浅议不停车快速超限检测系统

当前,受经济结构和利益驱动的双重影响,非法超限超载车辆在度肆意横行、屡禁不止,虽然自20110年起我国竭尽全力开展治理超限超载的工作,采取了各种措施,持续性地开展了治理工作,取得了阶段性成效,但几经反复,效果不佳,久治不愈,难以根治,可以说,治超是一项最辛苦、最难管、最没人愿意管的＂烂尾＂工作,其中管不好的重要原因之一,就是面对新的挑战和经济社会的快速发展,我们没有一套先进、科学和有效的治超手段,仍沿用传统落后的治超方式.     

甘肃省大剧院超限复杂结构弹塑性分析

甘肃省大剧院兼会议中心工程平面选型复杂,出现局部楼层错层、楼板开大洞、局部竖向构件局部转换等,属于特别复杂的高层建筑结构,给结构设计带来了很多新的课题和理念.结合国家抗震规范的要求,对该工程主体结构进行了罕遇地震作用下的弹塑性计算分析,并对工程结构抗震性能进行了分析和综合评价,通过弹塑性分析计算,找出结构潜在的抗震薄弱部位和薄弱构件,并提出相应抗震加强措施,为同类工程设计提供了有价值的参考数据.     

基于ECTLBO-ELM模型的荷电状态估计

电池的荷电状态(SOC)表示电池的可用容量,是电池管理系统重要参数之一.以锂离子电池为例,准确的估计可以提高其性能.为了建立锂离子电池的精确计算模型,提出了一种基于增强混沌教与学优化算法(ECTLBO)优化极限学习机(ELM)的SOC估计模型(ECTLBO-ELM).在ECTLBO-ELM模型中,一是利用增强混沌优化策...     

基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法

针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning, LMKL)和一类超限学习机(one-class extreme learning machine, OC-ELM)的故障检测方法。仅运用正常状态的小样本数据,给出了LMK-OC-ELM的数学表达形式,并在不同的门模型下推导了LMK-OC-ELM中局部核权重的优化方法;在获取局部核权重的基础上,定义了离线故障检测所需的统计检验量与阈值,以便工程实现。将所提方法应用于某型接收机,结果表明,在训练时间可控的前提下,与4种常见的一类分类(one-class classification, OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve, AUC)、G-mean和准确率4个指标上,比最近提出的局部多核异常检测(localized multiple kernel anomaly detection, LMKAD)方法分别提高了1.60%、1.57%、1.53%和2.23%。     

基于核极限学习机的煮糖结晶自适应控制研究

针对煮糖结晶过程难以进行自动控制的问题,提出一种基于预测模型的自适应控制方法.以逐步浓缩上升煮糖工艺为基础,基于核极限学习机构建糖膏液位和糖膏锤度的预测模型;以预测工艺偏差作为适应度函数,利用粒子群算法在线优化蒸汽阀和入料阀开度,并自动调节阀门用于跟踪理想工艺曲线.结果表明:与人工煮糖相比,自适应控制的煮糖过程更稳定且...     

优化小波神经网络停车泊位多步预测

【目的】通过改进停车泊位预测方法为交通出行提供有益帮助。【方法】利用李雅普指数对停车泊位序列进行分析,指出序列具有混沌特性,可进行多步预测。利用db32小波函数具有双正交性、紧支撑性以及消失矩阶数较大的特征,对归一化的停车泊位序列进行多尺度分解与重构,并作为小波神经网络(Wawelet neural network,WNN)的隐含层函数。为提高预测精度和降低预测时间,分别使用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)和极限学习机(Extreme learning machine,ELM)来优化WNN。其中,使用PSO对WNN的权值进行调整,逐步迭代得到最优值;使用ELM将全局最优值作为单隐层前馈神经网络的输入,使得算法尽快收敛。优化后的WNN结合迭代多输出法对停车泊位进行预测。将上述预测方案称为极限学习机和粒子群算法双重优化的小波补缀网络多步预测(Multi-step prediction based on wavelet neural networkimproved by extreme learning machine and particale swarm optimization,MP-EPWNN)。【结果】仿真实验表明,相对于BP神经网络、遗传算法优化小波神经网络、极限学习机优化小波神经网络、粒子群优化小波神经网络4种算法,MP-EPWNN算法的预测均方误差平均降低了96.6%,预测所需的时间平均降低了65.97%。【结论】MP-EPWNN算法预测停车泊位是有效的。
     

安徽阜阳4.3级地震前电磁扰动异常分析

本文采用超限率方法分析了淮南台2013—2015年电磁扰动数据。结果显示:2015年3月14日安徽阜阳4.3级地震前40天左右电磁扰动脉冲超限频次和超限幅度均出现明显的增强,异常持续10天;进一步分析了该台异常时段电磁扰动的脉冲的时间分布及日变化,认为2015年该台电磁扰动脉冲增强变化与阜阳4.3级地震具有相关性。     

静力与动力弹塑性分析在超限高层建筑结构抗震设计中的应用

随着我国经济的发展，超限高层建筑越来越多，如何评估和保证其在地震作用下的可靠性，是众多结构抗震工作者研究的课题。本文针对某超限高层办公楼采用静力弹塑性和动力弹塑性分析方法进行了研究分析。结果表明：对于超高层结构，由于高阶振型的影响显著，push—over方法中荷载的加载方式等需进一步研究，以使其分析结果满足设计要求。动力弹塑性分析方法即弹塑性时程分析方法，由结构初始状态逐步积分直至地震作用结束，能够计算结构构件在每个地震波记录时刻的地震反应。尽管这种分析的工作量是相当大的，但随着计算机技术的发展，弹塑性时程分析方法有广泛的应用前景。本文在目前研究成果的基础上，对某超限高层进行了分析，得到了满意的结果，对指导设计起到积极的作用。