不同目标函数对新安江模型参数的敏感性和不确定性影响分析

目标函数的选择影响流域水文模型的参数率定结果。为深入探究不同目标函数对水文模型参数的敏感性和不确定性及径流模拟结果的影响,本文以福建省金溪池潭流域日径流模拟为例,采用SCEM-UA优化算法率定三水源新安江模型,选择纳什效率系数f_(1)、均方根误差f_(2)和Kling-Gupta效率系数f_(3)作为参数率定的目标函数,同时构建分别偏好f_(1)、f_(2)、f_(3)三者的组合多目标函数F_(1)、F_(2)和F_(3)共6个率定目标,比较不同率定目标下的径流模拟精度差异,采用Sobol全局敏感性分析方法定量对比分析不同目标函数下的新安江模型参数敏感性,最后基于GLUE方法分析丰枯水期和不同流量级别下的径流模拟不确定性。结果表明:(1)6个目标函数下,新安江模型的主要敏感参数识别结果一致;(2)F_(1),F_(2),F_(3)较单目标函数展现出更高的径流模拟精度;(3)在不同水文时期和不同流量级别下,f_(1)表现出较其他目标函数更高的覆盖率和较小的不确定性区间。不同目标函数下均呈现枯水期参数不确定性最小,且随流量级别的增大而径流模拟不确定性增加的规律。

基于有限元法的油气田集输管网阴极保护布局优化

在利用有限元法建立外加电流阴极保护模型的基础上,借助Sobol灵敏度分析,确定了显著影响某油气田集输管网阴极保护效果的关键参数,并通过粒子群优化(PSO)算法对其系统布局进行优化。结果表明:由于外加电流阴极保护模型的模拟电位与测试桩的测定电位误差较小,故该模型能够较好地反映出油气田集输管网的电位分布现状;改变防护涂层电阻率等一阶敏感性系数较高的因素会对阴极保护效果产生较大影响,土壤电阻率、防护涂层电阻率以及管道埋深与其他参数之间可能存在明显交互作用;当利用PSO算法对油气田集输管网的阴极保护效果进行全局寻优时,该模型经过47700次粒子进化迭代后的最佳阴极保护系统有效覆盖率高达99.14%,优化效果显著。

基于FAST和Sobol指数法的雷达系统效能敏感性分析

为了以较小的代价快速提升对空探测雷达系统的综合效能,首先搭建了对空探测雷达系统综合效能的评估指标体系,在此基础上完成了综合效能评估模型的建立。选择两种基于方差原理的全局敏感性分析方法,即傅里叶幅度敏感性测试(Fourier amplitudes sensitivity test,FAST)和Sobol指数法,分别从频域和时域对建立的评估模型进行敏感性分析。在基于FAST进行敏感性分析时,提出了21维输入指标所对应的特征频率集的选取方法;在基于Sobol指数法进行敏感性分析时,考虑了二阶及高阶敏感性指数的影响。对比FAST和Sobol指数法的分析结果,两种方法获得的敏感性分析结果具有较好的一致性。其中,功率和频率为对空探测雷达系统的主要影响指标,为雷达系统的研发和升级提供了可靠性依据。

基于CNN闸泵站共体式结构变形预测的全局敏感性分析

针对设计阶段传统的结构变形敏感性分析计算成本较大的问题,引入了CNN模型,预测在不同材料参数和水位条件下闸泵站共体式结构的变形,并对所建模型进行全局敏感性分析,从而大幅降低计算成本。首先通过ANSYS的PDS模块计算出200组结构变形数据,并基于这些数据构建和训练CNN结构变形预测模型,随后运用Sobol法分析设计参数对结构变形的敏感性。结果表明,闸泵站共体式结构的变形以沉降为主,在竖直方向上的位移受复合地基弹性模量的影响较大,在顺河向和横河向上的位移受上下水位影响较大,结构的最大应力受上下游水深和混凝土弹性模量影响较大。研究结果可为相关设计提供参考依据。

