防护热板宽度对导热系数测试精度的影响研究

沥青混合料导热系数是影响沥青路面加热温度场的重要参数。为提高沥青混合料导热系数的测试精度,依据传热学理论,采用有限差分法,建立了防护热板法导热系数测试过程中沥青混合料试件的温度场计算模型。使用MATLAB软件计算得出了试件温度场的分布,通过试验验证了模型计算结果的准确性,并对影响温度场分布的因素进行了分析。分析结果表明：尺寸300 mm×300 mm、厚度20～40 mm的沥青混合料试件,在保证精度≤0.1%条件下,测试仪防护热板的最小宽度为98 mm。该研究结论对材料导热系数测量及导热系数测试仪的设计有参考意义。     

基于IGWO-XGBoost融合模型的沥青路面抗滑性能评估

为研究沥青路面抗滑性能影响因素,精确预测路面抗滑性能,本文使用Gocator 3110三维智能传感器采集沥青混合料试件表面纹理并使用摆式摩擦仪测试试件表面摩擦系数.针对三维纹理点云数据中的异常数据,提出基于径向基函数(RBF)的邻域插值算法进行数据质量提升.根据修复后的三维纹理点云数据计算出具有代表性的10类宏观纹理特征参数,并采用Pearson系数相关性分析法去除冗余因子,改进模型的输入特征,并构建基于改进灰狼优化算法(IGWO)与XGBoost融合的沥青路面抗滑性能预测模型,预测沥青路面的摩擦系数.结果表明,提出模型的预测精度优于多元线性回归模型、支持向量机回归模型以及基于网格化搜索的XGBoost模型.     

旋转压实仪参数自整定数字PID控制器的设计

为了使旋转压实仪对高等级公路路面材料一沥青混合料的性能试验达到标准要求,采用理论分析与试验相结合的方法研究了旋转压实仪对沥青混合料试样压实过程中压实力的变化特征,获得了参数自整定压实力数字PID控制器的设计方法和设计参数.在压实过程的初始阶段每转对控制器参数进行自整定,确定了0.25秒的最佳采样频率.根据研究结果设计的数字控制器经过多次实际试验验证,结果表明其达到了标准要求的控制精度.     

基于表面粗糙度的铝合金材料疲劳寿命预测

为了研究表面粗糙度对铝合金材料疲劳寿命的影响,提出一种利用基于表面粗糙度曲线的插值法构造试件真实表面形貌的方法.首先对试件进行打磨处理,然后利用粗糙度仪提取打磨后试件的粗糙表面轮廓曲线;使用插值法重构三维有限元模型并进行疲劳寿命分析;将得到的疲劳寿命与MTS疲劳试验得到的结果相对比;最后建立了粗糙度参数与疲劳寿命之间的...     

半刚性基层沥青路面抗裂性能测试系统研发

为更加精确地评价半刚性基层沥青路面的抗裂性能,系统分析了沥青路面开裂机理,依此设计抗裂测试系统的功能设计,明确其具体构造要求,并对其框架及细部进行了详细设计,基于层底应力敏感性分析确定测试的控制模式及参数范围,依据仪器的工作原理、检验指标,进行了温控系统、横向拉伸系统、竖向剪切系统设计,提出了横纵向疲劳次数作为设计参数,并开发与仪器匹配的计算机辅助分析软件并进行测试;测试系统为半刚性沥青路面的抗裂性能的评价提供了技术支撑.     

