基于FS-SIA的毁伤预测神经网络超参数优化方法

针对毁伤预测中神经网络超参数设置及调试过程较为复杂的问题,提出一种基于特征选择结合群体智能(feature selection and swarm intelligence algorithm,FS-SIA)的超参数优化方法,用于在毁伤预测中对神经网络进行超参数的搜索和优化。首先,通过多种特征排序方法确定毁伤特征的重要性,选取公共的特征偏序子集用于模型训练。其次,针对具体的神经网络模型,分别采用多种群体智能算法进行超参数的搜索和优化。最后,得出特征集性能最优的超参数训练模型。实验结果表明,相较于未经特征排序而单纯采用群体智能算法的其他超参数优化模型,所提方法在毁伤预测中具有更快的收敛速度和更高的准确率。

天然气区域生产中的关联工艺参数协同预测与预警

为提前发现天然气区域生产过程中管线、装置可能发生的超压、泄露等异常工况,现有工业控制报警系统不能准确反映设备真实状态,而采用单参数的预警误判率较高,实用性不足。提出了一种天然气区域生产各上、下游场站关联工艺参数的协同预测与预警方法。针对天然气区域内场站多、生产过程复杂、监测数据多样的特点,首先对每个场站的参数进行降维,提取各场站的关键工艺参数;再对关键参数进行关联度评估及分组,以同组的高关联参数为自变量,建立多元非线性套索回归预测模型;同时,建立关键参数的长短期记忆预测模型;结合两种模型预测结果的对比分析确定动态阈值,对区域生产进行协同预警。通过重庆气矿某井区开展的有效性验证,结果表明该方法不仅能有效减少单值异常出现的预警误判,又可提前定位异常场站和异常点位,具有较高的实用价值。

古龙页岩油注CO_(2)补能提高采收率机理及参数优化

松辽盆地北部古龙凹陷青山口组是陆相纯页岩型页岩油藏,储层纳米孔隙发育,渗透率极低,弹性开发地层能量衰减快,产量递减快,如何有效地补充地层能量及提高采收率是亟待解决的难题。针对古龙页岩油储层特征,开展了注CO_(2)补能及提高采收率的分子模拟、室内实验及数值模拟研究,通过分子模拟评价了CO_(2)的置换能力及扩散速率,通过注CO_(2)室内实验评价了CO_(2)与原油接触后的膨胀能力、混相压力,通过数值模拟方法对注CO_(2)的不同注入参数进行了设计优化。结果表明:CO_(2)对孔隙边界层具有较强的置换能力,并且具有较高的膨胀系数和较低的混相压力,在原始地层条件下即可实现混相;数值模拟设计优化单井吞吐注入速度为200 t/d,最优闷井时间为30 d,最优吞吐周期为5轮,页岩油注气吞吐可实现能量补充及增油效果,预计单井累计增油4 523 t。研究成果对古龙页岩油注气开发方案的编制具有重要的指导意义,为古龙页岩油效益开发提供了有力的技术保障。

考虑裂纹分形维数的平行黏结模型细观参数标定的神经网络模型

针对试错法在平行黏结模型细观参数标定过程中存在繁琐耗时,且无法定量评价数值模拟与室内试验的裂纹匹配程度等局限性,统计并分析了近10年平行黏结模型细观参数取值范围,采用盒计数法获取了数值模拟试验、室内试验所得破坏后岩石表面裂纹分形维数。在此基础上,建立了以宏观弹性模量、宏观泊松比、峰值强度和裂纹分形维数等4个参数为输入层,黏结弹性模量、黏结法向与切向刚度比、黏结内聚力、黏结内摩擦角、黏结抗拉强度和摩擦系数等6个细观参数为输出层的神经网络模型,对比分析了考虑与不考虑裂纹分形维数时平行黏结模型细观参数标定效果。研究结果表明:(1)所建立的神经网络模型具有较好的收敛速度、预测精度与泛化性能,测试集输出数据与期望值误差约为3.34%。(2)将裂纹分形维数纳入神经网络模型后,数值模拟所得弹性模量、峰值应力与泊松比等宏观参数与室内试验结果的误差小于3.00%,优于不考虑裂纹分形维数标定结果。(3)该方法可定量保障数值模拟所得裂纹不规则性与室内试验结果的一致性,其在一定程度上可视为对现有神经网络模型细观参数标定结果的修正。研究成果可为提高平行黏结模型细观参数标定效果提供新思路。