高速列车曲线通过性能分析及脱轨影响因素研究

列车往往会因为线路不平顺或自身运行状态问题发生脱轨事故,由于实际运行情况下列车以编组形式出现,因此对编组列车脱轨评价对象的筛选以及在此基础上的影响因素分析是至关重要的。在SIMPACK中建立编组列车动力学仿真模型,针对脱轨系数和轮重减载率这2种评价指标,采用数值仿真分析方法筛选典型运行状态下8编组列车在不同评价体系下的评价对象,比较轨道不平顺性、轨底坡、运行速度、曲线半径以及曲线超高这5种脱轨影响因素的变化规律,并采用全因子采样的方法对影响因素进行均匀采样,应用Sobol全局敏感性分析方法对影响列车脱轨的影响因素进行权重分析。研究结果表明:在编组列车26种不同工况下,第1节车的相同位置脱轨系数较其他车辆最大,该车前转向架前轮对的轮重减载率及其弯道内侧车轮的脱轨系数最大的情况分别占85%和81%,两者可以作为编组列车脱轨影响因素分析的目标。轨道不平顺性系数和轨底坡对于高速列车脱轨的影响较小,其变化趋势接近线性。运行速度对于高速列车运行安全性的影响最大,其次是曲线半径,然后则是曲线超高。运行速度对于列车运行产生的影响相对较大,即最容易导致列车曲线通过脱轨事故的发生,在实际运行环节中应当予以重视。

基于改进PRM算法的机器人路径规划

概率路线图(Probabilistic Roadmap, PRM)算法是移动机器人领域常用的路径规划算法。针对传统PRM算法存在采样点分布不均匀、路线图构建效率低以及路径冗余不平滑等问题,提出了一种改进PRM算法。使用二维Sobol序列优化采样策略,保证采样点全局均匀分布,优化采样点的覆盖面积,提高了采样点的质量;其次,对采样点进行邻域分类并施加连接约束,使相邻邻域采样点进行连接,减少路线图的大小,提高了路线图的构图和搜索效率;接着,使用节点平移优化算法优化节点位置,使优化路径符合实际空间中的最优路径;最后,使用贝塞尔曲线平滑路径拐点,使生成的路径更符合机器人的实际运动约束。大量仿真实验结果表明,改进PRM算法可以有效提升规划路径的质量且受采样点数量的影响较小。相比于传统PRM算法和其他改进PRM算法,提出的PRM算法在路径长度、运行时间和成功率上具有明显优势。

空间分割全局灵敏度方法研究及其在风机叶片极限载荷工况中的应用

全局灵敏度分析,旨在考量结构系统中各输入随机变量对输出响应不确定性及风险水平影响的重要度。它能为后续的可靠度评估、故障诊断、系统设计、预测及优化等提供重要参考。尽管各类全局灵敏度分析方法不断涌现,但高维复杂结构(如风机叶片结构)灵敏度分析仍是目前的难题。该文针对空间分割全局灵敏度分析方法的三种可能计算形式及最优分割方案展开研究,通过标准算例分析和误差理论推导,提出能充分利用样本信息、有效减轻计算负担的求解形式及分割方案,并将其应用于风机叶片极限载荷工况下的全局灵敏度分析中,同时为未来设计更为高效、经济和可靠的风机结构提供参考。

