钴湿法冶炼萃取过程质量指标的软测量

利用基于物料衡算关系的机理模型、基于萃取平衡关系的半经验模型以及基于径向基函数-偏最小二乘法的萃余液的pH值预测模型,提出了一种钴湿法冶炼萃取过程质量指标软测量建模方法.机理模型用以描述过程的整体特性;半经验模型利用拟牛顿变尺度方法对其中未知参数进行估计,并用以逼近机理模型中的萃取平衡关系;基函数-偏最小二乘法则用来预测萃余液pH值.将所建立的软测量模型应用于实际钴湿法冶炼生产过程中,结果表明,该方法具有良好的预测精度.     

基于灰色小波核偏最小二乘的传感器网络数据预测融合研究

摘　要：针对如何降低传感器网络中采集的非平稳、非线性信号的数据传输量,提出了一种基于灰色Morlet小波核偏最小二乘(GMWKPLS)的预测融合模型。该模型把灰色模型预测的思想融入到核偏最小二乘(KPLS)中,采用构造的Morlet小波核函数进行数据变换,将输入映射到高维非线性的特征空间,在特征空间中,利用线性偏最小二乘方法构造预测融合模型。通过对齿轮箱断齿工况升速过程中的振动信号进行分析,结果表明,该模型使用滑动窗方法不断更新建模数据进行动态预测,预测精度高,可大大降低数据传输量,获得显著的节能收益。通过与灰色RBF核偏最小二乘(GRBFKPLS)和RBF核偏最小二乘(RBFKPLS)预测模型对比,GMWKPLS性能最佳,预测误差范围在±0.4%以内。     

时延系统中T-LSSVR动态软测量建模方法研究

针对工业过程中由于系统存在延时导致软测量模型难以建立、模型精度偏低等问题,提出将系统延时(T)与最小二乘支持向量回归机(LSSVR)相结合,构建一种基于T-LSSVR的动态软测量建模方法;该方法在建模过程中利用互相关函数与一阶广义差分算法辨识得到“静态响应延时”和“动态响应延时”,通过软测量手段对变量进行预测以实现辅助变量对主导变量的最佳估计。对某化工企业具有此类双延时性质的系统进行实验,实验结果表明该建模方法在动态和稳态数据预测方面都有良好的预测效果。     

电液伺服系统的神经网络建模方法研究

针对电液伺服系统固有的流量-压力特性等非线性因素使得采用传递函数等传统方法难以获得电液伺服系统的精确模型的问题,详细研究了电液伺服系统的神经网络建模方法.研究了两种最常见的神经网络,即多层感知器神经网络和径向基函数神经网络,采用5种典型学习算法构造了3种多层感知器神经网络和2种径向基函数神经网络,并结合自动定深电液伺服系统的工程实例,详细分析了这5种神经网络在电液伺服系统中的建模性能.研究结果表明,采用正交最小二乘算法的径向基函数神经网络最适合电液伺服系统的建模.     

基于ELM的非线性PLS软测量方法研究

提出了一种基于极限学习机的非线性偏最小二乘软测量方法,有效地处理过程非线性、数据共线性以及在线快速建模等问题.该方法保留线性偏最小二乘外部模型以去除变量间的相关性,采用极限学习机建立内部模型来准确描述系统的非线性关系,与其它方法相比,该方法建模速度快,并具有良好的泛化能力.通过在苯乙烯反应器仿真及穿孔能耗预测应用结果表明,该方法建立的模型精度、泛化能力均优于传统方法,验证了其可行性和有效性.     

基于改进偏最小二乘的CMM动态误差混合建模分析

三坐标测量机(CMM)动态误差源错综复杂,并且相互影响,因此很难建立一个通过误差源分析误差的准确预测模型.本文以空间测量位置的三维坐标值和测量机测量时的计算机直接控制(DCC)参数,包括移动速度、逼近距离和触测速度作为CMM动态测量误差模型的原始自变量,并通过3B样条变换获得各原始自变量与动态测量误差的非线性关系函数,再利用正交投影法把解释矩阵中与因变量无关的成分扣除掉,得到新的解释矩阵后再用偏最小二乘(PLS)回归进行降维和参数估计,从而得到CMM动态测量误差模型,即基于3B样条-正交投影偏最小二乘(3BS-OPPLS)模型.这样既避免了分析错综复杂的误差源及其相互影响,又能够捕捉各自变量对动态测量误差的非线性影响,并能克服因解释变量过多而产生的多重共线性问题.实验结果表明建立的3BS-OPPLS模型的预测效果优于未经正交投影的3B样条-偏最小二乘(3BS-PLS)模型,模型的预测精度得到显著提高.     