超声参数Z-评分与子宫动脉血流参数对GDM患者胎儿生长受限的预测效能

目的探究超声参数Z-评分与子宫动脉血流参数对妊娠期糖尿病(GDM)患者胎儿生长受限(FGR)的预测效能。方法选取郑州市妇幼保健院妇产科自2022年1月至2023年12月收治的80例GDM患者作为研究对象,根据是否合并胎儿生长受限分为FGR组和非FGR组。对比两组孕妇超声参数(腹围及头腹围比值Z-评分)、子宫动脉血流参数[收缩期最大血流速度与舒张期末期血流速度的比值(S/D)、阻力指数(RI)、搏动指数(PI)],绘制受试者工作特征曲线(ROC),探讨超声参数Z-评分与子宫动脉血流参数对GDM患者合并FGR的预测效能。结果FGR组与非FGR组胎儿腹围、头腹围比值、腹围Z-评分、头腹围比值Z-评分差异均有统计学意义(P<0.05)。FGR组S/D、RI、PI指标均高于非FGR组,差异均有统计学意义(P<0.05)。ROC曲线显示,头腹围比值Z-评分、腹围Z-评分、PI、S/D、RI的曲线下面积分别为0.786、0.756、0.747、0.735、0.702,敏感度分别为86.76%、83.21%、81.57%、78.77%、76.78%,特异度分别为68.79%、67.82%、66.20%、59.76%、58.67%,联合预测的曲线下面积、敏感度、特异度分别为0.908、92.58%、78.96%。结论腹围及头腹围比值Z-评分联合S/D、RI、PI指标对GDM患者合并胎儿生长受限的预测效能较好。

燃气涡轮界面参数对模态频率影响规律研究

燃气涡轮是驱动船舶、车辆的核心动力机械,叶-盘结构是燃气轮机进行能量转化的关键部分,探究其界面参数对模态频率的影响规律,对提高叶-盘结构安全性具有重大意义。以燃气涡轮枞树形叶-盘结构为研究对象,建立叶-盘结构有限元仿真模型,仿真计算接触刚度、材料弹性模量、材料密度等不同界面参数下的模态频率,分析其影响规律,可为叶-盘结构耦合系统的模态频率预测及其改进提供必要的理论支撑与技术指导。

精浆弹性蛋白酶与精液参数的相关性分析

目的探究精浆弹性蛋白酶与精液参数的相关性。方法选取2022年3月至2023年12月深圳市妇幼保健院就诊的156例男性不育患者,根据精浆弹性蛋白酶水平将患者分为对照组和炎症组,对照组精浆弹性蛋白酶浓度<600 ng/ml 103例,炎症组精浆弹性蛋白酶浓度≥600 ng/ml 53例。根据世界卫生组织发布的第六版《人类精液检查与处理实验室手册》对所有患者精液进行一般性征、生化参数与形态学评估分析,以探讨弹性蛋白酶与精液参数之间的相关性。结果两组精液量、精子浓度、前向运动精子水平比较,差异有统计学意义(P<0.05)。两组精液白细胞计数、精浆弹性蛋白酶、精子顶体酶活性定量、精浆锌、精浆柠檬酸、精浆中性α-葡糖苷酶、支原体阳性率比较,差异有统计学意义(P<0.05)。两组精子缺陷总数、头部缺陷个数、颈部和中段的缺陷个数、尾部缺陷个数比较,差异有统计学意义(P<0.05)。精浆弹性蛋白酶水平与精液白细胞计数、支原体阳性率呈正相关(rs>0,P<0.05),精浆弹性蛋白酶水平与精液量、精子浓度、精子顶体酶水平、精浆锌水平、精浆柠檬酸水平、精浆中性α-葡糖苷酶水平呈负相关(r_(s)<0,P<0.05)。结论精浆弹性蛋白酶是提示生殖系感染的可靠指标,精液质量与精浆弹性蛋白酶密切相关,临床应加强对男性不育患者的弹性蛋白酶的检测,尽早采取干预措施,改善精液质量。

基于小波降噪的神经网络盾构泥水分离系统参数预测方法

泥水盾构穿越复合地层时,掘进控制参数和泥水分离系统参数往往出现大幅波动,影响施工安全和掘进效率。为提升施工过程的安全稳定性,实现异常工况预测,依托望京隧道盾构工程,针对地层状况采用筛分、双旋流、离心/压滤固液分离协同控制技术,采集盾构机掘进参数(掘进速度、刀盘转速和总推进力等)和泥水分离系统运行参数(进浆量、进浆密度和进浆黏度等),通过Cook距离离群检测和小波阈值去噪处理提升数据质量;以双旋流分离密度比值、黏度比值等12个参数为输入,排浆量、排浆密度和排浆黏度为输出,建立BP神经网络泥水分离系统参数的预测模型,并选取3个不同地层环段进行预测对比分析。预测结果表明:预测平均绝对误差均在5%以内,该预测模型在复合地层下仍具有较高的准确性。

