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粒子群算法与有限元融合驱动的薄壁复合材料构件支撑布局优化
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作者 王福吉 何青松 +3 位作者 付饶 邓俊 林永权 马兴 《航空制造技术》 北大核心 2025年第6期40-47,共8页
薄壁复合材料构件的支撑布局设计是抑制其加工振动及变形的重要方法,但多数支撑布局的优化过程中只考虑单一的振动或变形,并且忽略了吸盘吸附对工件的影响,与实际工况有较大偏差。本文提出一种粒子群算法和有限元融合驱动的薄壁构件支... 薄壁复合材料构件的支撑布局设计是抑制其加工振动及变形的重要方法,但多数支撑布局的优化过程中只考虑单一的振动或变形,并且忽略了吸盘吸附对工件的影响,与实际工况有较大偏差。本文提出一种粒子群算法和有限元融合驱动的薄壁构件支撑布局优化方法,综合考虑了工件吸附变形、支撑后工件固有频率与刀具激励频率有效分离、额外辅助支撑等因素,能够在保证最大变形量满足要求的前提下实现支撑点数量及位置的优化。首先逐次在最大变形处增加支撑点直至满足变形要求,再在易产生共振的固有频率所对应振型的最大振幅处增加支撑点,直到满足频率要求,然后利用优化算法找到最小支撑点数量并进行最小支撑点数量下的支撑布局优化,最后开发了基于Abaqus和粒子群算法的支撑布局优化模块,进行了构件优化计算和试验验证。结果表明,该方法能够在保证频率及变形要求的前提下,有效减少支撑点数量。 展开更多
关键词 薄壁构件 支撑布局优化 有限元 粒子群算法 变形
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高速动车组车体轻量化与模态匹配优化设计研究
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作者 王浩 李凡松 +2 位作者 杜翔 王成强 邬平波 《中南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期1658-1672,共15页
针对高速动车组车体轻量化设计导致的一阶菱形模态频率降低问题,从车体设计出发,研究无横梁底架的车体提升一阶菱形模态频率的设计方法。基于灵敏度及模态振型分析对车体的结构进行优化、基于卷积神经网络代理模型以及协方差矩阵自适应... 针对高速动车组车体轻量化设计导致的一阶菱形模态频率降低问题,从车体设计出发,研究无横梁底架的车体提升一阶菱形模态频率的设计方法。基于灵敏度及模态振型分析对车体的结构进行优化、基于卷积神经网络代理模型以及协方差矩阵自适应演化优化算法对车体断面型材厚度进行优化。基于线路实测车轮和钢轨外形,建立考虑弹性车体的动车组刚柔耦合动力学模型。研究结果表明:优化后车体骨架质量减小680 kg,质量减小率为6.4%,整备状态下一阶菱形频率提升1.66 Hz,提升了19.1%。优化后的车体不仅轻量化程度更高,且能够有效抑制车体的异常弹性振动,提高乘客的乘坐舒适性。 展开更多
关键词 动车组 抖车 结构优化 菱形模态 卷积神经网络 优化算法
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钛合金蒙皮-骨架结构激光焊接变形规律模拟研究 被引量:1
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作者 王磊 杜劭峰 +3 位作者 李红星 刘港 张磊 彭勇 《兵工学报》 北大核心 2025年第3期264-273,共10页
钛合金常用于各类飞行器舵翼部件的蒙皮-骨架结构中,在兵器、航空航天行业受到广泛关注。以钛合金蒙皮-骨架结构激光焊接变形为研究对象,利用热循环曲线法模拟焊接顺序对焊接变形与应力的影响规律,通过在焊接生产过程中加入翻转工艺显... 钛合金常用于各类飞行器舵翼部件的蒙皮-骨架结构中,在兵器、航空航天行业受到广泛关注。以钛合金蒙皮-骨架结构激光焊接变形为研究对象,利用热循环曲线法模拟焊接顺序对焊接变形与应力的影响规律,通过在焊接生产过程中加入翻转工艺显著降低了焊接变形与残余应力。研究结果表明,优先焊接蒙皮中心区域焊缝,并在焊接过程中加入翻转,可以使峰值焊接应力从原始的1027.18 MPa降低到745.30 MPa,降低了27.4%;特征点P_(1)、P_(2)、P_(3)处变形由原始的0.168 mm、0.178 mm、0.198 mm减小至0.066 mm、0.028 mm、0.021 mm,分别减小60.7%、84.3%和89.4%。利用激光三维扫描仪测量了蒙皮-骨架结构激光焊接变形量,与实验测量结果相比,计算结果平均误差为9.98%,验证了有限元模型和优化焊接顺序的准确性。 展开更多
