工业电阻炉多参数能耗建模与预测

电阻炉温度变化存在非线性、大延迟的特点,建立精确的能耗数学模型比较困难.为解决理论建模复杂且不具备实时性的问题,提出了一种基于数据驱动的电阻炉多参数能耗预测方法.首先,通过分析电阻炉工作阶段的能耗特性,建立了电阻炉理论能耗预测模型;然后,利用粒子群优化算法对支持向量回归的超参数进行寻优,建立了基于支持向量回归的多参数能耗预测模型;最后,对比了支持向量回归、高斯过程回归、自适应模糊神经推理系统模型在单参数及多参数条件下的能耗预测结果.实验结果表明,基于粒子群优化下的支持向量回归多参数能耗预测方法具有更好的预测效果.     

采用EEMD-KPCA处理的IHHO-LSSVM滚动轴承寿命预测模型

为提高滚动轴承剩余寿命预测精度,提出一种基于集合经验模态分解-核主成分分析(EEMD-KPCA)和改进的哈里斯鹰优化-最小二乘支持向量机(IHHO-LSSVM)的滚动轴承剩余寿命预测模型.首先,使用集合经验模态分解方法对原信号进行分解,根据相关系数和峭度值选取合适的本征模态函数进行重构;然后,提取时域、频域、小波包能量谱等指标,并用核主成分分析,选取累计贡献率大于85%的主成分作为轴承退化性能指标;建立最小二乘支持向量机寿命预测模型,针对模型参数,提出一种改进的哈里斯鹰优化算法,并在新算法基础上设计新的能量周期性递减调控机制.采用轴承全寿命实验数据进行验证,结果表明:该方法提取的轴承性能评估指标能够更全面地表征轴承性能退化情况,建立的模型具有良好的预测效果.     

基于遗传优化支持向量机的软件缺陷预测模型

有效的软件缺陷预测能够显著提高软件安全测试的效率,确保软件质量,支持向量机(support vector machine,SVM)具有非线性运算能力,是建立软件缺陷预测模型的较好方法,但其缺少统一有效的参数寻优方法。本文针对该问题提出一种基于遗传优化支持向量机的软件缺陷预测模型,将支持向量机作为软件缺陷预测的分类器,利用遗传算法进行最优度量属性的选择和支持向量机最优参数的计算。实验结果表明,基于遗传优化支持向量机的软件缺陷预测模型具有较高的预测准确度。     

基于支持向量回归机的气象观测站优化模型

在保证足够信息量的前提下,针对合理减少气象观测站的实际问题,首先利用主成分分析(PCA) 降低样本数据的维数,其次利用支持向量回归机(SVR)对样本进行有效的回归,然后结合优化软件lingo对凸二次规划问题(与支持向量回归机相对应)进行求解,最终得出基于主成分分析-支持向量机回归预测优化模型。     

基于主成分分析和支持向量机的区域降水预测应用研究

将主成分分析和支持向量机回归相结合, 以广西5、6月区域平均日降水量作为预报对象, 进行区域日降水量预测研究.首先,整理分析大量的T213数值预报产品信息数据进行主成分分析, 得到主成分数据序列; 其次, 根据主成分数据序列建立训练集训练支持向量机, 并利用遗传算法优化参数; 最后, 输入支持向量机所需数据, 得到主成分预测结果, 建立广西日降水预报模型. 实例计算结果表明, 支持向量机回归模型比逐步回归模型有更好的预测能力.     

一种基于PSO-SVR的软件可靠性评估方法

软件可靠性建模时,如果简单地利用支持向量回归机制建模,就有可能由于支持向量回归(SVR)自身参数选择难以及实验数据本身的不确定性,从而导致预测结果不理想、精度低等缺陷。因此,借鉴粒子群优化算法(PSO)多参数寻优的优势,将PSO与SVR优化算法相结合,利用分层聚类算法对初始实验数据进行归一化处理,剔除异常数据,构建基于PSO-SVR的软件可靠性评估方法,从而提高软件模型的预测精度。实验结果表明,基于PSO-SVR方法的预测模型其预测精度高,更适应实际软件应用环境。     

基于改进支持向量回归的岩溶天窗水位预测模型

利用主成分分析对影响变量进行特征提取,选择通用性较强的径向基核函数,应用遗传算法对影响支持向量回归模型的2个重要参数惩罚因子C和核函数参数γ进行优化,建立了基于遗传算法优化的支持向量回归模型,并以提取特征作为模型输入应用于后寨地下河流域平山天窗水位预测.预测结果表明,与传统偏最小二乘回归模型相比,优化后的模型具有更高的...     

G/11木聚糖酶最适pH值的预测及其与氨基酸位置的关系

把木聚糖酶全序列均分为N端,中间端(I端)及C端3个部分,并分别以全序列及分段氨基酸的组成作为模型输入值.通过主成分分析(PCA)方法探讨全序列及分段氨基酸组成和最适pH值的相关性,运用均匀设计法分别优化支持向量机和BP神经网络运行参数.研究结果表明:支持向量机获得的预测模型优于神经网络,其中RBF支持向量机是最佳的模型.主成分分析结果显示:I端主成分跟最适pH值相关性最高;相关系数R绝对值为0.68,得到的结果与支持向量机结果一致.     

