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1.
移动最小二乘法由于其良好的逼近性能而广泛用于曲线曲面拟合,但处理含有粗大误差的数据时,拟合结果极不稳定.为了减少粗大误差对拟合精度的影响,本文提出一种移动最小截平方法,该方法在支持域内引入最小截平方法代替最小二乘法,在所有节点当中选出剔除异常值的最优节点组合,确定局部拟合系数.该方法不需要人为地分配权重或设定阈值,可避免主观操作带来的影响.数值模拟和实验数据处理表明,移动最小截平方法能有效地处理测量数据中的粗大误差,拟合结果明显优于移动最小二乘法,具有良好的拟合精度和鲁棒性.  相似文献   
2.
针对运行于高架桥上高铁引发的震源, 基于对移动组合源形成的波场传播的理论分析, 提出一种利用多台互相关测量高铁波场视速度的方法。然后, 生成分层介质条件下的高铁波场合成数据, 计算信号视速度, 并通过与理论结果的对比, 验证方法的正确性。  相似文献   
3.
为解决突发事件下应急物资的配送路径优化问题,以配送车辆的固定成本、运输成本、违反最大载重量以及右时间窗的惩罚成本之和最小为目标,构建了带时间窗约束的应急物资配送路径优化模型;通过将遗传算法与节约算法、大规模邻域搜索算法相结合,设计出了一种混合遗传算法对模型进行求解;最后用算例仿真验证了模型和算法的可行性。实验结果表明:设计的混合遗传算法在求解过程和求解结果上都比标准遗传算法更优,可见能够为解决应急物资的配送路径优化问题提供科学的决策依据。  相似文献   
4.
针对车缝生产线多品种小批量和自动化程度低等特点,提出了考虑员工多工序作业移动成本和为瓶颈工序增设适量设备的车缝生产线平衡问题。通过引入虚拟工作站和标准在制品(SWIP)库存概念,构建最大平衡率和最小生产节拍的双目标优化模型。最后,通过设计枚举算法和基于贪婪搜索策略的多目标遗传算法获取新增设备方案、标准在制品数量以及线平衡优化方案。车缝生产线实例计算结果表明,线平衡率及生产效率得到大幅提升,验证了模型和算法的合理性与有效性。  相似文献   
5.
在电镀生产线上,多种不同类型的工件往往按照一定的比例关系组织生产,以应对多样化的订单需求,缩短订单交付周期,而为了克服由运输设备造成的生产瓶颈,加工设备之间的工件转运作业多采用数个自动化的Hoist(行车)来完成。针对面向产品投产比例的多Hoist调度问题,采用启发式策略实现多个不同类型工件在并行工作站上的分配,同时考虑工件加工时间窗口约束、工作站的使用能力约束以及Hoist无碰撞约束,构建了解决此类问题的混合整数规划模型。最后,以某印刷电路板制造企业的全板电镀生产实例验证了所建数学模型的实际应用价值。  相似文献   
6.
理论分析了粘-弹塑性材料的热空化问题.引入对数应变描述塑性区域不可压理想大变形,在粘弹性区采用了小变形理论,由此给出了含单一微孔无限大粘-弹塑性介质中微孔增长问题的数学模型,通过积分方法得到了微孔增长问题的解析解,并推导出了动界面的非线性演化方程.数值算例分析了铝合金材料的热冲击温度、升温率、粘性等因素对于动界面移动规律和微孔动态增长的影响,并且得到了热空化临界温度.   相似文献   
7.
针对某些发达城市因负荷波动大而导致的长期电力负荷预测精度低问题,提出了一种基于数据驱动线性聚类(data-driven linear clustering,DLC)的自回归积分滑动平均(auto-regressive integral moving average,ARIMA)预测方法。首先,利用线性特征作为聚类标准对每年的大型变电站负荷数据集进行预处理;然后,对得到的每个子序列构建最优自回归积分滑动平均模型,以预测其相应的未来负荷;最后,汇总所有的模型预测结果从而获得电力系统长期负荷预测结果。从误差分析和应用结果可知,理论和实践都验证了所提出的方法在保证建模精度的同时能够降低随机预测误差,从而获得更稳定、更精准的电力系统负荷预测结果。  相似文献   
8.
对传统自准直法的凹透镜焦距测量方法进行了分析,提出改进的自准直测凹透镜焦距方法.将移像屏法改进为移凹透镜法,消除了焦深对实验测量结果的影响.实验结果表明,修正的自准直法测量凹透镜焦距的精确度得到较大提高,平均相对误差减少3.93%,方差减小20.39mm2.  相似文献   
9.
构造定时间步长的有限差分方法求解具有周期振荡热源的球型和柱型两类融化问题,对融化过程中移动界面的运动和液态介质内温度场的变化进行数值模拟,并分析Stefan数、热源周期振荡的振幅和频率对移动界面运动和温度场分布的影响。数值实验结果表明,Stefan数对于移动界面的运动和温度场的变化会产生非常大的影响,而边界热源周期性的振荡对移动界面的运动会随着相变区域的增大而不断减弱。该问题的数值模拟为工程实践中的相变传热问题提供重要的理论参考。  相似文献   
10.
针对现有PBAS目标检测算法在动态背景下存在着误检率高、检测精度较低的问题,提出了一种将改进的自适应决策阈值更新策略与优化处理方法相结合的目标检测算法。该算法首先使用改进的自适应前景判断阈值进行目标检测,然后对检测的结果使用前景点生命周期机制、形态学处理等方法进行优化处理。实验结果表明,与传统的PBAS算法相比,该算法在动态背景下可以更精确有效地提取出运动目标,准确度平均提高13%。  相似文献   
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