关键词 飞行器蒙皮-骨架结构 激光焊接变形 焊接顺序优化 热循环曲线算法
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基于IHHO-LSTM-KAN的大坝变形预测模型
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作者 丁勇康 远近 +3 位作者 毛延翩 都旭煌 齐智勇 苏怀智 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第5期170-182,共13页
【目的】全生命周期高精度的变形预测是评估大坝服役性态和保障大坝安全运行的关键方法。目前预测模型存在数据特征相关性解析不足、对短时序数据预测精度不高、忽视时序持续增长的特性、模型训练易陷入局部最优等问题。【方法】提出一... 【目的】全生命周期高精度的变形预测是评估大坝服役性态和保障大坝安全运行的关键方法。目前预测模型存在数据特征相关性解析不足、对短时序数据预测精度不高、忽视时序持续增长的特性、模型训练易陷入局部最优等问题。【方法】提出一种大坝变形预测模型,利用长短期记忆网络(LSTM)捕捉时序长短期依赖关系,并耦合KAN机制改进网络全连接层结构以增强对长短时序复杂数据关系的表征能力,采用多策略改进的哈里斯鹰优化算法(IHHO)探索超参数最优组合,从而优化模型结构、解决梯度问题、加速训练收敛并提高预测性能。【结果】实例表明,该模型对长短时序的预测精度和泛化能力均优于其他深度学习模型,收敛速度优于其他智能优化算法,KAN机制对短时序预测的改进效果较为明显。【结论】所建模型具有较好的稳健性与适用性,可为大坝全生命周期的安全监测提供技术参考。 展开更多
关键词 大坝变形预测 短时间序列 长短期记忆网络 KAN 改进哈里斯鹰优化算法 变形 影响因素
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GA-XGBoost模型对路基压实质量的预测
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作者 赖建平 赵辉 +1 位作者 王东升 冯怀平 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第7期33-41,共9页
为提升智能压实(intelligent compaction,IC)质量的实时检测与评价精度,提出一种基于GA-XGBoost模型的连续压实质量预测方法,以提高动态变形模量(E vd)的预测精度。模型以动态变形模量为目标,建立机器学习模型,主要采用决策树算法,构建X... 为提升智能压实(intelligent compaction,IC)质量的实时检测与评价精度,提出一种基于GA-XGBoost模型的连续压实质量预测方法,以提高动态变形模量(E vd)的预测精度。模型以动态变形模量为目标,建立机器学习模型,主要采用决策树算法,构建XGBoost模型对压实质量进行预测分析。通过引入遗传算法(genetic algorithm,GA)对模型超参数寻优,以提高模型的预测精度和可靠性。首先,通过现场工程试验,测量压路机碾压时振动加速度,分析加速度信号,计算信号统计量并采用快速傅里叶变换(FFT)得出谐波频率,初步建立各项特征因子与E vd之间的系统联系;其次,筛选各个时频域特征,进行相关性分析,选用相关性较高的特征来建立预测模型;最后,验证了GA-XGBoost预测模型可以较好的预测E vd。研究结果表明:遗传算法(GA)可以高效地确定XGBoost算法的超参数,且较单一的XGBoost模型表现出更优的收敛速度;通过优化特征因子,改变输入参数,提高了GA-XGBoost模型的预测精度,优化后均方误差为3.9%,相关系数为0.748;同时对比了传统CMV拟合E vd的方法,该机器学习模型可以大幅度提高预测精度。 展开更多
关键词 智能压实 机器学习 XGBoost算法 遗传算法 动态变形模量 时域特征
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基于罚函数法的大变形冲击碰撞问题显式健壮格式
6
作者 初东阳 戎宇飞 +3 位作者 周章涛 伍星星 汪俊 王海坤 《爆炸与冲击》 北大核心 2025年第3期154-167,共14页
