基于二层分解技术和改进极限学习机模型的PM_(2.5)浓度预测研究

准确的PM_(2.5)浓度预测对于保护公众健康和提高空气质量有重要意义,然而,由于PM_(2.5)浓度序列的随机性、非线性以及非平稳性等特征增加了对其准确预测的难度.本文提出了一种基于二层分解技术和改进极限学习机(ELM)模型的PM_(2.5)浓度预测方法,该方法融合了快速集成经验模态分解(FEEMD)和变分模态分解(VMD)两种分解技术以及经过差分演化(DE)算法优化的ELM模型.为了验证所提出预测方法的有效性,本文使用该方法对北京市和石家庄市的PM2.5浓度序列进行了预测研究.结果表明:1)相比于单层分解技术,本文提出的二层分解技术可以更加有效地降低PM2.5浓度序列的非线性及非平稳性特征;2)基于二层分解技术的DE-ELM预测模型可以显著提高PM_(2.5)浓度的预测精度.     

网架结构竖向抗震性能评估的等效简化模型

为建立分析效率高、计算精度高的网架结构竖向抗震性能评估方法,采用考虑结构质量分布的模态推覆分析荷载模式,对基于整体刚度参数的等效单自由度体系建立方法进行了改进.分析了网架结构竖向振动受重力作用影响显著、且竖向振动显著不对称的特点.假定网架结构向上振动时的等效荷载-变形关系为完全弹性,建立了简化的模态等效单自由度体系模型.给出了基于简化模型分析网架结构竖向地震反应和评估其竖向抗震性能的基本过程.数值算例表明,所提等效简化模型方法可较为精确地预测网架结构的竖向位移反应(跨中位移误差小于5%)和进入塑性的杆件分布位置,同时,简化方法计算耗时大幅低于非线性时程分析,易被设计工程师掌握使用.     

多工况下油罐车罐体的轻量化设计

油罐车罐体约占整车质量的12%~24%,对其进行轻量化设计对降低发动机油耗、提高油罐车的操控稳定性等至关重要.然而,金属罐体结构已趋成熟,基于通用金属材料性能及其对应结构层面上的优化已难以满足当前高性能轻量化油罐车的需求.考虑到油罐车多工况工作条件,以及复合材料优异的力学性能和可设计性强的特性,构建了一种新型轻质复合材料罐体结构.基于参数化建模方法构建罐体的三维模型,并通过数值模拟方法详细研究罐体在静态和动态条件下的应力分布情况.通过模态分析来确定罐体的主要基本阶的固有频率和相应振型,为发动机选型提供参考依据.结果表明,在满足多工况性能要求的前提下,复合材料模型质量比钢材降低了64.1%,比铝材降低了19.8%.     

电动车辆驾驶室隔振系统建模与振动特性分析

针对电动车辆驾驶室的低频振动问题,首先建立了底部装有4个隔振器的驾驶室有限元模型,提出采用三个方向的非线性弹簧阻尼单元的方法来等效替代隔振器,并进行约束模态分析.根据模态分析结果,讨论了驾驶室晃动产生的原因,并在此基础上,给出了两种减小驾驶室晃动的隔振器设计改进方法.根据实际使用情况,对液阻型橡胶隔振器进行了设计和静力分析,改善驾驶室的乘坐舒适性,此外通过调整隔振器的安装位置有效地减轻驾驶室的振动,模态分析结果显示振型频率均有所提高,同时第4阶振型变为驾驶室后壁局部振动.最后,利用有限元仿真,对驾驶室隔振系统进行振动分析,结果表明调整隔振器安装位置后的驾驶室减振系统在低频路面位移激励下垂向振幅明显减小.     

CFRP在商用车白车身驾驶室中的轻量化研究

通过实验与仿真建立了CFRP复合材料的本构模型.对某商用车白车身驾驶室进行静刚度和动态力学分析,在满足驾驶室车身刚度要求的条件下,选取CFRP复合材料对驾驶室模型进行材料代替,设计了钢/CFRP混合材料结构的驾驶室模型,并以通用有限元软件nastran对其求解.仿真结果表明,轻量化后的驾驶室模型的刚度基本保持不变,一阶扭转频率提升了27.3%,同时白车身驾驶室整体质量下降37.9 kg,降幅达到11.3%,轻量化效果显著,CFRP复合材料在汽车轻量化领域具有广阔的发展前景.     