砂化白云岩Hoek-Brown准则参数取值方法研究及其岩体力学参数估算

武汉市碳酸盐岩天兴洲条带,发育一套巨厚层砂化白云岩,其岩体力学参数取值,目前尚无相关经验或建议。基于Hoek-Brown(简称H-B)准则及其Mohr-Coulomb(简称M-C)线性转换理论,归纳总结前人研究成果,在试验数据的基础上,研究了砂化白云岩的H-B准则参数,提出一种基于静止侧压力系数k_(1)的最大围压上限σ_(3max)简化取值方法,估算其岩体力学参数并给出了取值建议。结果表明:基于k_(1)的σ_(3m)_(ax)简化取值方法,合理缩减了围压σ_(3)的取值区间,提高了计算精度;砂化白云岩的地质强度指数GSI与无侧限抗压强度σ_(ci)呈良好的线性关系,结合其砂化程度在岩体块度上的贴切表现,制作了针对砂化白云岩的改进GSI建议值表;岩体材料参数m_(i)的大小主要受控于岩石种类及细观颗粒的粗糙程度,其取值区间跨度小且对岩体力学参数影响较小,取用m_(i)=9;通过H-B准则与M-C准则的线性转换,建立了σ_(ci)与岩体抗剪强度之间的计算关系;各试验值、拟合值及理论计算值之间关系自洽、结果合理,有效解决了极破碎白云岩岩体力学参数的取值问题。上述基础性工作对H-B准则的应用起到了有益的补充,对武汉市类似岩层的岩体力学参数取值方法研究及运用具有重要借鉴意义。

基于正交试验法的甘薯馅制备工艺参数优化的研究

本文以甘薯(新疆产西瓜红)为原料制作甘薯馅,开展单因素试验研究蒸制时间、炒制时间、糖添加量、炒制温度等工艺参数对甘薯馅感观品质的影响,并开展正交试验选出甘薯馅的最佳制作工艺参数。结果表明,甘薯馅的最佳工艺参数为蒸制时间20min、炒制时间9min、糖添加量25%、炒制温度120℃。

基于拉伸试验的DF断裂模型参数标定方法研究

现存DF断裂模型参数标定方法所需的试验数量较多,为减少其参数标定过程中所需的试验数量,提出了一种新的DF断裂模型参数标定方法。该方法选取304不锈钢为试验材料,利用平板拉伸试验结合有限元分析法构建模型,并通过单边缺口平板拉伸试验对其准确性进行了验证。利用ABAQUS自开发子程序VUMAT和单元删除技术实现了拉伸试验有限元断裂模拟,并对网格敏感性进行了分析。结果表明,使用新的参数标定方法校准后的DF断裂模型能够准确预测拉伸试样的载荷-位移曲线和断后形貌。有限元断裂模拟网格尺寸应与参数标定所用网格尺寸相同。此方法有助于工程结构断裂分析。

电动汽车无线充电系统PBC-NDO复合控制器设计与参数优化

针对电动汽车无线充电系统在变电压间歇快速充电过程中由原副边线圈偏移和负载波动引起充电电压不稳定的问题,以及控制器参数大多依靠经验值和试凑法选取的问题,提出一种基于粒子群优化算法的无源控制器(passivity based controller,PBC)与非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer,NDO)相结合的复合控制策略。针对无线电能传输(wireless power transfer,WPT)系统副边DC-DC变换器设计考虑干扰补偿的无源控制器,通过引入非线性干扰观测器对干扰量进行估计,将干扰估计值与无源控制器结合,设计适合电动汽车变电压间歇无线充电系统的PBC-NDO复合控制器,采用粒子群多目标优化算法对复合控制器进行参数寻优,进一步提高控制器的抗干扰性能以及动态响应性能,通过仿真和实验验证该策略的有效性。实验结果表明:复合控制器具有强抗干扰性和动态响应性,充电阶段最大稳态误差偏移率为2%,动态响应时间控制在0.6 ms内。

