2E12铝合金板材疲劳寿命的灰色预测

2E12铝合金是一种比较理想的飞机蒙皮材料,为了更好地预测2E12铝合金的疲劳寿命,文章以2E12试件为研究对象,进行疲劳试验,获得材料的S-N曲线,利用灰色系统理论建立GM(1,1)模型和等维灰度递补GM(1,1)模型,生成预测模拟值,将模拟值和试验数据进行残差检验,验证预测数据的准确性,从而得出模型预测S-N曲线。计算表明,GM(1,1)模型和等维灰度递补GM(1,1)模型的预测模拟值与初始数据基本一致,模型预测S-N曲线与材料S-N曲线吻合程度较高,因此,可通过以上模型实现对2E12铝合金板材的疲劳寿命预测。     

基于灰色模型GM（1,1）的疲劳寿命预测

将疲劳现象看作是存在于一个灰色系统中,运用GM(1,1)灰色预测模型对某试样的疲劳寿命进行预测,采用此方法使预测误差由原来的57.5%减小到24.2%,预测结果趋于安全,这是传统疲劳寿命计算方法所无法办到的。     

一种适用于灰色预测控制的无偏直接GM(1,1)模型

GM(1,1)模型是灰色预测控制器的重要组成部分,它是有偏差的模型.提出了一个无偏差的模型一无偏直接GM(1,1)模型,结合具体数据将无偏直接GM(1,1)模型和GM(1,1)模型进行了比较,结果表明无偏直接GM(1,1)模型优于GM(1,1)模型.将无偏直接GM(1,1)模型替代GM(1,1)模型应用于灰色预测控制中可望得到较好结果.     

基于非等距BFA GM(1,1)模型的尾翼疲劳寿命预测

针对非等距GM(1,1)模型中背景值系数α对模型的预测能力影响很大而最优值难以确定的问题,将细菌觅食算法与GM(1,1)模型相结合,提出了BFA-GM(1,1)优化模型.以飞机尾翼疲劳寿命预测为实例,分析比较了BFA-GM(1,1)模型、PSO-GM(1,1)模型和GA-GM(1,1)模型的性能.从试验的结果来看,本文提出的BFA-GM(1,1)模型消耗的时间少于其他2种模型消耗的时间,而平均预测误差低于其他2种模型的平均预测误差,这说明本文提出的BFA-GM(1,1)模型能够更快速、更准确地找到最优的背景值系数α,从而提高了"小样本""贫信息"条件下的飞机尾翼疲劳寿命预测的精度.     

基于无偏灰色GM(1,1)模型的城市用水量预测

针对城市用水量预测工作中常存在城市用水量原始数据样本量较小、信息不充分的问题,充分利用无偏灰色GM(1,1)模型的少数据建模,短期预测精度高,消除了灰色GM(1,1)模型预测所固有的偏差的优点,建立无偏灰色GM(1,1)城市用水量预测模型,并应用于实际城市用水量预测中。与常用的处理此类问题的灰色GM(1,1)模型比较,算例结果表明所建模型有效可行,提高了预测精度。     

基于改进灰色GM(1,1)模型的锚杆承载力的预测方法

原有的基于灰色GM(1,1)模型的锚杆承载力预测方法,是根据实际锚杆P—S曲线,使用灰色GM(1,1)模型直接对承载力进行模拟,因为实际锚杆P—S曲线不全是光滑的指数形状,所以模拟效果较差.针对这个缺点,对灰色理论方法进行了改进,引入了分段模拟的思想,建立了分段模拟的GM(1,1)模型.实际工程案例验证表明,改进的灰色GM(1,1)模型不仅具有较高的模拟精确度、稳定度和预测锚杆极限承载力值准确度,而且使用范围更广.     

利用组合模型预测油田开发指标

将灰色理论GM(1,1)模型与水驱特征曲线结合起来,选取产量极差值最低的曲线作为GM(1,1)模型预测对象,在预测出未来产量的基础上,利用水驱特征曲线预测出其他开发指标.该方法既解决了GM(1,1)模型缺少水驱规律的问题,又解决了水驱曲线预测中缺少时间的问题.将该方法应用于火烧山H2油组,结果表明,该组合模型为一套切实可行的预测油田开发指标的方法.     