基于EMD的数据驱动模型在径流预测中的应用

为提高径流预测的准确性,提出一种经验模态分解EMD(Empirical Mode Decomposition)与数据驱动模型相结合的径流预测方法。该方法运用EMD将汾河上游兰村、汾河水库和上静游三个水文站年径流序列分解为随机分量和趋势分量,分别选择合适模型对各分量进行合理预测,再拟合各分量预测结果得到最终的年径流预测值。结果表明,通过EMD分解,预测效果有明显提高,满足规范要求,计算方法可行。预测结果可为汾河上游防洪抗旱规划,水资源管理提供科学的依据。     

基于误差修正与深度强化学习的原油期货价格预测研究

准确预测原油价格一直都是政府管理决策部门、投资主体和学术界关注的重点.然而由于货币政策、地缘政治等多样化风险因素相互作用,原油价格表现出更加复杂的非线性特征,使得原油价格预测面临着前所未有的挑战.本文以INE和WTI原油期货市场为研究对象,通过基于数据分解、强化学习集成策略和误差修正技术构建的原油价格预测模型(PVMD-QSBT-ECS)开展实证研究.首先运用自适应权重的粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)优化的变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)对原油期货价格序列进行分解;然后利用Q学习算法(Q-learning, QL)确定堆叠式长短期记忆网络(stacked bidirectional long short-term memory, SBiLSTM)、双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit, BiGRU)和时域卷积网络(temporal convolutional network, TCN)的最优权重组合以构建集成预测模型,而后对预测结果...     

拉索预应力巨型网格结构布索形式研究

针对由预应力和巨型网壳结构组合而成的一种超大跨度拉索预应力空间结构体系,总结了该结构体系已提出的两种预应力布置形式的索杆布置原则、受力机理、具体形式与几何拓扑关系;并在此基础上提出两种改进型拉索预应力布索形式.通过与已提出的两种布索形式及未布索桁架拱进行对比分析,初步研究了改进型布索形式下立体桁架拱的静力及稳定性能.对比指标包括结构最大位移、支座水平反力、杆件内力峰值、结构稳定极限承载力及失稳模态等5个方面.分析结果表明,两种改进型布索形式的引入均可有效地提高桁架拱的结构刚度,改善结构的静力性能,并能较大地提高其稳定承载力,同时还能改善已有布索形式的缺陷,是较合理的索杆布置;其中第2种改进型布索形式的综合性能更好,是一种更有效的布索形式.     

壳牌煤气化技术合成气初步净化方案

合成气经高温高压过滤器过滤除灰后得到粗合成气,之后再进行洗涤,过滤下来的飞灰通过飞灰收集罐落入飞灰放料罐后,在飞灰气提/冷却罐中利用低压氮气对飞灰进行加压/气提吹扫除灰。粗合成气与来自洗涤塔底部的洗涤水充分混合进行初步分离后,在填料塔中除去粗合成气中的HCl、HF和微量的固体颗粒。为提高粗合成气中酸性成分的脱除效率,将循环回路的pH值控制在7.5~8.0之间。     

基于经验模态分解的无量纲指标故障诊断定位

无量纲指标作为新的理论工具应用于故障诊断研究中,虽然取得了一定的进展,但在应用时没有考虑到其他噪声干扰信号的影响,对结果分析有一定的干扰.而经验模态分解(EMD)技术能够提取出振动数据的故障特征信号,针对无量纲指标分析数据时的噪声干扰,提出了基于EMD的无量纲指标处理算法.首先对采集到的振动数据做EMD,分解出的前几个固有模态函数(IMF)分量中包含了振动数据的故障特征,去除其他噪声干扰信号的影响;其次求出含有振动数据特征信号的IMF分量的无量纲指标值,做出其无量纲指标的特征范围值;最后进行故障诊断分析.将此算法应用于旋转机械的故障诊断实验中,通过实验验证了该方法的可行性和有效性.