含水层厚度突变型地裂缝控制因子敏感性分析

过量开采地下水引发的“采水型”地裂缝灾害在国内外广泛存在。采水型地裂缝的发育是过量开采地下水与复杂的地质、水文地质条件共同作用的结果。含水层厚度突变型地裂缝是常见的一类采水型地裂缝。为了深入理解含水层厚度突变型地裂缝发育机制,文章基于这类地裂缝的概念模型设计了一个理想的地裂缝发育数值试验算例,应用有限元方法计算含水层连续性介质的应力应变分布,应用界面元方法计算非连续裂缝的发育。在此理想算例基础上,进一步应用Sobol全局敏感性分析方法评估含水层厚度比、孔隙水压力变化、压缩系数以及内聚力四个控制因子对地裂缝发育深度的影响。研究结果表明:开采地下水过程中,由于孔隙水压力降低,差异性沉降和剪切应力在含水层厚度突变处集中并不断增大,导致地面产生地裂缝,并进一步向下扩展。含水层厚度比是地裂缝发育最敏感的控制因子,孔隙水压力变化的敏感性次之,压缩系数敏感性弱,内聚力是不敏感控制因子。含水层厚度比和孔隙水压力变化之间有明显的交互作用,含水层厚度差异越大且孔隙水压力降低越大则地裂缝发育越深。

基于多策略改进的蜜獾优化算法

针对蜜獾算法(Honey Badger Algorithm,HBA)在解决复杂优化问题时存在收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于多策略改进的蜜獾优化算法(IHBA).首先,引入Sobol序列初始化种群,增加种群的多样性;其次,引入动态自适应密度因子和黄金正弦策略,快速切割解空间,平衡全局搜索与局部搜索,提升寻优效率;然后,引入柯西变异策略,优化最优解,避免算法陷入局部最优.为验证算法的性能,选取7种智能算法与IHBA对比,对10个经典测试函数进行寻优对比和Wilcoxon秩和检验,仿真结果表明IHBA算法的收敛速度和寻优精度都得到了提升;最后,将IHBA用于求解2个实际的工程优化问题,仿真结果表明IHBA在解决工程优化问题时具有较好的鲁棒性和实用性.

离子电喷雾推力器束电流数学模型与敏感性分析

虽然阵列式结构的离子电喷雾推力器具有小体积、高比冲、高推力分辨率等优点,但是其发展受到了缺乏理论研究的限制。针对该问题,基于多点发射现象发展了描述推力器束电流的数学模型,并通过智能优化算法对模型中的经验系数进行了辨识,研究了高、低电压下束电流及发射行为存在的不同特征。基于Sobol方法进行了全局敏感性分析,研究了发射体结构的几何参数对束电流的影响程度。模型计算结果与试验结果基本一致,当电压大于1.5 kV时,发射点基底半径与多孔储层孔隙半径相当,外加电场主要影响束电流的非线性增加;电压小于1.5 kV时,发射点数量较少,基底半径是多孔储层孔隙半径的1.5倍,发射点数量是影响束电流大小的关键因素。敏感性分析结果表明,发射体尖端与提取极之间的距离对束电流的影响程度最大,其1阶敏感性指数为0.841,在加工制造中须严格控制其公差大小。

翅片管蒸发器传热性能的参数灵敏度分析

采用Sobol´全局灵敏度分析方法,计算出了各个影响参数对传热系数的一阶灵敏度和总灵敏度,探索和分析了单个及多个波纹翅片管参数对波纹翅片管蒸发器传热系数影响的程度和规律,并构建了传热系数与各个参数之间关系的响应面。结果:从灵敏度数值及响应面的分析皆显示:翅片间距对传热系数的影响最大,翅片厚度的影响次之,质量流量与工资热流密度对传热系数的影响相差不大,但大于管外径的影响;且翅片间距与其余各个因素之间的交互影响在一定范围内极其剧烈,其中翅片间距与翅片厚度之间的交互影响最大,又以质量流率与工质侧热流密度之间的交互影响次之;再者,垂直于风速方向的管间距与平行于风速方向的管间距的灵敏度数值皆为0,说明两者对传热系数的影响可以忽略不计。

多级压缩布雷顿循环的核电推进系统概念设计

针对空间核动力在深空探测领域的应用和需要,在简单回热式布雷顿循环的基础上,通过增加压气机的级数来提升系统的效率并降低对于压气机的性能要求,提高其可靠程度。通过建立氦氙物性模型和循环热力学模型,通过基于Sobol方法的敏感性分析方式,研究了循环关键节点温度、叶轮机械效率、压气机压比等参数对循环热效率和比质量的影响,并基于多目标粒子群算法进行了多目标优化获得系统关键性能参数的帕累托解集。计算结果表明:在相同的参数条件下多级压缩布雷顿循环热效率为22.33%,优于单级压气机的布雷顿循环17.75%的热效率。增加压气机的级数有效提高了系统的净效率,降低了对压气机的负荷,为高效空间核动力系统设计提供了理论依据。