基于优化的GM(1,1)模型在我国人口预测中的应用

GM(1,1)预测模型一直是灰色系统理论研究者关注的热点.在已有灰色理论的基础上,利用“最小二乘法”确定GM(1,1)白化函数的时间响应函数中的常数c,摒弃了传统GM(1,1)把原始序列x(0)(1)作为初始条件的做法,从而构建了GM(1,1)的优化模型.最后,以我国人口总数的预测为例,进行两类预测模型的模拟精度比较,并进行了预测,得到优化的GM(1,1)模型进行预测得到的精度较高.     

人造板甲醛释放灰色模型

采用1 m3的小型环境模拟舱,在不同温度和装载度下,对胶合板、细木工板和密度板中甲醛释放过程进行测试。通过灰色关联分析法,比较不同时间段温度和装载度对甲醛浓度的影响程度;构建人造板材甲醛释放GM(1,1),DGM(1,1)和SCGM(1,1)灰色模型,对甲醛释放规律进行模拟和预测。研究结果表明:甲醛浓度在初始时刻(0~2 h)均迅速增大,随后速度增量慢慢减小,最后趋于恒定值;温度升高会促进板材内甲醛释放,而装载度增大则会减少单位体积板材内甲醛的释放量;3种板材中胶合板和密度板的甲醛释放量较大,且达到平衡时间较短。GM(1,1)和DGM(1,1)模型对人造板甲醛释放都有较高的模拟和预测精度,可以用来对甲醛释放过程进行模拟和预测。但SCGM(1,1)模型只适合用于密度板短期时间内的模拟,不适合用于3种板材甲醛释放的预测。     

基于均值滤波的灰色预测模型及其应用

在变形监测中,当用GM(1,1)模型对稳定变化的变形数据序列进行预测时,效果较好。但是,由于影响变形的因素多种多样,且处于动态变化之中,观测数据中将不可避免地存在着一些随机扰动,这些扰动使得变形曲线发生异常波动。此时仅用GM(1,1)模型进行预测,其精度和可靠性就会下降。为此,本文提出一种基于均值滤波的GM预测模型,即先用均值滤波算法对发生波动的原始变形监测数据进行滤波处理,而后再建立GM模型进行灰色预测。实例证明,基于均值滤波的GM预测模型可以有效地提高变形预测的精度和可靠性。     

改进灰色模型在变压器故障预测中的应用

针对传统的灰色GM(1,1)预测模型只适用于对较强指数规律序列进行预测的局限,对传统的GM(1,1)模型进行了改进,通过引入一个m点均值算子,将波动的原始序列生成一个近似指数变化的新序列,并建立等维新息模型,缩小灰平面,从而实现对具有波动性质的序列进行有效的预测.通过对变压器油液的C2H2体积分数预测结果表明,改进GM(1,1)模型对波动的变压器油色谱液数据有良好的逼近效果,且预测精度高于传统的GM(1,1)模型.     

改进GM(1,1)模型在重力坝位移预测中的应用

针对灰色系统中经典的GM(1,1)模型在大坝位移预测中的缺陷,以某工程为例,提出了一种改进的GM(1,1)模型.实质上是重新生成了序列,即对非负随机振荡序列进行加速指数变换和几何平均生成变换后使用经典的GM(1,1)模型进行建模并预测.对某工程2015年5月29日至6月10日的大坝水平位移进行了预测,并将结果与传统的线性回归模型和经典GM(1,1)模型的预测结果进行了比较,计算结果显示,改进的GM(1,1)模型预测精度较高,该方法取得了较好的效果.     

基于灰色系统理论的科技人才需求预测

科技人才系统具有灰色系统的特征,因此可以采用灰色模型对人才进行预测.运用灰色模型GM(1,1)对芜湖市科技人才需求的发展变化进行动态关联分析,作出了人才需求总量的预测,并对预测结果进行了分析,结果证明GM(1,1)模型是一种行之有效的预测科技人才的模型.     

