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水下航行器的噪声源识别具有训练样本有限,存在偶发或突变噪声源等特点。本文针对这些特点,在具有增量学习能力的水下航行器的噪声源识别系统架构下,提出了一种参数自适应可调的基于密度的聚类算法。实验表明,该算法可以有效避免基于密度的聚类算法的参数敏感性对聚类结果的不良影响,在无监督情况下对水下航行器的机械噪声源样本进行有效聚类。通过该聚类算法标注后的样本可直接作为具有增量学习结构的分类器的训练样本,节省了时间和系统开销。 相似文献
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以某地铁钢轨探伤车为研究对象,利用多体动力学软件UM建立车辆-轨道耦合动力学模型,分析探伤车在直线、曲线两种工况下的运行平稳性、安全性和曲线通过能力,为后续悬挂参数多目标优化提供原始数据支撑。基于MATLAB编程建立UM-ISight 联合仿真平台,在ISight 中以转向架一、二系悬挂刚度、阻尼等为目标参数,通过最优拉丁超立方法进行参数组合样本设计,并在此基础上构建符合精度要求的径向基函数神经网络(RBF-NN)近似模型,最后通过多目标优化算法NSGA-Ⅱ对近似模型进行寻优计算,得到最优的转向架悬挂参数组合。结果表明,所建近似模型具有较高的拟合精度,优化后车辆平稳性指标都得到明显改善,最多可降低35.39 %,且车辆的脱轨系数、轮轨横向力、轮轴横向力、轮重减载率等曲线通过性能指标也有不同程度好转。 相似文献
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随着城市化和工业化进程的推进,我国环境问题日益凸显,工业噪声已经成为一大焦点。在工业企业噪声预测及控制中,方便、准确获得工业设备的声功率级,提高噪声预测精度尤为重要。根据国际标准ISO9613-2 给出的户外传播计算方法中,通过多测点噪声实测数据与理论计算,利用可靠度理论及优化思想,构建基于声源声功率级反推的数学模型,实现声功率级反演计算。应用该方法对江西某水泥厂噪声预测模型进行研究,通过设置不同可靠度,识别并剔除测点数据中偏差较大的点,可最大限度减小测点噪声值不确定度,实现声源声功率级反演计算,从而减小预测值与实测值的综合误差,提高了噪声预测模型精度。 相似文献
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