基于临床基线特征与颈动脉超声参数构建脑卒中高危人群颈动脉易损斑块模型

背景:研究表明,颈动脉斑块的易损性和弹性与斑块内新生血管的存在及形成程度有关。超声作为筛查和评价颈动脉易损斑块的首选检查手段,具有无创、操作便捷、可重复性高和无辐射等的特点。目的:基于临床基线特征与颈动脉超声参数,探讨脑卒中高危人群颈动脉易损斑块的影响因素,基于独立危险因素构建并验证风险列线图(Nomogram)预测模型。方法:回顾性选取2021年11月到2023年11月于抚州市第一人民医院行脑卒中筛查确定为脑卒中高危人群的180例患者作为研究对象,将180例患者按7∶3比例分为建模集(n=126)和验证集(n=54),根据颈动脉超声检查结果将建模集研究对象分为易损斑块组(n=54)和非易损斑块组(n=72)。通过多因素Logistic回归得出独立危险因素,构建Nomogram模型,并使用R语言绘制决策曲线以评估模型的临床效益。采用受试者工作特征曲线和校准曲线检验模型的预测效能,同时分析验证集的病例数据进行外部验证。结果与结论:①多因素Logistic回归结果显示,年龄、脑卒中家族史、颈动脉斑块最大厚度值、颈动脉斑块数量、尿微量白蛋白和尿微量白蛋白/肌酐均与脑卒中高危人群颈动脉易损斑块有关(P<0.05)。②构建的Nomogram模型受试者工作特征曲线下面积为0.917,灵敏度和特异度分别为79.6%和91.7%;决策曲线结果显示,该模型的潜在临床获益可观,可用性较高;校准曲线结果提示,模型具备较好的预测准确性;验证集结果显示,模型的外部预测性能良好。③结果说明,脑卒中高危人群颈动脉易损斑块受年龄、脑卒中家族史、颈动脉斑块最大厚度值等因素影响,基于各独立危险因素构建的风险Nomogram预测模型的预测性能良好,可为临床上治疗此类高危人群提供有力的参考依据。

GA-BP模型在HSS模型参数取值中的应用

小应变硬化土(HSS)模型可以有效反映土的压缩硬化特性和小应变特性,非常适合黄土基坑的数值模拟计算。但是,HSS模型包含了11个硬化土(HS)模型参数和2个小应变参数,而这2个小应变参数往往需要采用试验方法确定,获取过程复杂。为了探讨小应变参数的预测方法,采用经过遗传算法优化的BP神经网络模型,即GA-BP神经网络模型,首先根据预设的小应变参数水平经过数值模拟计算得到49组位移数据,然后将得到的数据用于GA-BP神经网络的训练,待GA-BP神经网络的预测误差达到要求之后,再使用实际的位移数据反演得到小应变参数,最后基于预测得到的小应变参数进行数值模拟。结果显示,GA-BP神经网络模型预测的小应变参数在基坑围护结构最大水平位移和地表最大沉降计算方面表现良好,可以应用于实际工程。

基于EKF参数辨识的矩阵变换器间接模型预测控制

为解决矩阵变换器的直接模型预测控制算法计算量大的问题,基于矩阵变换器的等效间接调制策略,将矩阵变换器的预测控制等效为虚拟整流环节和虚拟逆变环节的预测控制。与传统的直接模型预测控制方法相比,间接模型预测控制的算法计算量明显降低,减少了算法的执行时间。针对预测控制对模型参数依赖度较高的问题,采用扩展卡尔曼滤波器对系统模型参数进行在线辨识,进而提高模型预测控制的鲁棒性和抗干扰能力。实验结果表明,所提出的基于扩展卡尔曼滤波器参数辨识算法的间接模型预测控制对负载电流和网侧单位功率因数具有良好的控制效果,并且对模型参数的依赖度降低。

关键参数对缓圆点波磨区段轮轨力的影响分析

以探究重载线路运行参数对车辆通过缓和曲线低轨侧波磨区轮轨力的影响规律为目的,基于Simpack多体动力学软件搭建了C80车辆-轨道耦合多体动力学模型,利用Matlab生成美国五级轨道随机不平顺,叠加缓圆点前钢轨波磨时域激励作为模型输入,仿真得到在缓圆点处不同波长、波深波磨状态下,缓和曲线长度、曲线半径、超高、行驶速度等关键参数对轮轨力的影响。通过分析一位轮对的轮轨力变化趋势和其最大增长率,发现波磨侧的轮轨力受波磨影响较大;无波磨一侧轮轨横向力受波磨的影响比垂向力大;曲线参数中,各指标最大增长率均随速度的增加而下降;除高轨侧轮轨横向力外,其余指标均随曲线半径的增大而减小;缓和曲线长度和超高的变化,对各指标最大增长率没有明显的降低作用,甚至随着运行参数的增加,指标最大增长率反而增加。

