基于改进统计外推法的风力机疲劳载荷分析

针对兆瓦级风力机部件承载的载荷范围宽、部件寿命时间长所导致的短时测试或仿真所采集的数据不完整的问题,采用改进的统计外推法计算疲劳损伤密度,选定拟合概率分布的阈值,消除大量小循环使载荷分布尾部失真的影响;对大于阈值的数据进行概率分布拟合,建立一种更接近载荷分布尾部的概率分布模型,实现风力机疲劳载荷分析。仿真计算表明,与传统的统计外推方法相比,所采用的改进统计外推法在实际应用中准确性更高,能够更好地适用于风力机部件疲劳分析。     

基于SQP局部搜索的多子群果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法在寻优过程中种群多样性降低导致算法易陷入早熟收敛的问题,提出了基于序列二次规划（SQP）局部搜索的多子群果蝇优化算法（MFOA-SQP）。新算法将果蝇种群均匀划分为多个子群,并引入粒子群算法中的惯性权重和学习因子,协同调节果蝇移动方向和步长;每隔一定迭代次数重新划分子群,避免种群单一化,使算法更易跳出局部最优;对子群最优个体进行SQP搜索,提高局部寻优性能。通过6个测试函数和优化广义回归神经网络对银行客户进行分类的实验结果表明,算法在寻优精度和速度方面性能优越,能够有效提高广义回归神经网络的分类准确率。     

一种改进的小生境遗传聚类算法

传统的遗传算法具有早熟收敛和后期收敛速度慢的缺点,采用改进的小生境技术解决这一问题,同时根据具体问题改进了遗传算子,并将改进后的小生境遗传算法应用于聚类挖掘中。由于聚类挖掘算法中的K—means算法对初始值K的选取敏感,选取值的不同会导致聚类结果的不同,很容易陷入局部最优,使得聚类结果很差。因此,将改进的小生境遗传算法和K-means算法相结合,得出一种改进的小生境遗传聚类算法。验证表明优该算法对提高聚类分析质量是有效的。     

基于出租车GPS大数据的城市区域间可达性评估模型

区域间可达性的评估对城市地面交通出行效率的提高有着重要作用。传统区域间可达性评估方法使用区域间直线距离计算区域间的平均旅行时间,其平均值与实际值的偏差较高,而且基于出租车乘降热点统计的区域间可达性量化方法对于旅行目的地分布不均的区域量化结果过低。针对以上两点不足导致的区域间可达性评估不准确的问题,文中构建了基于GPS的区域间可达性评估模型,从出租车GPS数据中提炼出完整的旅行来计算实际的旅行时间,以提高平均旅行时间的准确性。在此基础上还提出了一种基于四维OD矩阵的可达率计算模型,并以此可达率作为可达性量化标准,从而解决部分区域因发生旅行的目的地分布不均而导致的区域可达性评估不准确的问题。实验表明,提出的可达性评估模型较传统方法而言评估的准确性提高了9.4％～28.7%,特别是在旅行目的地分布不均的结果区域中,可达性评估准确性的提高更为显著。     

我国森林防火工作现状及对策

随着经济的快速发展,国家对林业的发展越来越重视,在森林防火的工作上也取得了一定的进步。森林火灾对于林业的影响巨大,所以更好地开展森林防火工作是预防森林火灾的基础性工作,对于林业资源的保护、林区工作人员的保护有重要意义。本文笔者研究了森林防火工作开展的现状,提出一些强化措施,希望能帮助林业管理人员提升工作质量和工作效率,保证我国林业健康发展。     

矿业大国矿山健康安全管理与标准体系特征

概述世界矿业大国矿山健康安全管理机构框架,分析部分国家矿山健康安全标准化体制,包括矿山健康安全标准体系、标准管理组织形式及机制;给出了矿山健康安全标准体系理论特征;为促进我国矿山安全健康管理与标准体系建设和发展提供经验借鉴和启示。     

港西油田疏松砂岩密闭取心低收获率应对措施

港西油田主要含油层系为新近系明化镇组和馆陶组,孔隙度为31%,平均空气渗透率为849mD,为典型的高孔高渗疏松砂岩油藏。由于油层埋藏浅、地层疏松,加之常年注水开采的影响导致地层胶结性进一步变差,多年没有取心经验,该类井密闭取心保证收获率成为最大难题。以该油田某井为例,第一筒试取心收获率只有57.29%,通过对资料进行分析,与邻井电测井壁取心资料对比,制定合理的操作规程以及对钻井参数实施调整,第二筒取心收获率提高到100%。最终该井密闭取心总收获率为96.54%,总密闭率为88%,总取心进尺66.81m,总取心长度64.50m,超过了设计要求,为同类井的施工提供了借鉴经验。     

基于子空间聚类的协同过滤推荐算法

为了降低数据稀疏性对推荐算法效率产生的影响,提出一种基于子空间聚类的协同过滤推荐算法(SCUCF).该算法创建感兴趣、不感兴趣以及既不感兴趣也不不感兴趣三种类型被评价项目的不同子空间.利用项目子空间为目标用户绘制邻居用户树,以此来寻找目标用户的邻居.利用改进的用户相似性计算方法来确定推荐用户.通过MovieLens 1...     

TMETN含量和NC含氮量对TMETN/NG混合硝酸酯发射药力学性能的影响

为了改善发射药的力学性能,在硝胺发射药配方基础上,用三羟甲基乙烷三硝酸酯(TMETN)取代部分NG、改变NC含氮量,制备了2个系列的TMETN/NG混合硝酸酯发射药样品;采用冲击试验机、材料试验机测试了3个不同温度(-40、20和50℃)下发射药的冲击强度和压缩强度;利用密闭爆发器测试了发射药在高压(p_m≈600MPa)下的燃烧性能。结果表明,在试验范围内,发射药的低温冲击强度随着TMETN质量分数的增加(0、5%、10%、15%、20%)而逐渐增加,高温和常温下则呈现相反的趋势,而压缩强度在不同温度下均呈现上升的趋势;随着NC含氮量由12.2%增至13.0%,在不同温度下发射药冲击强度和压缩强度均呈现先小幅增加后逐渐减小的趋势;在高压条件下,发射药样品在不同温度条件下的p—t、L—B曲线均光滑,符合管状发射药正常燃烧的变化规律,未出现明显的破碎现象。     

遗传算法优化径向基神经网络的尾矿库安全预测

在研究径向基(RBF)神经网络的基础上,利用遗传算法对其进行优化,并结合尾矿库系统安全状况与各影响因素之间的非线性关系,将优化的RBF神经网络应用于尾矿库安全预测中。为证明该优化网络的优越性,将优化后的RBF网络和传统RBF网络进行仿真实验,结果表明优化后的RBF网络较传统RBF网络在尾矿库安全预测的精度和速度效果更好。