为了提高基于罚函数法的显式有限元对大变形接触-碰撞问题仿真的精确性和健壮性,基于前增量位移中心差分方法,发展了一种新的大变形接触非侵入算法。将动力方程求解步分解为不考虑接触的预估步和考虑接触的修正步,在当前时刻,采用罚函... 为了提高基于罚函数法的显式有限元对大变形接触-碰撞问题仿真的精确性和健壮性,基于前增量位移中心差分方法,发展了一种新的大变形接触非侵入算法。将动力方程求解步分解为不考虑接触的预估步和考虑接触的修正步,在当前时刻,采用罚函数法施加接触惩罚力,使其满足非侵入条件,从而提高显式接触计算的精确性;在仅能获得下一时刻位移的情况下,为了精确计算下一时刻的大变形内力,基于任意参考构型大变形理论,将动力学方程内力项映射到已知的参考构型求解,避免使用相关物理量的中间构型近似值,从而降低由大变形计算引入的数值误差。更严格的几何非线性算法以及接触算法可有效抑制实体间的非物理穿透和大变形碰撞过程中的单元畸变,提高计算程序的健壮性。对典型碰撞及侵彻算例进行仿真,并与商业软件的结果进行对比,验证了所发展的大变形接触-碰撞显式算法的正确性,并证明了在高速大变形碰撞仿真方面,当前接触-碰撞显式算法比基于蛙跳格式中心差分和罚函数法的经典接触-碰撞算法更加健壮。 展开更多
关键词 接触-碰撞 显式有限元方法 接触算法 几何大变形 罚函数法
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基于邻域拓扑重建的人体工学产品定制设计方法
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作者 高铭宇 徐敬华 +2 位作者 张树有 王康 谭建荣 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第3期597-605,共9页
为了提高人体工学产品的设计效率和舒适度,提出基于邻域拓扑重建(NTR)的人体工学产品定制设计方法.通过结合医学图像邻域拓扑关系进行三维重建,克服传统移动立方体算法的二义性问题,同时避免移动四面体的高耗时问题.基于医学CT图像进行... 为了提高人体工学产品的设计效率和舒适度,提出基于邻域拓扑重建(NTR)的人体工学产品定制设计方法.通过结合医学图像邻域拓扑关系进行三维重建,克服传统移动立方体算法的二义性问题,同时避免移动四面体的高耗时问题.基于医学CT图像进行三维重建,得到具有个性化定制信息的复杂曲面构件原始形状,为人体工学产品定制设计提供数据支持.引入深度残差网络,利用神经网络分层提取模型层切面的多尺度特征,分层建立增材制造成本消耗与多尺度特征之间的非线性隐式关系,实现复杂概念设计原型的材料消耗预测与成本优化.根据流形原始形状和基于Laplace-Gauss曲线的变形算法获取手部按握姿态,根据姿态对普通鼠标进行方案演化,对人体工学鼠标进行概念设计.通过物理实验观察到的微观形貌表征了原型产品的高精度特征,预测能耗变化与实际能耗相近.实验结果证明,邻域拓扑重建和变形算法相结合可以为人体工学产品定制设计提供数据支持和实物参考,提高人体工学产品的舒适度. 展开更多
关键词 邻域拓扑重建 人体工学产品 定制设计 深度残差网络 分层增材制造 变形算法
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基于OVMD的大坝变形监测数据预处理方法
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作者 陈斯煜 盛金保 +1 位作者 林潮宁 谷艳昌 《水利水运工程学报》 北大核心 2025年第3期139-147,共9页
变形是反映大坝安全性态的重要效应量之一,为提高变形监测数据粗差识别与降噪的可靠性,综合运用多种群并行Rao-1算法、变分模态分解和多种判别指标,提出一种非监督学习的大坝变形监测数据预处理方法。首先,该方法借助变分模态分解对单... 变形是反映大坝安全性态的重要效应量之一,为提高变形监测数据粗差识别与降噪的可靠性,综合运用多种群并行Rao-1算法、变分模态分解和多种判别指标,提出一种非监督学习的大坝变形监测数据预处理方法。首先,该方法借助变分模态分解对单测点位移监测序列进行非递归分解,并引入平均包络熵为目标函数,采用多种群并行Rao-1算法确定变分模态分解适宜的超参数,以提升模型的分解性能。然后,借助样本熵和相关系数指标分离并定位包含粗差和噪声特征的高频模态。最后,借助箱线图法和模态叠加法分别实现变形监测数据的粗差辨识和降噪。以仿真数据和某大坝实测水平变形数据进行验证,结果表明该方法具备优异的粗差定位和降噪性能,可为大坝变形监测数据预处理提供新的思路和技术支持。 展开更多