一种基于全局敏感性分析的气井产能测试制度优化设计方法

利用全局敏感性分析方法设计气井产能测试方案时,首先选取所有不确定的储层参数作为敏感参数,并设定其可能性范围;利用Sobol序列实现各敏感参数的随机取值和组合,并生成所有组合的井底流入动态样本曲线;然后针对样本曲线中每个流压位置的产量与敏感参数的对应关系,计算所有敏感参数对产量的全局影响指数,最终得到不同流压下各参数对产能的影响权重和变化趋势。计算结果显示:地层压力p_(r)、非达西流系数D、测试开井时间t等参数的影响指数在特定流压范围明显占优。对目标区气井井底流入动态的全局敏感性分析,可定量化判断某个参数在不同工作制度下对产量的影响程度,指导气井产能测试制度设计和优化。

基于Sobol法的锂电池工业园区[火用]分析及热经济分析研究

锂电池工业园区可以充分利用资源优势,实现锂电池生产的规模化,然而规模化生产能量消耗强度大,带来了能源与环境问题,所以需要优化生产过程,以实现低碳化发展。目前对于锂电池制造过程的工艺优化研究较多,对园区层面系统性能的分析与优化的研究较少。旨在研究锂电池工业园区的能量生产和消费特征,并提出系统的优化改进方案。首先,建立了锂电池工业园区内典型设备和环节的稳态模型。然后,引入热经济学理论进行分析研究,构建了系统的[火用]分析和热经济学分析模型,并提出了基于Sobol法的工业园区[火用]分析和热经济分析方法。最后,通过算例分析验证了所提出方法的可行性和有效性。算例结果表明,热风炉在园区中的[火用]效率最低,总成本最高,对于系统产品[火用]成本的影响最大,需要重点改进其性能。

改进爬行动物搜索算法的线阵波束形成研究

针对最小方差无畸变响应方法在已知先验信息的情况下抗干扰性能较差的问题,提出了基于改进爬行动物搜索的波束形成方向图控制算法。该算法通过设置合适的适应度函数,迭代寻找最优权值,并利用其实现对方向图的控制。首先采用Sobol序列对种群初始化方法进行改进,获得更均匀的种群初始分布;其次,改进进化因子提高该算法的收敛速度;最后,为了增强抗干扰性能,对适应度函数进行改进,使方向图旁瓣更低。仿真实验表明,相较于传统算法,该算法可以获得更深的零陷并将其准确的对准干扰来向,同时降低峰值旁瓣电平,提高了对干扰的抑制能力,使得元启发式算法在波束形成领域更具应用价值。

海洋条件下非能动系统高效全局敏感性分析方法研究

非能动系统运行过程中包含大量的不确定性参数,一般通过最佳估算加不确定性分析对其可靠性进行评估,评估过程中一个重要的步骤是参数的敏感性分析,用来识别系统关键参数以降低模型复杂性。传统的全局敏感性分析因其高昂的计算成本难以被应用于复杂的核动力系统中,为提高其分析效率,本研究提出采用低秩近似(Low-Rank Approximations,LRA)方法改进基于蒙特卡罗的Sobol方法,并利用多个基准题验证所提方法的有效性。最后用此方法对某一体化压水堆的非能动余热排出系统进行敏感性分析。结果表明:本文所提方法仅需200次模拟计算,耗时约55 min就能准确识别系统关键参数,且与Sobol方法运行1.0×10^(5)次模拟计算,耗时约19 d所得到的敏感性排序结果一致。因此,本研究建立的高效全局敏感性分析方法可为非能动系统的可靠性分析和设计优化等过程提供有效指导。