融入邻域作用的高斯混合分割模型及简化求解

目的 基于高斯混合模型（GMM）的图像分割方法易受噪声影响,为此采用马尔可夫随机场（MRF）将像素邻域关系引入GMM,提高算法抗噪性。针对融入邻域作用的高斯混合分割模型结构复杂、参数估计困难,难以获得全局最优分割解等问题,提出一种融入邻域作用的高斯混合分割模型及其简化求解方法。方法 首先,构建融入邻域作用的GMM。为了提高GMM的抗噪性,采用MRF建模混合模型权重系数的先验分布。然后,利用贝叶斯理论建立图像分割模型,即品质函数;由于品质函数中参数较多（包括权重系数,均值,协方差）、函数结构复杂,导致参数求解困难。因此,将品质函数中的均值和协方差定义为权重系数的函数,由此简化模型结构并方便其求解;虽然品质函数中仅包含参数权重系数,但结构比较复杂,难以求得参数的解析式。最后,采用非线性共轭梯度法（CGM）求解参数,该方法仅需利用品质函数值和参数梯度值,降低了参数求解的复杂性,并且收敛快,可以得到全局最优解。结果 为了有效而准确地验证提出的分割方法,分别采用本文算法和对比算法对合成图像和高分辨率遥感图像进行分割实验,并定性和定量地评价和分析了实验结果。实验结果表明本文方法的有效抗噪性,并得到很好的分割结果。从参数估计结果可以看出,本文算法有效简化了模型参数,并获得全局最优解。结论 提出一种融入邻域作用的高斯混合分割模型及其简化求解方法,实验结果表明,本文算法提高了算法的抗噪性,有效地简化了模型参数,并得到全局最优参数解。本文算法对具有噪声的高分辨率遥感影像广泛适用。     

基于误差补偿模型的工艺参数优化研究

复杂系统或过程参数优化问题往往采用建模发现其潜在规律,再通过优化方法利用该规律获取最佳工艺参数。而建模误差的存在,往往使优化解与实际最佳工艺参数存在差距,难以获得理想性能。为此提出一种基于误差补偿模型的优化决策方法,通过分析并选取影响建模误差的因素,构建误差补偿模型,修正模型,提高决策性能。首先,从数据挖掘角度建立复杂工艺近似模型,并分析影响建模误差的主要因素;其次,以训练误差为导师信号,利用BP网络建立影响因素与建模误差之间的函数关系,确定误差补偿函数;最后,将近似模型与补偿函数叠加作为最终的工艺模型。数学仿真与电路系统优化实验结果表明:误差补偿后,仿真模型得到的优化函数最优值相对误差降低9.63%,而电路系统中决策参数的超调量下降2.17%。可见,补偿模型优化参数控制效果优于近似模型,验证了所提方法对于提高工艺参数优化决策性能有效性。     

基于双层混合法的计算机系统性能评价模型

在计算机系统性能评价模型中,指标权重分配方案是影响评价结果的重要因素.考虑到现有主流权重赋权方法存在的不足,提出兼顾主客观法的双层混合赋权模型,以尽可能地提高评价结果的可信度.该方法根据领域专家对准则层的主观评价,首先采用层次分析法给出各指标权重;然后,根据基准测试程序测试结果,对指标层采用离差最大化法确定对应准则层的指标权重,并通过混合赋权确定指标的最终权重;最后,结合标准化之后的评判矩阵确定待测系统之间的性能优劣顺序.实验表明,本评价模型能够较精确的完成评价计算机系统性能的任务.     

基于L1自适应的无人飞艇俯仰姿态控制器设计

针对无人飞艇模型复杂的非线性特性和不确定因素干扰姿态控制的问题,采用L1自适应控制方法构建不确定参数模型,进行无人飞艇的纵向姿态控制律设计,提高了飞艇纵向控制抗扰能力。通过建立无人飞艇俯仰运动模型,结合LQR对系统进行反馈配置以改善其稳定性,并将系统配置为典型L1被控对象形式,利用投影算子引入不确定参数对模型修正,得到自适应的控制算法。结果表明,基于反馈优化配置的L1自适应控制算法能够使无人飞艇的俯仰得到良好的瞬态和稳态性能,对系统参数摄动具有较强的鲁棒性,可适用于无人飞艇的姿态控制。     

非机动车流矢量场模型及其参数变化规律研究

交通流特性参数是交通规划与控制研究中的基本参数指标,但是,交通流特性参数通常由经验确定,准确性很难得到保证;针对非机动车行驶总是向阻碍最小,空间最大的方向移动的特点,对矢量场微观模型进行了改进,将非机动车沿道路方向和垂直道路方向的运动分开建模,然后用改进后的模型对路段、路口进行微观仿真,并利用仿真得到的统计数据分析交通流特性参数,得到交通流特性参数与非机动车驾驶行为参数之间的定性定量关系,与实测数据吻合良好;根据该关系,可以在交通仿真和交通规划的研究中,对模型参数进行实时校正,使仿真和规划结果更加准确.     

