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1.
The only large-scale, cost-effective way to exhaust contaminated air from the furnace pot room of an industrial plant is through natural ventilation. The effectiveness of the ventilation depends, amongst others, on the openings of the windows through which the air is allowed to enter and exit the workshop. The ventilation is also directly influenced by the prevailing weather outside the building. An appropriate measure that characterises the ventilation within the workshop is the number of air changes per hour, and ideally, it should be close to a prescribed value for all weather conditions. This requirement can be met by the appropriate adjustment of the opening angles of the inlet and outlet window slats. This paper reports on the feasibility of using mathematical optimisation to determine the ideal window slat angles for different prevailing wind conditions. The proposed optimisation methodology employs computational fluid dynamics software (FLUENT), coupled to a computationally economic optimisation algorithm (Dynamic-Q), to determine the optimal slat angles. Results of the successful application of the proposed optimisation procedure to an example problem of a large-scale aluminium smelter pot room are presented.A much abbreviated version of the paper was read at the WCSMO6 ISSMO Congress in Rio de Janeiro, May 2005  相似文献   
2.
Gearbox fault diagnosis using adaptive redundant Lifting Scheme   总被引:4,自引:1,他引:3  
Vibration signals acquired from a gearbox usually are complex, and it is difficult to detect the symptoms of an inherent fault in a gearbox. In this paper, an adaptive redundant lifting scheme for the fault diagnosis of gearboxes is developed. It adopts data-based optimisation algorithm to lock on to the dominant structure of the signal, and well reveal the transient components of the vibration signal in time domain. Both lifting scheme and adaptive redundant lifting scheme are applied to analyse the experimental signal from a gearbox with wear fault and the practical vibration signal from a large air compressor. The results confirm that adaptive redundant lifting scheme is quite effective in extracting impulse and modulation feature components from the complex background.  相似文献   
3.
现有的纠删码假设存储节点的可用性是相同的,而现实的应用系统往往由可用性不同的异构存储节点组成,这使得系统的实际可用性与设计的最优值之间存在一定的差异。为了减小系统的实际可用性与设计最优值的差异,将存储节点看作是异构的,提出一种异构存储节点下的可用性分析框架,以及优化的纠删码部署方法。实验表明,所提出的纠删码部署方法的可用性与系统实际可用性的差异小,性能明显优于现有的相关工作。  相似文献   
4.
为了提高网络流量预测精度,针对最小二乘支持向量机LSSVM(Least Squares Support Vector Machine)参数优化问题,提出一种改进人工蜂群ABC(artificial bee colony)算法优化LSSVM的网络流量预测模型(ABC-LSSVM)。该模型根据混沌理论对网络流量时间序列进行重构,然后将网络流量预测精度作为优化目标,通过ABC算法找到最优的LSSVM参数,并建立网络流量预测模型,最后采用仿真对比实验测试模型的性能。仿真结果表明,相对于参比模型,ABC-LSSVM解决了LSSVM参数优化的难题,能够更加准确刻画网络流量复杂变化规律,提高了网络流量的预测精度。  相似文献   
5.
针对标准BP算法易陷入局部极值及收敛速度慢等问题,提出一种基于粒子群优化与BP算法的协同神经网络学习方法。该方法在网络的学习过程中,同时利用PSO优化算法与BP算法进行最优网络权值的协同搜索,从而充分利用粒子群算法的全局搜索性及BP算法的反向传播特点。将该算法应用于4个复杂函数的拟合仿真,并与标准BP算法以及传统的粒子群优化BP神经网络算法进行比较。实验结果表明所提的协同算法的性能优于传统的BP网络优化算法。  相似文献   
6.
以挖掘性的自动(TS )为研究对象,依赖于核心语句这一概念,在考虑现存相关研究成果的基础上,设计一种基于特征向量中心概念及连续LexRank、以图形表示的多文本自动优化模型及算法。在此模型中,创建了一个基于内语句余弦相似度连接矩阵以实现语句的图形表示形式对应的邻接矩阵。为了验证算法的可行性与效率,设计了相关实验方案,并通过与现存算法执行效果进行实时比对。实验结果表明,提出的带阈值及基于连续LexRank的算法具有较高的效率。  相似文献   
7.
针对油田开发指标预测问题,提出一种T-S模型建模方法.该方法采用量子遗传算法优化T-S参数.首先根据预测指标及影响因素建立模糊规则库,然后根据模糊规则库建立T-S预测模型,采用改进的量子遗传算法优化T-S参数.以油田开发指标中含水率预测为例,结果表明该方法是有效可行的.  相似文献   
8.
一种解决复合形局部最优及加速计算的方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
对求解非线性约束优化问题的复合形法陷入局部最优的问题进行探讨,给出了一种改进的方法.改进后的方法不仅可以有效地寻找全局最优解,而且计算速度较传统复合形算法快.  相似文献   
9.
近年来,基于仿生学的随机优化技术成为学术界研究的重点问题之一,并在许多领域得到应用。粒子群优化(PSO)算法和蚂蚁算法ACO(Ant Colong Optimization)是随机全局优化的两个重要方法。PSO算法初始收敛速度较快,但在接近最优解时,收敛速度较慢,而ACO正好相反。结合二者的优势,先利用粒子群算法,再结合蚂蚁算法,以对称旅行商问题为例进行了仿真实现。实验结果表明,先利用PSO算法进行初步求解,在利用蚂蚁算法进行精细求解,可以得到较好的效果。  相似文献   
10.
 改变应用最小二乘法求解大坝统计预警模型的传统方式,利用粒子群算法随机搜索的优化能力确定统计模型的回归系数。针对粒子群算法收敛速度较慢等问题,提出一种新的自适应策略,能够依据粒子个体和种群的优化信息,调整学习因子,并将该策略与遗传算法的交叉、变异算子相结合。通过工程算例表明,该方法具备较好的搜索多样解能力,自适应地调整粒子飞行的步长,提高了粒子群算法的收敛速度;基于该方法的大坝预警评价模型与最小二乘法、基本粒子群算法相比,数据挖掘能力强,预警评价结果与大坝的实际运行状态更加吻合,有效地提高了统计模型的预测精度。  相似文献   
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