基于支持向量机回归的煤层含气量预测

为了探讨煤层含气量的有效预测方法,将支持向量机回归方法用于建立煤层含气量预测模型。利用所选的测井参数,采用基于小样本理论的支持向量机回归方法建立测井参数与煤层含气量的关系模型,对煤层含气量进行预测。实例分析表明,选取适当的测井参数,利用支持向量机回归方法建立的煤层气含量预测模型,其预测结果与实测结果的误差小。     

PCA支持向量机回归集成股市预测应用

利用主成分分析（PCA）方法优选神经网络集成个体,利用支持向量机回归集成生成输出结论,建立一个PCA支持向量机回归集成股市预测模型。试验表明,该模型能有效提高神经网络集成系统的泛化能力,预测精度高,稳定性好。     

温度对桥梁动力特性的影响研究

摘要：环境因素（如温度和行车荷载等）变化会引起的结构动力特性的变异,因此,在基于振动的结构健康监测和损伤识别技术中,如何区分环境因素变化与结构损伤所引起的结构动力特性的变异性,并量化环境因素对结构动力特性的影响显得非常必要。本文在吉昌特大桥通车前对其主桥和引桥的动力响应和温度分别进行了测试。首先,用模态自动识别程序识别得到两座桥的前三阶模态。其次,得出箱梁桥的前三阶模态频率和T型梁桥的第三阶模态频率与温度具有显著的负相关性的结论。最终,分别建立了两座桥的动力特性与温度之间的线性回归模型。     

海洋环境下锈裂钢筋混凝土构件截面抗弯刚度识别

钢筋混凝土结构锈裂后的构件截面刚度是表征锈裂损伤程度的重要指标．根据模态频率变化与弯曲刚度变化的关系，提出了锈裂钢筋混凝土结构构件截面抗弯刚度识别的方法，绘制锈裂损伤后抗弯刚度识别图，根据实测模态频率可以识别出锈裂钢筋混凝土构件抗弯刚度．通过弯曲试验实测锈裂构件抗弯刚度，结果与识别结果吻合较好．     

寿命期内钢筋混凝土连续梁体系可靠度分析

建立了一种基于概率和有限元的寿命期内钢筋混凝土桥梁性能演变分析方法.在重点解决材料力学性能退化、截面面积削弱以及结构整体力学性能演变等问题数值模拟方法的基础上编写了耐久性分析程序CBDAS;根据现有研究成果建议了结构性能演变分析中出现的主要随机变量的统计参数;结合CBDAS和Monte-Carlo模拟建立了钢筋混凝土桥梁时变体系可靠度分析方法.最后,以一座钢筋混凝土连续梁为对象,利用时变体系可靠度研究其在氯离子侵蚀作用下寿命期内的结构性能演变规律.     

基于纤维梁柱单元的钢筋混凝土柱往复荷载作用下破坏过程分析

为高效准确地模拟往复荷载作用下钢筋混凝土构件的破坏过程,基于结构精细化模拟分析平台(RSAPS)中的纤维梁柱单元模型,建立一种考虑损伤破坏的钢筋本构模型,并构建了材料破坏准则,从而建立了钢筋混凝土构件受力破坏的分析方法。应用RSAPS平台对钢筋混凝土柱往复加载试验进行模拟,结果表明考虑钢筋损伤破坏的模型可以很好地模拟构件的刚度和承载力退化过程,模拟结果与试验结果更为吻合;进一步对往复荷载作用下钢筋混凝土柱的破坏过程进行模拟分析,结果表明考虑钢筋损伤破坏的模型能够准确地模拟由于局部材料失效破坏导致的钢筋混凝土构件承载力退化、耗能能力降低等非线性行为,可以较好地描述往复荷载作用下钢筋混凝土构件的破坏过程,可用于地震作用下建筑和桥梁结构倒塌过程分析。     

桥梁模态频率与运营环境作用的相关性

桥梁模态频率随运营环境作用的变化规律是结构健康监测的研究主题之一.根据东海大桥6a监测数据的周期变化特性,识别了运营条件下主梁竖弯、侧弯、扭转基频变化的影响因素,采用偏相关系数和周期平均法对比了各因素的影响程度.研究发现,东海大桥的模态频率存在1 a、1周、1 d、12.42 h等变化周期,与结构温度、交通荷载、风荷载、海面高度等的变化周期相吻合;结构温度和交通荷载是引起该桥频率变化的最主要因素,它们在各周期上的相对影响大小不同;周期平均法可有效分离监测数据中的年、周、天周期成分,揭示不同运营环境作用与频率变化的相关性.研究结果有助于加深对桥梁运营期频率变化的理解,从而更准确地评估结构性能.     