遗传算法调整蚁群算法参数模型研究

由于蚁群算法参数取值范围的不确定性和参数之间的相互影响性,如何确定待解决问题蚁群算法的最优组合参数使得其求解性能最优成为一个难题,至今对该问题还没有完善的理论依据,大多数情况下是通过反复试验试凑得到。根据这些问题,通过平衡蚁群算法探索和开发能力,建立算法性能评价目标函数,采用遗传算法对蚁群参数进行求解,从而得到一组性能较佳的组合参数。基于经典TSP问题进行试验模拟,仿真实验结果表明,该模型能够有效地确定蚁群算法参数,为蚁群算法组合参数的选择提供了一种可行方案。     

基于时空优化深度神经网络的AQI等级预测

针对现有空气质量预测方法精度偏低、对噪声敏感等问题,提出一种基于堆栈降噪自编码（Stacked Denoising Auto-Encoders,SDAE）模型的空气质量等级预测方法。首先以武汉市历史空气质量和气象监测数据为研究对象,建立SDAE模型逐层学习原始数据的特征表达,并将最后一层特征与分类器连接完成预测模型的调优。同时改进多参数网格搜索法,选取了最优的超参数组合。然后在测试集上进行预测,并用预测值与实际值之间的平均绝对误差和均方误差等指标作为预测性能评价标准。通过与其他网络模型的实验对比,证明了SDAE模型对于空气质量等级具有较优的预测性能。最后从时间、空间、时空三个角度对该模型输入进行优化,实验结果表明基于空间优化的SDAE模型预测性能提升最为明显,能够得到比传统方法更加精确的预测结果。     

基于模糊神经网络的飞机某系统故障诊断研究

提出一种基于模糊神经网络的飞机某系统故障诊断方法。利用改进的模糊C均-值聚类算法进行结构辨识,从而自动获得模糊规则库,并得到模糊模型的初始参数;然后生成与之相匹配的初始模糊神经网络,并通过学习算法训练网络来进行参数辨识,得到一个精确的模糊模型。将该系统地面实测数据作为样本数据,建立起了基于模糊神经网络的飞机某系统故障诊断模型。最后对该模型进行测试与分析,结果表明该方法具有抗噪、抗敏感、诊断准确度高等优点。     

沥青混合料数字图像特征提取边缘跟踪算法

研究了沥青混合料数字图像特征提取的边缘轮廓跟踪算法,为实现沥青混合料体积指标的自动检测分析进行了有益探索,提高了沥青混合料中集料大颗粒参数测定的精度,该方法与采用数学形态学对其进行细集料的特征提取方法相结合,为沥青混合料中的集料体积组成百分比的自动检测提供了科学依据.     

模型体结构可控装配方法

为在模型内部生成可控的多孔隙结构,提出一种针对三角网格模型的内部结构装配方法.首先对模型对象内部空间进行划分,确定目标装配区域;然后根据设计要求,采用隐函数表达的参数化结构作为模型单元填充装配区域,并通过优化局部区域的性能实现整体设计目标;最后从参数化表达的体结构模型中提取等势面,将其直接转化为三角网格体模型.实验结果表明:该方法能够构建密度、连通性和梯度可控的复杂结构,保证内部结构单元之间的平滑过渡,同时避免因大量布尔运算操作产生的错误.     