关键词 大坝变形数据 变分模态分解 优化算法 粗差辨识 数据降噪
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基于维诺图的三维钻孔建模算法
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作者 胡昕洋 王鹏飞 +3 位作者 曾琼 蒋鹏 辛士庆 屠长河 《图学学报》 北大核心 2025年第3期676-685,共10页
由三维地质建模方法得到的地质模型在各类工程领域中扮演着不可或缺的角色。现有的建模方法通常通过空间数据插值来划分地下不同岩性的区域,但此类方法在保持拓扑一致性方面存在挑战,限制了三维模型的可靠性和实用性。为了构造地质区域... 由三维地质建模方法得到的地质模型在各类工程领域中扮演着不可或缺的角色。现有的建模方法通常通过空间数据插值来划分地下不同岩性的区域,但此类方法在保持拓扑一致性方面存在挑战,限制了三维模型的可靠性和实用性。为了构造地质区域中的不连续结构,提出了一种基于维诺图方法自动生成三维地层界面模型的方法。首先将钻井数据离散成一系列散点,建立维诺图并提取出不同岩性区域的分界面,然后通过对分界面上的顶点建立线性系统并求解,来得到分界面的变形结果。此外,引入了空间变形控制算法,使得模型在表现地质层断层、褶皱等复杂构造特征时更为精确,从而提升了三维模型在实际应用中的表现能力。该方法解决了传统建模方法对于复杂地质构造会出现的建模拓扑错误问题,且具有较高的自动化程度和较强的鲁棒性。尤其在面对不规则数据集时,表现出了优异的适应性,极大减少了模型调整所需的人工干预。在实际工程数据上的实验表明,所建立的模型具有较好的地质合理性,并可重建出其他方法难以建模出的非流形结构。 展开更多
关键词 三维地质建模 钻孔 维诺图 网格变形算法 线性系统求解
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基于GA-Prophet模型的变电站基坑变形安全预测研究与应用
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作者 王文强 燕波 +5 位作者 齐壮 王飞 田庆 王永维 何文敏 杨超 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第4期107-117,共11页
【目的】基坑变形的监测是保证基坑施工安全的重要保障,为提高监测数据的应用价值及确保基坑的施工安全,以陕西省西安市某330 kV变电站基坑工程为项目依托,基于实际变形监测结果【方法】以均方误差MSE作为遗传算法(GA)的适应度函数,对Pr... 【目的】基坑变形的监测是保证基坑施工安全的重要保障,为提高监测数据的应用价值及确保基坑的施工安全,以陕西省西安市某330 kV变电站基坑工程为项目依托,基于实际变形监测结果【方法】以均方误差MSE作为遗传算法(GA)的适应度函数,对Prophet模型中的趋势项、周期项和节假日项(偶发事件项)参数进行优化,并重点考虑与基坑变形规律相一致的趋势项参数,构建GA-Prophet基坑变形预测模型,并以MAE、RSS、RMSE和Theil不等系数值为评价指标,验证本模型的可行性及有效性,同时使用该模型对基坑水平及竖向变形进行超前预测,以评价基坑结构的安全状态。【结果】结果表明:GA-Prophet模型预测结果曲线与实测数据曲线较为接近,归功于预测模型中选用了符合实际工程位移变化规律的饱和模型,以JC8测点水平位移预测结果为例,该模型预测结果的MAE、RSS、RMSE、Theil不等系数值分别为0.480、1.310、0.512和0.052,均优于Prophet、LSTM、ARIMA和BP模型的预测结果;并且该模型对基坑变形的超前预测结果显示,各测点水平及竖向变形预测最大值均未超过规范要求的变形报警值,基坑结构处于安全状态。【结论】该模型对于基坑变形预测具有较好的适用性,提高了预测结果的准确性,可用于基坑变形安全预测。 展开更多
关键词 变电站基坑 变形监测 遗传算法 GA-Prophet模型 超前预测 影响因素
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基于多输出机器学习模型的深大圆井变形预测