考虑S-N曲线不确定性的概率疲劳寿命预测

传统的基于S-N曲线的疲劳寿命预测方法均认为寿命预测模型中各参数可通过试验、仿真、拟合等进行确定,即在给定加载环境下,各参数为确定的常数,进而将各参数代入预测模型,得到确定的疲劳寿命值.该类方法认为模型中各参数为确定的常数,属于确定性寿命预测方法.确定性寿命预测方法适用于试验数据充足情况下的疲劳寿命预测和评估.然而,工程实际中,受研发周期的限制,以及可能存在资金短缺和技术上的困难,开展大量试验具有较大的难度.同时,由于试验所采用的试件各有不同,且试验操作、数据读取等依赖于试验设备的精确程度及试验人员的主观判断,这些因素进一步增大了疲劳寿命的不确定性.S-N曲线是材料或结构寿命预测的基础,主要通过大量的疲劳试验和拟合分析得到.受诸多不确定性因素的影响,常幅载荷下的疲劳寿命往往具有不同程度的分散性,从而使得S-N曲线存在不确定性.因此,为实现与实际情况相吻合的寿命预测,需考虑S-N曲线的不确定性.本文对影响焊接接头疲劳寿命的不确定性因素进行概述,将多项式混沌理论引入到疲劳寿命预测中,并结合非线性累积损伤模型,构建考虑S-N曲线不确定性的焊接接头累积损伤模型及概率疲劳寿命预测方法.     

基于双向差分GM(1,1)模型当季国内生产总值预测

以灰色系统理论建模中的GM(1,1)模型为基础,结合双向差分原理,建立基于双向差分的GM(1,1)模型.该模型克服了大数据建模中对数据量的限制,为"贫数据"及"数据信息不确定"的这类数据提供一种建模思路.实证分析表明,基于双向差分的GM(1,1)模型预测精度优于灰色GM(1,1)模型及大样本建模中的ARMA模型.     

煤炭海运总量的灰色预测

基于灰色数学理论,通过常规全数据GM(1,1)模型及等维新陈代谢GM(1,1)模型分别对煤炭海运总量进行建模并预测,并与传统的最小二乘曲线拟合所得结果进行比较,结果表明,运用灰色理论所建立的等维GM(1,1)进行预测是可行的,而且精度较传统方法高。     

基于灰色系统模型GM(1,1)改进Miner准则的液压支架底座疲劳寿命预测

针对疲劳寿命预测中传统疲劳累积损伤准则(即Miner准则)存在误差较大的问题,为了提高固体充填液压支架疲劳寿命的预测精度和保证服役过程的安全可靠性,利用灰色系统模型GM(1,1)对传统Miner准则加以改进.以ZZC8800/20/38型六柱支撑式固体充填液压支架的底座为研究对象,基于ANSYS对危险工况下底座应力进行分析,同时结合疲劳试验对底座进行寿命预测.结果表明:相比传统Miner准则,改进Miner准则的预测精度提高了40.32%,为固体充填液压支架疲劳寿命预测提供了一种有效的方法,对其安全服役具有一定的参考意义.     

基于新陈代谢灰色马尔科夫模型的芜湖港集装箱吞吐量预测

为提高内河港口规划的合理性,更加精确地预测内河港口集装箱吞吐量,先用安徽芜湖港近年集装箱吞吐量数据建立了灰色GM(1,1)预测模型,然后采用新陈代谢法实时更新预测数据,构建新陈代谢动态灰色GM(1,1)模型,再运用马尔科夫模型分别对两个模型的预测结果进行修正。对比预测结果发现,灰色GM(1,1)马尔科夫模型比灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低43%,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型比新陈代谢灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低45%。由此可得出,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型的结果具有更高的可信度。     

瓦斯涌出量灰色预测法

通过对回采工作面瓦斯涌出量原始数据取自然对数为基础,建立改进的GM(1,1)模型.然后将其与马尔柯夫模型相结合,建立了改进的灰色马尔柯夫模型.利用现场实测数据比较改进的GM(1,1)、灰色马尔柯夫和改进的灰色马尔柯夫模型各自的拟合精度,结果表明,改进的灰色马尔柯夫模型是3个模型中预测精度最好的模型,结果正确可靠,有一定的普遍适用性.     

一种基于灰色模型的数据预测优化算法

近些年来,灰色模型GM(1,1)被大量应用于小样本或穷信息的预测,操作与实现步骤简单,预测精度较高.为了进一步提高GM(1,1)的预测精度,运用遗传算法动态调整GM(1,1)中的均质生成数列分辨率系数,改变通常把灰色模型的分辨率系数设置为1/2的计算模式,使得改进后的GAGM(1,1)算法针对小样本的预测具有更高的精度和鲁棒性.通过算法的数值实验,结果表明优化算法的预测精度高于传统的GM(1,1)算法及多个基于GM(1,1)的改进算法.