发动机支持向量机建模及精度影响因素

针对发动机具有非线性、时变性的特点以及采用常规神经网络辨识时的过学习等问题,提出基于支持向量机(SVM)的发动机模型辨识方法。该方法以大量实测数据为基础,采用结构风险最小化准则(SRM),保证网络具有很强的推广特性。以MATLAB为平台,依据实测试验数据,研究核函数、损失函数及惩罚参数对系统辨识精度的影响,确定各参数对模型精度影响的程度。在充分考虑各参数之间交互作用的前提下,利用循环嵌套查找方法,获得使支持向量机网络辨识精度达到最优时的各参数值,并以此建立发动机转矩及油耗模型。研究结果表明:基于支持向量机的发动机模型具有较强的泛化能力,为实现发动机与传动系统共同工作的最佳匹配控制奠定了基础。     

基于Hermite组合核EMD-WT-LSSVM的非平稳非高斯风压预测

运用经验模态分解(EMD)将某大跨度膜结构测点非平稳风压分解为一系列相对平稳的固有模态函数和一个剩余分量.为消除实测风压中噪声对固有模态函数的影响,使用小波变换对每个固有模态函数进行去噪,将去噪后的固有模态函数及剩余分量作为样本输入.分别将径向基核函数、Hermite核函数及Hermite组合核与最小二乘支持向量机结合(LSSVM),运用粒子群算法(PSO)对3种算法的正则化参数及核参数进行智能寻优,建立基于径向基核函数、Hermite核函数及Hermite组合核的PSO-LSSVM风压预测算法,并基于超高层建筑实测风压验证了组合模型的鲁棒性.单点预测结果表明,基于Hermite组合核的PSO-LSSVM的预测算法较其余两种算法具有更高预测精度及泛化能力;空间点预测结果进一步证明了该方法对于非平稳非高斯风压预测的有效性.     

基于观测资料的沉陷盆地主断面曲线拟合

针对现有的开采沉陷预计的剖面函数具有表达式过于复杂,坐标原点、参数在实际使用时较难确定等缺点,研究矩形采空区上方地表沉陷观测数据的特征,提出一种新的开采沉陷预计的主断面拟合函数。这种新的拟合函数表达式简单,在实际工作中容易确定相关参数。某矿山的实测资料验证说明,提出的拟合函数与实测资料吻合程度较高。     

最小二乘支持向量机的参数优化及其应用

针对最小二乘支持向量机的多参数带来的参数寻优问题,将进化算法(遗传算法和PSO算法)应用其中,通过Sinc函数的测试,成功地实现了多参数的联合优化;将这一方法应用到德士古炉温软测量建模中,采用来自工业现场的实测数据进行仿真,将两种方法的仿真结果与常用的BP神经网络进行比较,可以看出两种算法都较好地解决了最小二乘支持向量机的参数优化问题.     

表面波测定涂层材料参数的反演方法

基于涂层结构中表面波的频散方程,提出了一种从实测的相速度频散数据计算材料参数的反演方法.通过引入以涂层参数、表面波相速度和频率作变量的目标函数,将实测的相速度频散数据代入目标函数,使其取最小值,从而反向计算出涂层的材料参数.为了解决单模态频散数据反演时的多值性问题,数值算例分别分析了采用表面波频散的二阶模态和三阶模态数据,同时反演3个材料参数(涂层密度、纵波速度和横波速度)的过程,验证了多模态反演方法的可行性.值得指出,该反演方法适用于任意多阶模态频散数据.     

基桩质量定量分析的频响函数法

实测桩顶响应信号是振源与系统频响函数的时域卷积 .本文利用时谱技术 ,从桩顶反射信号的功率谱中分解得到频响函数的模函数 |H(f) |,导出了 |H(f) |函数与反射系数r的关系 ,提出了利用 |H(f) |函数定量识别基桩质量的方法 .为了证明本文方法的有效性 ,给出了 3根桩的识别实例 .     

