障的发生,并且有较好的鲁棒性和泛化能力。 展开更多
关键词 故障检测 特征矩阵 核熵成分分析 贝叶斯优化 支持向量数据描述
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基于BO-GRU神经网络的锂离子电池剩余使用寿命预测
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作者 安元超 张岳君 +1 位作者 林文文 沈伟豪 《机械制造》 2023年第12期50-55,共6页
锂离子电池剩余使用寿命预测是锂离子电池健康管理的重要内容。针对锂离子电池剩余使用寿命预测困难、传统循环神经网络预测精度低的问题,提出一种基于贝叶斯优化(BO)-门控循环单元(GRU)神经网络的锂离子电池剩余使用寿命预测方法。这... 锂离子电池剩余使用寿命预测是锂离子电池健康管理的重要内容。针对锂离子电池剩余使用寿命预测困难、传统循环神经网络预测精度低的问题,提出一种基于贝叶斯优化(BO)-门控循环单元(GRU)神经网络的锂离子电池剩余使用寿命预测方法。这一方法提取循环数与对应的容量融合作为新特征,采用滑动窗口方法分割特征数据集,搭建门控循环单元神经网络,在网络中加入随机失活,并采用贝叶斯优化对门控循环单元神经网络参数进行优化。在不同来源数据上进行试验验证,这一方法的相对误差均小于3%,能够实现对锂离子电池剩余使用寿命的准确预测。 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余使用寿命 预测 贝叶斯优化 门控循环单元 神经网络
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