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作者 林华生 唐欣薇 +2 位作者 聂鼎 黄文敏 宋丹青 《隧道建设(中英文)》 北大核心 2025年第S1期113-124,共12页
为了快速高效地确定深大圆井的变形值,提高设计效率,首先建立表征其空间力学效应的三维有限元数值模型,并结合现场监测数据对数值模型进行验证。随后基于该数值模型,建立典型地层条件和结构尺寸对圆井变形影响的数据库,选取随机森林和... 为了快速高效地确定深大圆井的变形值,提高设计效率,首先建立表征其空间力学效应的三维有限元数值模型,并结合现场监测数据对数值模型进行验证。随后基于该数值模型,建立典型地层条件和结构尺寸对圆井变形影响的数据库,选取随机森林和梯度提升树2种算法,采用单目标模型组合、链式回归组合和多输出组合3种组合方式,构建6组预测施工过程圆井整体位移的多输出预测模型。结果表明:1)多目标-梯度提升(MO-GB)模型可以同时考虑多个预测指标,对应的最大位移值均方根误差(ERMS)为0.457,相比其他模型最小,且最大位移值和出现位置的决定系数(R2)均超过0.98,预测效果最佳。2)随着圆井开挖深度的增加,采用MO-GB模型预测得到的最大位移值和出现位置与三维有限元模型数值仿真计算结果基本一致,不同开挖深度预测位移点构成的折线可包络住相应阶段数值仿真变形曲线,预测值可为圆井结构设计提供参考,指导圆井结构选型,为施工图设计提供基础。 展开更多
关键词 深大圆井 空间地基板模型 梯度提升算法 多目标输出 变形预测
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露天矿边坡变形监测及HO-BP预测模型研究
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作者 张焕雄 张成良 +1 位作者 王良成 邓涛 《有色金属(中英文)》 北大核心 2025年第8期1408-1420,共13页
随着现代矿山对安全性和生产效率要求的不断提高,露天矿边坡变形监测与预测已成为保障矿山安全生产的关键技术课题。传统预测方法在复杂地质条件下的预测精度和实时性往往难以满足工程需求。为此本文提出了一种基于河马优化算法优化BP... 随着现代矿山对安全性和生产效率要求的不断提高,露天矿边坡变形监测与预测已成为保障矿山安全生产的关键技术课题。传统预测方法在复杂地质条件下的预测精度和实时性往往难以满足工程需求。为此本文提出了一种基于河马优化算法优化BP神经网络的预测模型。为验证该模型的有效性,以西南某露天矿边坡为研究对象,进行为期一年的变形监测,对采集的变形数据进行系统处理与分析后,基于此监测数据,对该模型进行训练测试与试验。为验证所提算法的有效性,在试验时将HO-BP模型与BP神经网络模型、GA-BP模型以及SSA-BP模型进行对比,通过对比预测精度指标对模型综合性能进行评估。实验结果表明,HO-BP模型通过结合层次优化策略和反向传播算法,在各项评价指标上均表现出显著优势。HO-BP模型RMSE为1.049,MAE为0.889,MAPE为0.82%,R^(2)为0.990,相较于传统的BP神经网络、GA-BP预测模型和SSA-BP预测模型,HO-BP预测模型在所有评价指标上均有显著提升。这表明,HO-BP预测模型在处理边坡变形预测问题时,具有更高的准确性和可靠性,为矿山安全管理提供新的思路及技术支持。 展开更多
关键词 露天矿边坡 变形预测 河马优化算法 BP神经网络 矿山安全
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基于IGA-LSTM的大坝变形预测模型研究
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作者 王自赟 刘萍先 +3 位作者 陈天荣 蔡竞标 纪海波 邓小珍 《水电能源科学》 北大核心 2025年第6期134-137,共4页
由于大坝变形受很多因素的影响,监测点得到的位移序列具有较强的时序性和非线性,为此提出一种基于改进遗传算法(IGA)优化的长短时神经网络(LSTM)预测模型。首先对传统遗传算法进行改进,然后使用改进遗传算法对长短时神经网络模型的超参... 由于大坝变形受很多因素的影响,监测点得到的位移序列具有较强的时序性和非线性,为此提出一种基于改进遗传算法(IGA)优化的长短时神经网络(LSTM)预测模型。首先对传统遗传算法进行改进,然后使用改进遗传算法对长短时神经网络模型的超参数组合进行寻优,最后利用优化后的超参数组合搭建IGA-LSTM预测模型。以丰满大坝#7坝段的水平位移为例,对比单层LSTM模型、遗传算法(GA)优化的LSTM模型和改进遗传算法优化的LSTM模型。结果表明,IGA-LSTM模型的平均绝对误差(MMAE)、均方根误差(RRMSE)分别为0.2070、0.2259mm,显著低于另外2个模型,说明IGA-LSTM模型的预测精度更高。该模型为大坝变形预测提供了新方法,也为大坝安全预警提供了参考。 展开更多