基于社会选择理论的在线服务评价

用户评价标准不一致和偏好不一致导致网络空间中的在线服务之间不具备公正的可比较性,从而用户难以选择到满意的在线服务,因此,提出了基于社会选择理论计算在线服务优劣的排序方法。首先,根据用户给出的用户-服务评价矩阵构建群体偏好矩阵;然后,基于群体偏好矩阵和Kemeny社会选择函数构建0-1整数规划模型;最后,通过求解该模型可得到服务的最优排序结果。该方法聚合个体偏好为群体偏好,决策符合群体大多数人的偏好且与个体偏好保持最大的一致性。通过理论分析和实验验证了该方法的合理性和有效性。实验结果表明,该方法能有效地解决在线服务之间的不可比较性问题,实现在线服务的优劣排序,并可以有效抵制推荐攻击,具有较强的抗操纵性。     

基于数据分析的圈闭含油气性评价参数体系构建

圈闭含油气性评价参数体系的选取与建立是评价工作的基础,评价参数体系的实用性将影响到评价结果的可靠性。论文基于数据驱动方法,利用圈闭勘探过程中积累的地质特征样本数据,采用相关性分析与灰色关联分析相结合的方法,分析圈闭地质参数之间的相关性及关联关系,确定影响圈闭含油气性等级的关键地质参数,剔除与其他参数相关度较高的评价参数,构建圈闭含油气性评价参数体系。     

基于模糊控制的双闭环直流可逆调速系统的设计

对于双闭环直流可逆调速系统,提出了一种将模糊控制与常规PI控制相结合应用在转速环调节器设计的方法。根据工程经验与专家知识所确定的模糊控制规则,进行模糊推理,实现转速环调节器参数的动态整定。应用Matlab软件构建了双闭环直流可逆调速系统的仿真模型,并对转速环分别采用模糊PI控制器和常规PI控制器的直流可逆调速系统分别进行仿真实验并对比结果。从仿真结果可以得出采用模糊控制可以对直流可逆调速系统的动态与静态特性、抗扰性能、恢复性能以及跟踪性能有比较明显的改善与提高。     

煤低温氧化动力学参数测试方法对比研究

针对现有研究缺乏对不同煤低温氧化动力学参数测试方法的对比分析,采用Coats-Redfern法、q/m法及Starink等转化率法3种测试方法分别计算煤低温氧化动力学参数,并以煤氧化自热反应时间和自燃临界堆积厚度作为对比参量比较3种方法的准确性。通过绝热氧化装置和同步热分析仪进行了煤样在纯氧和贫氧条件下的绝热氧化实验、多升温速率实验和恒温实验。根据热分析实验结果,分别采用3种方法计算煤低温氧化动力学参数。依据获得的动力学参数计算煤氧化自热反应时间和自燃临界堆积厚度。将计算结果与实测的煤氧化自热反应时间和采空区实际遗煤厚度进行对比,评价3种方法的准确性。实验结果表明:(1)通过绝热氧化实验实测的煤氧化自热温度变化率随时间的推移均逐渐增大;采用Coats-Redfern法计算得到的温度在0～8h(q/m法为0～10h)内几乎不发生变化,超过这一时间段后温度迅速升高;采用Starink等转化率法获得的温度变化趋势与绝热氧化实验实测结果类似。(2)采空区实际遗煤厚度大于Coats-Redfern法计算得到的临界堆积厚度;采用q/m法获得的临界堆积厚度超过了该工作面所在煤层厚度,与实际明显不符;采用Starink等转化率法获得的计算结果与实际较为接近。(3)采用Starink等转化率法获得的预测结果与实测结果更为接近,表明Starink等转化率法得到的煤低温氧化动力学参数较其他2种测试方法更为准确。     

基于AIC的RVM核参数选择方法及其应用

在采用高斯径向基函数的相关向量机(RVM)回归模型中,核参数与模型性能之间关系复杂,针对如何确定RVM核参数的问题,提出一种基于AIC准则选择RVM的核参数的方法。首先基于Akaike Information Criterion (AIC)思想,得出一种新的统计量Q,同时将Q作为适应度函数;然后利用微分进化算法（Differential Evolution Algorithm,DE）对核参数进行寻优,以此选择确定核参数;最后利用该算法建立RVM回归模型对黄金价格进行短期预测。实验结果表明,该模型较传统方法建立的预测模型具有更高的拟合精度和更好的泛化能力,进一步证明基于AIC准则选择RVM的核参数的方法的可行性和有效性。