RC框架结构基于构件损伤的抗震性能评估研究

首先根据钢筋混凝土柱的拟静力试验结果,探讨王东升的修正Park-Ang模型的适用性;然后基于构件层次的结构损伤指标为地震需求参数,对钢筋混凝土框架结构进行了基于IDA的易损性分析,并结合基于最大层间位移角的分析结果,探讨了结构基于损伤的抗震性能评估方法的可行性.结果表明:王东升提出的修正Park-Ang模型考虑了加载路径的影响,能较准确地反映首次超越破坏后累积损伤的发展过程,且总体上判别试件损伤状态的准确性相对较高;基于损伤的IDA能较好地反映整体结构及局部的损伤发展过程、结构的失效破坏机制,能准确地判别结构的薄弱环节,但结构损伤指标会产生超出1.0的情况,不能很好地体现损伤指标原始定义的基本含义;相较结构基于最大层间位移角的抗震性能评估结果,基于结构损伤的抗震性能评估方法综合考虑了结构的响应与自身的能力,更全面地评估了结构的性能水准,能预测结构在不同地震强度下各性能状态的失效概率.     

基于改进损伤算法及MCMC车流模拟的 混凝土桥梁疲劳寿命预测

基于改进损伤算法及多车道精细车流模拟,提出一种新的混凝土桥梁疲劳寿命的预测方法.改进损伤算法将每一次循环造成的损伤计入S-N曲线,对疲劳荷载作用下材料的S-N曲线进行了修正,使得材料疲劳寿命预测结果更贴近真实状况.采用马氏链蒙特卡洛模拟法(Markov Chain Monte-Carlo,MCMC),考虑车流中相邻车型及车道的相关性,生成多车道精细车流.分别通过一组钢筋混凝土梁及一组预应力混凝土梁多级变幅疲劳试验对改进损伤算法的准确性进行了验证.介绍MCMC多车道随机车流模拟的具体流程,并提出基于改进损伤算法及多车道随机车流模拟的混凝土桥梁疲劳寿命预测方法.最后,以某高速公路实测交通流数据与一座跨径为20 m的简支T梁桥为例进行分析.结果表明:5组试件预测误差较常规损伤算法均有明显降低,除两根预应力混凝土梁预测误差较大(53％～56％)外,其余3组试件误差较小(小于8％),表明改进损伤算法可用来预测混凝土桥梁的疲劳寿命;实例分析中,简支T梁桥各主梁应力幅谱呈现多峰分布的特征,与车辆荷载分布特征相似,验证了模拟的合理性;根据改进损伤算法预测,当年交通量增长率(Average Annual Growth Rate,AAGR)为0时,该T梁桥的疲劳寿命为77.50年,不满足设计使用年限要求.AAGR为3％时,疲劳寿命为52.49年,较AAGR为0时下降32.27％.     

钢筋混凝土板的有限元分析

本文采用有限元法对钢筋混凝土板建立三维分层模型和三维分离模型并进行计算,将实验结果与常温下的三维分层模型以及分离模型的计算结果进行了对比;同时对比了相同条件下常温与高温混凝土板变形情况,以及高温下两种模型的变形.得出：工程应用中,在误差允许的范围内,优先考虑用分层模型来模拟钢筋混凝土板和温度载荷对钢筋混凝土板变形有很大影响的结论,从而为进一步进行钢结构的整体分析提供了依据.     

连续配筋水泥混凝土路面的温度翘曲应力研究

通过素混凝土板温度翘曲应力的Westergaard理论解和有限元数值解的对比,论证了素混凝土板计算模型的适用性,得到了板体自重对板的温度翘曲应力不产生影响这一重要结论.以三向弹簧模拟钢筋和混凝土之间的粘结,对素混凝土板中加入钢筋前后板体特征点位的温度翘曲应力变化情况作了计算分析,认为配筋层位、粘结刚度系数、温度梯度、板长、板厚及配筋率等参数对板中加入钢筋前后温度翘曲应力变化值的影响可以忽略.结果表明,Winkler地基模式下连续配筋路面单独板的温度翘曲应力可以沿用与其尺寸一致的普通水泥混凝土板的温度翘曲应力计算方法.     

钢筋混凝土结构建筑群震害快速预测方法

为对地震灾后的建筑物进行快速灾害评价与预测,建立了钢筋混凝土框架结构的震害类比预测方法.通过灰色关联度分析,选取对混凝土框架结构抗震性能影响较大的5个影响因子,基于结构薄弱层层间位移角的统计分析,得到各抗震性能影响因子的属性值;再通过熵权法计算各震害影响因子的权重;最后应用相似度加权计算公式计算不同混凝土框架结构的相似度,从而对群体混凝土框架结构的震害进行快速评估.为验证所提方法的有效性及可靠性,选取典型混凝土框架结构进行震害预测并与有限元分析结果进行比较.所提方法仅需从房屋普查资料中获取主要影响因子的信息,即可对钢筋混凝土结构群体进行快速、准确的震害预测.