关键词 大坝变形预测 改进遗传算法 长短时神经网络 超参数组合寻优
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融合特征因子筛选的拱坝变形深度学习预测模型
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作者 刘桓辰 朱静 郭梦京 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第3期123-134,共12页
【目的】变形是库水、温度和材料特性等多因素耦合作用下大坝整体服役性态的直接表征,建立精确、高效的预测模型对于掌握坝体变形趋势和评估大坝风险具有重要意义。【方法】针对传统预测模型精度低、适应性差和抗噪能力弱等问题,将哈里... 【目的】变形是库水、温度和材料特性等多因素耦合作用下大坝整体服役性态的直接表征,建立精确、高效的预测模型对于掌握坝体变形趋势和评估大坝风险具有重要意义。【方法】针对传统预测模型精度低、适应性差和抗噪能力弱等问题,将哈里斯鹰算法(HHO)、变分模态分解(VMD)、随机森林算法(RF)和长短时记忆神经网络(LSTM)相结合,提出了一种混凝土拱坝变形深度学习预测模型。首先,通过引入Tent混沌映射、能量随机性递减策略改进HHO算法,利用IHHO-VMD方法分解拱坝变形数据序列得到若干不同频率的模态分量(IMF);其次,利用RF算法计算变形特征因子的贡献率,筛选预测模型最优输入因子集合;最后,采用LSTM模型对各IMF分量进行学习和预测,重构各分量预测值得到最终的变形预测值。【结果】仿真信号分解结果表明:与现有信号分解方法相比,采用IHHO-VMD方法可以实现信号最优分解。通过某工程实例分析,所提模型预测4个测点位移时,平均RMSE、MAE、R^(2)和MAPE为0.3976 mm、0.3275 mm、0.9918和1.5194%。【结论】相较于其他组合模型,所提模型的4种评价指标结果均为最优,表明该模型具有预测精度高、泛化能力好和鲁棒性强等优势。 展开更多
关键词 混凝土拱坝变形 哈里斯鹰算法 变分模态分解 随机森林算法 长短时记忆神经网络 水利工程 变形
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基于遗传算法BP神经网络的DEFORM-3D车削加工模拟优化 被引量:3
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作者 江平 邓志平 《机床与液压》 北大核心 2012年第7期163-166,共4页
采用DEFORM-3D软件对高速车削进行仿真,得出车削过程中的工艺数据;构建BP神经网络,利用遗传算法优化BP网络,对结果做出了精确预报,找到了模拟条件的最优值,节省了大量的时间以及人力物力,有利于了解车削机理和提高车削质量。
关键词 deform-3D 有限元仿真 遗传算法 BP神经网络
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基于DEFORM-3D和遗传算法的钻削用量优化研究 被引量:2
16
作者 朱超 白海清 《工具技术》 北大核心 2016年第1期48-51,共4页
采用有限元仿真软件DEFORM-3D建立麻花钻的钻削有限元模型,应用正交试验方法,设计3水平3因素的正交试验表,研究转速、进给量和背吃刀量这三个钻削用量对钻削性能的影响。利用MATLAB软件对试验数据进行多元线性回归分析,得到钻削力的数... 采用有限元仿真软件DEFORM-3D建立麻花钻的钻削有限元模型,应用正交试验方法,设计3水平3因素的正交试验表,研究转速、进给量和背吃刀量这三个钻削用量对钻削性能的影响。利用MATLAB软件对试验数据进行多元线性回归分析,得到钻削力的数学模型。在此基础上,建立起钻削用量参数的多目标优化模型,并结合MATLAB中的遗传算法,对该模型进行优化。经验证发现该优化模型是可行的,可为实际生产中钻削用量选择提供参考依据。 展开更多
关键词 deform-3D 正交试验 钻削用量 回归分析 遗传算法 多目标优化