热膜式空气质量流量传感器动态非线性建模

热膜式空气质量流量传感器响应速度较快，测量范围宽，可靠性高，广泛应用于发动机空燃比的测量。但是，这种传感器的动态非线性问题影响了进气量测量的精度。采用基于多幅值阶跃信号的Hammerstein模型和两步辨识方法描述了传感器的特性。通过动态标定实验，得到不同幅值的阶跃输入、输出数据。根据幅值，用最小二乘拟合方法确定非线性系数，由输入数据和非线性系数得到静态非线性环节的输出。根据输出数据，运用线性自回归方法得到动态线性环节的传递函数。这样就建立起块联形式的动态非线性模型，有利于传感器动态非线性的校正。建模结果表明，动态非线性模型比线性模型可更准确地描述传感器的特性。     

基于改进最小二乘步骤的NARMA模型辨识非线性时变结构系统

基于时变非线性自回归滑动平均模型利用改进的递推最小二乘算法提出一种用于非线性时变结构系统辨识的方法。利用线性变换将非线性时不变结构系统的动力学模型转化为非线性自回归滑动平均模型,然后将非线性项展开为系统输出数据的多项式的形式。利用短时时不变假设,通过改变模型的参数跟踪系统参数的变化,将非线性时变系统的辨识问题转化为线性时变系统的辨识问题,再利用改进的递推最小二乘算法实现对非线性时变结构系统的辨识。最后通过一个具有非线性时变刚度的三自由度结构系统的仿真算例表明,该方法可以有效地辨识非线性时变结构系统。     

径向基函数神经网络在地下水位预报中的应用

本文在介绍径向基函数神经网络原理的基础上,研究径向基函数神经网络模型在地下水位预报中的应用,以吉林西部地区为例,应用其1990-2012年的月平均地下水位数据,建立径向基函数神经网络模型。为进一步证明预报结果的准确性,把预报结果与自回归模型的预报结果进行比较。结果表明:径向基函数神经网络模型能很好地进行地下水位预报,同自回归模型相比,径向基函数神经网络模型预报的精度更高,预报结果更具有准确性。     

移动最小二乘支持向量机

基于移动最小二乘逐点逼近思想,移动权被引入到最小二乘支持向量机的误差变量中,得到新算法的模型.此外,证明了用移动最小二乘支持向量机作函数估计与在特征空间中用移动最小二乘法得到的解是一致的,揭示了移动最小二乘支持向量机所选择的核函数相当于移动最小二乘法所选择基函数组.数值试验与实例进一步验证所提出方法的优越性.     

基于非线性动力学的声呐回波特征提取

文章介绍了以多项式拟合的方法进行信号重构的非线性动力学模型,选取少量的拟合系数作为衡量信号与干扰的特征差异的表征量,构成“动力学分类器”。在完善了用于相空间重构的动力学模型基础上,确定了用于目标回波的主要非线性系数。数据分析结果表明了该方法的有效性,得出的结论表明主动声纳回波具有与混响不同的非线性动力学特征,且不同目标之间的非线性动力学特征也不相同,这为回波的非线性动力学建模及其用于检测与分类奠定了基础。     

汽车座椅聚合物泡沫座垫非线性弹性-阻尼特性建模研究

该文探讨了汽车座椅聚合物泡沫座垫的非线性弹性-阻尼特性的一种建模方法及过程。首先进行了泡沫座垫的动态力学特性实验测试,根据座垫的非线性动态特性特征选择了模型的表达式,再通过大量实验数据对其进行了参数辨识,建立了座垫的一种非线性弹性-阻尼特性数学模型,表达了座垫的动态载荷与变形位移、速度的关系。另一方面,进行了实际人体在座垫上的正常坐姿体压分布测试,参考体压分布状态进行了座垫的离散化,建立了泡沫座垫的垂向非线性弹性-阻尼特性的离散化模型,可更好地模拟座椅-乘员系统的人体角振动响应特性。最后进行了所建立的聚合物泡沫座垫动态特性模型在座椅-乘员系统多体动力学响应模拟分析中的应用验证。     

Model reduction for nonlinear multiscale parabolic problems using dynamic mode decomposition

In this article, a model reduction technique is presented to solve nonlinear multiscale parabolic problems using dynamic mode decomposition. The multiple scales and nonlinearity bring great challenges for simulating the problems. To overcome this difficulty, we develop a model reduction method for the nonlinear multiscale dynamic problems by integrating constraint energy minimizing generalized multiscale finite element method (CEM-GMsFEM) with dynamic mode decomposition (DMD). CEM-GMsFEM has shown great efficiency to solve linear multiscale problems in a coarse space. However, using CEM-GMsFEM to directly solve multiscale nonlinear parabolic models involves dynamically computing the residual and the Jacobian on a fine grid. This may be very computationally expensive because the evaluation of the nonlinear term is implemented in a high-dimensional fine scale space. As a data-driven method, DMD can use observation data and give an explicit expression to accurately describe the underlying nonlinear dynamic system. To efficiently compute the multiscale nonlinear parabolic problems, we propose a CEM-DMD model reduction by combing CEM-GMsFEM and DMD. The CEM-DMD reduced model is a coarsen linear model, which avoids the nonlinear solver in the fine space. It is crucial to judiciously choose observation in DMD. Only proper observation can render an accurate DMD model. In the context of CEM-DMD, we introduce two different observations: fine scale observation and coarse scale observation. In the construction of DMD model, the coarse scale observation requires much less computation than the fine scale observation. The CEM-DMD model using the coarse scale observation gives a complete coarse model for the nonlinear multiscale dynamic systems and significantly improves the computation efficiency. To show the performance of the CEM-DMD using the different observations, we present a few numerical results for the nonlinear multiscale parabolic problems in heterogeneous porous media.     