基于小波支持向量机的非高斯空间风压内外插预测

支持向量机(SVM)的性能取决于核函数及核参数的选取.基于小波分析理论构造出满足Mercer平移不变核定理的Mexican Hat小波核函数(MW),将MW和B样条核函数分别与最小二乘支持向量机(LSSVM)结合,形成MW-LSSVM和BS-LSSVM.运用粒子群(PSO)算法对MW-LSSVM和BS-LSSVM的正则化参数及核参数进行智能优化,建立了PSO-MW-LSSVM和PSO-BS-LSSVM的空间风压预测算法.实测风压预测结果表明,MW-LSSVM比BS-LSSVM和传统的径向基核函数RBF-LSSVM具有更好的非高斯风压预测性能及泛化能力,而且稳定性更强,具有较高的工程应用价值.     

岩土参数空间变异性分析

应用地质统计学的理论和方法，以变差函数为工具，对现场实测的岩土参数进行了分析，并拟合了其理论变差函数，求出了模型参数，分析了岩土参数的空间变异性特点。     

时间函数与地表动态移动变形规律

详细分析了单参数的Knothe时间函数、双参数的Sroka-Schober时间函数和Kowalski 广义时间函数的优缺点及其相互关系,建立了应用Knothe时间函数进行地表动态移动变形预计的原理、无实测资料矿井时间参数的确定方法和开采单元划分的周期来压步距法.通过对不同工作面推进速度和不同时间影响系数条件下地表动态移动变形规律研究,获得了工作面稳定推进过程中回采速度、时间影响系数与地表最大动、静态变形关系的计算公式.经过1176东工作面观测资料的检验,证明了研究结果的有效性和实用性.     

基于结构元理论的模糊非线性规划求解方法

针对目标函数与约束函数含有多个模糊数参数的非线性规划问题,应用模糊结构元理论优化求解.利用结构元理论研究模糊值函数问题,得到了多参数函数转换成单参数函数的方法,将多模糊数参数非线性规划问题化简为仅含有一个模糊数参数(即结构元)的非线性规划问题.通过结构元方法构造的自然序,将该规划问题转换成经典的非线性规划问题,并且二者同解.实例分析验证了方法的有效性.     

地源热泵系统逆向建模度日数G函数法

提出了1种地源热泵系统逆向建模方法———度日数G函数法,利用地埋管换热器的温度响应与负荷的线性叠加关系,结合度日数法估算负荷,采用约束非线性单纯形法拟合模型参数.分别应用数值试验和2年的现场实测,通过与传统的管道蓄热系统（DST）模型调试法对比,对新模型进行了验证.与基于实测负荷的DST调试法相比,基于气温的度日数G函数法拟合误差的标准差约大30%,主要是由度日法预测负荷的误差引起.但当拟合计算中地埋管换热器参数的估值与实际值差距较大时,DST调试法的误差大于度日数G函数法.度日数G函数法只需要最少量的实测参数,适用于对住宅建筑的地源热泵空调系统的逆向分析.     

Si衬底共面传输线的宽频带传输特性分析

采用介质镜像格林函数法结合点匹配法，对半导体Si衬底上的多导体共面传输线的分布电容和分布电导在0～20GHz的频域特性进行了分析求解，并与谱域分析(SDA)等方法及实测结果进行了比较。结果表明，该方法用于有耗衬底的共面互连线系统的参数提取是有效和可行的。     

正弦扫频电激励法测量与识别地震检波器特性参数

依据动圈式地震检波器的互易性质,将检波器的电特性与力学特性相结合,提出了用正弦扫频电激励测量动圈式检波器特性参数的新方法,建立了这一方法的数学模型;以此为目标函数,对实测频率响应函数进行了曲线拟合并确定了检波器的特性参数;分析了影响测量精度的各种因素.理论分析、实验结果和与振动台激励方法的比较结果均表明,此方法稳定性好,精度高,测试系统简单,适合于检波器生产、维修和施工检测使用.研究结果为便携式检波器特性参数测试仪的研制提供了新的依据.     

月球表面微波亮温的时变趋势

为从嫦娥一号微波亮温数据中解译出月表的物理特性参数,须研究亮温随时间的变化趋势(时变趋势).利用嫦娥一号实测亮温数据(部分时段),拟合得到Apollo地区亮温的时变趋势.为了验证拟合函数的合理性,通过改进热传导方程的边界条件,模拟得到Apollo地区亮温的时变趋势,并将模拟亮温时变趋势与实测亮温时变趋势进行对比分析.结果表明:模拟亮温与实测亮温的时变趋势一致,说明亮温模型具有合理性;采用拟合函数对实测亮温数据进行时间归一化,可以明显减小测量时刻不同导致的月表实测亮温的差异.     