多策略黏菌算法优化BiLSTM的命名实体识别研究

随着深度学习的深入研究,命名实体识别任务日益朝着智能化方向发展,但是命名实体识别模型还存在泛化能力弱、鲁棒性差等缺点,寻求更加高效的下游模型愈发成为研究重点。该文利用多策略黏菌算法(SLSMA)对双向长短时记忆网络模型(BiLSTM)的超参数进行优化,改进的黏菌算法在初始化阶段采用Sobol序列均匀种群密度,迭代后期引入莱维飞行策略动态调整步长,使算法跳出局部最优,并采用改进的黏菌算法优化BiLSTM网络的关键超参数进行命名实体识别,使用LSTM-CRF模型、BiLSTM-CRF模型、SMA-BiLSTM-CRF模型与SLSMA-BiLSTM-CRF模型进行命名实体识别的对比实验。实验结果表明,SLSMA-BiLSTM-CRF在《人民日报》和CoNLL2003数据集上的F1值分别达到98.48%和97.35%,有效提升了命名实体识别的精准性和鲁棒性。

基于改进蜉蝣算法优化多阈值图像分割

针对图像多阈值分割中存在分割效率低、计算时间长以及精度不高等问题,提出了一种基于改进蜉蝣算法的多阈值图像分割算法。首先,在初始化阶段引入类随机采样方法中的Sobol序列,增强种群的遍历性和多样性;其次,提出一种自适应非线性惯性权重,平衡了全局与局部寻优能力,提高了算法的收敛效率,利于种群向最优解逼近;最后,采用指数熵作为计算适应度的目标函数,通过改进蜉蝣算法对图像分割的多阈值组合进行寻优,确定最优分割阈值。为了验证该改进算法的有效性,选择了伯克利图像来进行分割验证,并与其他智能算法进行比较。实验结果表明:该改进算法在分割准确性、计算时间、结构衡量指标(structure similarity index measure,SSIM)和峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)上均优于对比算法,能快速有效地解决复杂多目标图像的多阈值分割问题,具有较强的工程实用性。

融合多策略改进的克隆选择算法

针对克隆选择算法(CSA)解决复杂优化问题时存在的效率低下、收敛速度慢以及容易陷入局部最优等不足,提出了一种融合多策略改进的克隆选择算法(MSICSA)。首先,引入Sobol序列初始化种群,丰富种群多样性,并提高算法整体稳定性;其次,引入正余弦优化策略加强算法全局搜索能力,避免陷入局部最优而导致算法停滞;最后,引入动态浓度调节策略,调节算法在不同时期搜索空间内的抗体浓度,控制算法加强前期全局搜索以及后期局部寻优能力,并提高算法收敛速度。文中利用12种CEC测试函数及4种算法对MSICSA进行测试及对比,消融实验证明了改进策略的有效性,扰动实验验证了文中算法的稳定性与鲁棒性,对比仿真以及几项实验均表明MSICSA能够有效提升收敛速度和寻优精度,并提高跳出局部最优的能力。

基于Sobol灵敏度分析法的风电机组噪声特性研究

风电机组所产生的噪声主要来自于由其叶片引起的气动噪声,包括来流湍流噪声和翼型自身噪声两部分,目前已成为影响声环境的重要因素之一。本文以Amiet&Lowson半经验风电机组噪声预测模型为研究对象,通过引入Sobol全局灵敏度分析方法,探究了影响风电机组来流湍流噪声各因素的重要性。研究表明,影响风电机组噪声大小的因素依次为:来流速度、声源到观测点的距离、声波频率、翼型弦长、翼型展长、空气密度和翼段距离地面高度,其中来流速度为最主要因素,其次为声源到观测点距离和声波频率,以上三点因素与风电机组结构无关,表明改变风电机组结构对缓解噪声污染效果不大。对于风电机组本身结构而言,翼段弦长的影响最大,如需要通过结构的改变来降噪,此参数应该为最先考虑的对象,其次为翼型展长。