基于改进粒子群算法的光伏逆变器控制参数辨识

精准的光伏并网逆变器模型是研究大规模光伏接入下电力系统故障特性的重要工具。目的为了解决现有光伏逆变器仿真模型与实际工作中的光伏逆变器特性相差较大的问题,方法提出采用参数辨识的方法构建逆变器的辨识模型。以重庆云阳某1 MW光伏电站为实际参照模型,首先根据实际工作情况将逆变器的工作区间划分为3个阶段,利用数学扰动法分别对3个阶段中的待辨识参数划分灵敏度高低等级,并由此提出不同阶段不同灵敏度参数分步辨识策略;其次,分阶段采集实际光伏电站工作数据,对该数据进行分析处理,获得各待辨识参数的初始取值范围,设计同步辨识参数实验作为参照;最后提出改进的混沌遗传粒子群优化算法(chaos genetic algorithm of particle swarm optimization,CGAPSO)作为辨识算法,分步分工作阶段辨识相关参数,通过对比参数的同步辨识结果,验证所提方法的优越性,并将辨识结果代入仿真模型。结果结果表明,低灵敏度参数的同步辨识结果误差远超过可接受范围,而CGAPSO分步辨识出的相关参数误差皆在1.1%以下,精度远高于同步辨识结果。结论基于改进粒子群算法构建的辨识模型输出数据与实际逆变器工作数据契合度高,可准确反映逆变器实际工作特性。

血小板参数对骨髓增殖性肿瘤患者动脉并发症的预测价值

目的:通过分析真性红细胞增多症(PV)及原发性血小板增多症(ET)患者动脉事件发生情况和血小板参数水平,探讨骨髓增殖性肿瘤(MPN)患者的血小板参数特点及其与动脉并发症的关系。方法:回顾性分析2017年8月至2022年8月于首都医科大学附属北京安贞医院血液内科初诊的PV、ET患者的临床和实验室资料。结果:入选86例MPN患者,其中PV 44例、ET 42例,男性46例、女性40例,中位发病年龄61(23-83)岁。PV患者的JAK2V617F基因突变率、骨髓巨核细胞数量、脾肿大的发生率,以及WBC、HGB、HCT、PDW、MPV、P-LCR水平均明显高于ET患者(P<0.05),PLT和PCT水平显著低于ET患者(P<0.01)。22例(50%)PV患者合并动脉事件,其中≥2个部位发生动脉狭窄者12例,动脉事件中,合并缺血性脑卒中的PV患者PDW高于无缺血性脑卒中的PV患者(P=0.003),≥2个部位发生动脉狭窄的PV患者PDW高于≤1个部位动脉狭窄的PV患者(P=0.037)。23例(54.8%)ET患者合并动脉事件,≥2个部位发生动脉狭窄者7例,动脉事件中,合并缺血性脑卒中的ET患者PCT高于无缺血性脑卒中的ET患者(P=0.037),≥2个部位发生动脉狭窄的ET患者PCT高于≤1个部位动脉狭窄的ET患者(P=0.049)。二元logistic回归分析结果显示,PDW、PCT升高分别是PV、ET患者发生缺血性脑卒中的危险因素(P<0.05)。结论:PV和ET患者的血小板参数具有明显不同的特点,PDW和PCT升高分别预示着PV和ET患者发生缺血性脑卒中的风险较高。

基于参数优化变分模态分解的信号降噪方法

针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与惩罚因子α;对含噪心电信号进行分解,得到k个本征模态函数(IMF)分量,同时采用相关系数法进行有效模态和含噪模态识别;对噪声主导的模态分量采用小波阈值降噪,并重构信号主导模态与降噪后模态。对仿真信号与含真实肌电干扰的心电信号进行降噪处理,实验结果表明,所提方法去噪效果优于小波阈值去噪法、EMD法、EMD-小波阈值去噪法,真实含噪的心电信号经该方法去噪后自相关系数可达0.91以上。

基于Smart 3D的船体结构开孔参数化工具开发

为了解决船体结构开孔设计建模效率低下的问题,基于Smart 3D二次开发框架,通过研究参数化设计方法,建立一种基于Smart3D二次开发的结构开孔参数化设计方法。在Microsoft Visual Studio集成开发环境下,基于Net FrameWork框架,运用vb.net语言进行船体结构开孔参数化建模工具的二次开发。在此基础上,以某7000 TEU箱船Smart 3D模型为应用实例,借助开发的工具进行实例验证,验证表明,该工具可实现多船体肋位上结构开孔的批量建模功能,与传统开孔技术相比,可进一步提升开孔设计建模效率,增加建模的准确性和规范性。