螺栓连接非线性振动特性研究

摘要：在不同的外界激励下,螺栓连接常常表现出一定的非线性。为研究螺栓连接的非线性特性,设计了一个螺栓连接系统,并对其进行不同基础激励下的正弦扫频实验。通过实验数据的分析得到了螺栓连接的共振频率和相对阻尼系数,发现其随着激励量级的不同呈现出较明显的非线性特性。在理论模型研究中,将系统简化为非线性弹簧、非线性阻尼器、质量块的单自由度模型,并利用实验数据对非线性方程中的系数进行了识别。利用此非线性模型,求出系统的主共振频率和相对阻尼系数,它们与实验结果相比差别较小,说明文中所给的非线性方程能较好描述螺栓连接的振动特性。     

一种热线式MAF传感器分段块联模型辨识

采用静态非线性函数与动态线性环节的块连接模型来描述热线式空气质量流量（MAF）传感器的动态特性,非线性环节用多项式表示,动态线性环节采用OE模型结构．基于静、动态标定实验数据,分别建立了热线式MAF传感器在正、负阶跃激励下各校准点的Hammerstein模型,并利用非建模数据对其进行了相互验证．通过合理选择分段区间,确定出热线式MAF传感器各工作区域的最佳局部动态数学模型．模型检验结果表明：基于Hammerstein模型的分段模型比由任意一组动态数据所建模型具有更高的预测精度．     

基于函数连接神经网络的传感器Hammerstein模型辨识研究

针对非线性动态传感器模型辨识问题,提出利用函数连接神经网络算法对非线性系统的Hammerstein模型进行一步辨识的方法。以多项式逼近传感器中的静态非线性环节,同时结合动态线性环节的差分方程,建立关于直接输入输出的离散数据表达式,利用改进FLANN训练求解Hammerstein模型参数。采用变学习因子的方法对FLANN算法进行改进,提高了收敛速率和稳定性。实验结果表明,该辨识方法简单有效且具有更快的收敛速度。     

基于分数阶微分的金属橡胶迟滞非线性动力学模型

金属橡胶元件的应力应变关系为非线性滞回曲线,现有的金属橡胶动力学模型大多采用多参数、分段函数进行描述,增加了系统的复杂性。通过分析金属橡胶的弹性恢复力和阻尼力的组成,利用分数阶微分能够描述各种材料及过程记忆性的特点,提出一种含有分数阶微分的金属橡胶黏弹性本构模型,在此模型基础上建立了金属橡胶非线性动力学系统模型;通过正弦位移加载实验获取了典型金属橡胶隔振系统在多种激励幅值、频率作用下的恢复力;采用遗传算法对实验数据进行曲线拟合,识别出模型中所有参数;通过分析推导出系统模型中各参数与振幅及频率的函数关系。结果表明,所提出的含分数阶微分项的金属橡胶非线性动力学系统模型,具有连续的数学表达式,能够较准确地反映金属橡胶非线性系统的完整动力学性能,而且与现有金属橡胶动力学系统模型相比,参数较少,结构简单,为金属橡胶动力学系统的研究提供了新的思路。     

High speed double torsion tests on tough polymers. II: Nonlinear elastic dynamic analysis

Although the High Speed Double Torsion (HSDT) test readily generates steady rapid crack propagation in tough structural polymers, computation of the dynamic fracture resistance from displacement data using a transient dynamic torsional beam-on-elastic-foundation model leaves considerable scatter in the results. Much of this scatter is here traced to the use of a single high-rate, small strain elastic modulus to model these highly nonlinear materials for generation mode analysis. The use of nonlinear, large-strain dynamic shear stress-strain data, from a test which measures the impedance to HSDT displacement loading of a previously cracked specimen, increases the consistency of fracture resistance data for pipe-grade polyethylenes. For crack velocities approaching the torsional wave speed, consistency is further improved by accounting for energy transmitted to the crack front by axial stresses set up by differential warping. The corrected data show fracture resistance to be almost constant for crack velocities exceeding some critical minimum.     

An Improved Concrete Damage Model for Impact Analysis of Concrete Structural Components by using Finite Element Method

This paper presents the development of an improved concrete damage model for projectile impact on concrete structural components. The improvement is in terms of reduction of input material parameters for nonlinear transient dynamic impact analysis by employing concrete damage model. The experimental data such as pressure vs volumetric strain, triaxial compression failure and pressure vs stress difference have been used for evaluation of the important parameters of concrete damage model. Various contact algorithms have been outlined briefly to model the interface between the projectile and target. The nonlinear explicit transient dynamic analysis has been carried out by using finite element method to compute the responses. It is observed that the computed penetration depth obtained in the present study is in good agreement with those values of corresponding experimental studies and LS-DYNA.