基于RBF神经网络的旋风器阻力系数预测模型

旋风器阻力系数是随旋风器结构参数变化的复杂函数，根据阻力系数与结构因素之间的映射关系建立了基于径向基函数(RBF)神经网络预测模型，并将其用于切流反转式旋风器阻力系数的预测并与常用的BP神经网络模型比较。结果表明，该模型收敛速度快。预测误差小，预测结果与实测结果较为符合。     

大跨悬索桥Π形加劲梁处风参数实测与风攻角修正

以一座已建的大跨悬索桥为工程依托，基于现场实测与计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics， CFD）方法研究Π形加劲梁断面气动外形对桥面高度处实测风参数的影响，并提出实测风攻角的修正方法. 进行为期5个月的桥面高度处风速和风攻角现场实测，分析风参数沿桥轴线的分布规律，并比较了桥面高度处迎风侧与背风侧风速仪实测的风速和风攻角；采用计算流体动力学方法模拟气流流经静止加劲梁断面的流场，研究来流风攻角和风速对风速仪安装在加劲梁不同位置处风参数的影响；结合数值模拟结果，通过函数拟合得到Π形加劲梁断面风速仪实测风攻角的修正公式. 结果表明：实测风速在大桥主跨范围内较为接近，且边跨风速相较于主跨风速偏小；现场实测得到的迎风侧风攻角明显大于背风侧，两侧风速基本一致；迎风侧与背风侧的风参数数值模拟结果与现场实测具有一致性，主梁绕流对距主梁20 m范围内的风攻角监测结果均存在一定影响. 通过本文建立的风攻角修正方法，可以根据迎风侧风攻角的实测值得到较为合理的风攻角修正结果.     

利用全微分求函数的偏导数的技巧

本文试利用全微分求隐函数(组)、复合函数、参数方程、抽象函数的(偏)导数,摒弃了弄清中间变量的关系,在形式与方法上作了统一,提供了通俗易懂的思路与技巧。     

基坑近邻地表沉降的GA-SVM建模研究

基坑开挖引起其邻近地表沉降的即时预测评估有利于实现工程安全的高效控制,应用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)函数方法提出一个适用于这项工作需要的沉降数据预测方法。通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的引入获得核函数类型、核函数参数及错误惩罚因子的选取结果。结合SVM函数回归计算技术,利用已知数据完成GA-SVM建模,根据模型的外推结果,给出沉降预测值。以广州某地铁工程为实例,对比分析了GA参数寻优是否进行优化的预测效果差异,与实测结果的对比证实GA-SVM预测模型具有较好的预测精度,同时表明GA-SVM沉降预测方法良好的技术应用价值。     

岩体力学参数反演的代理蜜獾优化方法

针对复杂地下工程岩体力学参数反演时因大量调用数值计算模型导致计算耗时大的问题,提出一种新的仿生优化代理反演方法,即蜜獾优化算法-高斯过程回归-三维快速拉格朗日数值计算(honey badger algorithm-Gaussian process regression-FLAC^3D,HBA-GPR-FLAC^3D)方法。该方法将围岩的实测位移与数值计算结果间的误差作为目标函数,将岩体力学参数作为优化变量,利用全局寻优性能优异的HBA搜索目标函数全局极小值,并采用牛顿优化算法进行当前最优算子邻域的局部寻优,局部寻优中采用GPR代理模型而非基于FLAC^3D计算所构建的目标函数作为算子适应度评价工具。研究表明,与基于单纯仿生优化算法的反演方法相比,在达到相同计算精度条件下,所提出方法的数值模型调用次数显著降低,适用于单次数值计算较为耗时的复杂地下工程岩体力学参数快速识别。     

基于WL-MF海面弱目标检测算法

为有效检测海杂波背景下的弱目标,研究一种基于小波领袖多重分形(WL-MF)分析的目标检测方法.该方法采用小波领袖法分析海杂波的多重分形特性,利用海杂波与目标的多重分形参数差异实现目标检测.采用IPIX雷达实测海杂波数据对该方法进行验证,结果表明:尺度函数与多重分形谱在不同海情下对海杂波和目标均具有良好的区分能力,且与传统的多重分形去势波动分析法相比,WL-MF计算量小,更便于检测.