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基于Alpha Shapes轮廓点云识别算法的洞室表面形变区域提取方法
17
作者 张雨婷 郑德华 李思远 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第2期181-190,共10页
针对三维激光扫描密集点云提取洞室表面变形信息的问题,本文提出一种基于改进的Alpha Shapes算法识别洞室轮廓点云和多尺度模型到模型的点云比对(Multiscale Model-to-Model Cloud Comparison,M3C2)的洞室表面变形监测方法.首先对获取... 针对三维激光扫描密集点云提取洞室表面变形信息的问题,本文提出一种基于改进的Alpha Shapes算法识别洞室轮廓点云和多尺度模型到模型的点云比对(Multiscale Model-to-Model Cloud Comparison,M3C2)的洞室表面变形监测方法.首先对获取到的两期洞室表面点云数据进行配准,采用改进的Alpha Shapes算法识别洞室表面外轮廓点云.获得的两期洞室表面外轮廓点云经精配准后,再采用M3C2算法进行各点变形值计算,最后进行距离聚类提取连续形变区域.实验结果表明:该方法能够有效剔除点云中细小沟壑处的点及受到混合像元影响的点,在洞室截面到扫描仪距离10 m的范围内,两期点云剔除率分别为14.17%及13.52%,在70 m范围内,分别为6.25%及6.42%;该方法能够准确高效地提取出2倍配准误差以上的洞室表面形变区域. 展开更多
关键词 洞室变形监测 轮廓点云识别 Alpha Shapes算法 M3C2算法
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考虑平箔综合弹性变形的空气箔片轴承性能
18
作者 邵聪鹏 许浩杰 +1 位作者 李双敏 安琦 《华东理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期119-128,共10页
目前关于空气箔片轴承研究中的平箔采用梁模型简化,忽略了平箔变形在轴向上具有的耦合关系导致计算精度受限的问题,建立了一种基于薄板弯曲理论、考虑平箔综合弹性变形空气箔片轴承力学模型,实现了对箔片变形与受力的精确计算。结合Reyn... 目前关于空气箔片轴承研究中的平箔采用梁模型简化,忽略了平箔变形在轴向上具有的耦合关系导致计算精度受限的问题,建立了一种基于薄板弯曲理论、考虑平箔综合弹性变形空气箔片轴承力学模型,实现了对箔片变形与受力的精确计算。结合Reynolds方程,构建了能够对空气箔片轴承力学性能与润滑性能进行计算的流固耦合算法。给定载荷0.6 N、以600 r/min为梯度进行试验,对比了偏心率和摩擦力矩的试验值与理论值,验证了所建立计算模型的可靠性。结合算例参数探讨了转速、载荷对轴承性能参数的影响,同时研究了平箔和波箔厚度、波拱高度、波拱半弦长等轴承结构参数对空气箔片轴承性能的影响。 展开更多
关键词 空气箔片轴承 综合弹性变形 力学性能 润滑性能 流固耦合算法
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红布矿区竖井稳定性现场监测与风险预测
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作者 张庆 徐晓冬 +4 位作者 关凯 刘滨 黎红平 朱兆文 鲁鑫 《黄金科学技术》 北大核心 2025年第3期638-647,共10页
新城金矿红布矿区3#竖井是矿山的主提升井,其稳定性与矿山经济效益直接挂钩,亟需对其开展竖井稳定性的动态评价与风险超前预测。首先,采用深孔测斜仪开展了竖井围岩变形的监测;其次,构建了基于LSTM算法的围岩变形超前预测算法以及基于... 新城金矿红布矿区3#竖井是矿山的主提升井,其稳定性与矿山经济效益直接挂钩,亟需对其开展竖井稳定性的动态评价与风险超前预测。首先,采用深孔测斜仪开展了竖井围岩变形的监测;其次,构建了基于LSTM算法的围岩变形超前预测算法以及基于切线角、累计变形量等指标的竖井稳定性四色预警指标体系;最后,基于D-S(Dempster-Shafer)理论,建立了多源预警指标融合的竖井稳定性动态评价与风险超前预警方法。研究结果表明,3#竖井整体稳定性良好,但在-160m中段出现局部收敛变形异常。建议加强该区段的实时监测频率,经风险评估模型测算,未来30天内发生稳定性问题的概率较低,需持续关注围岩—支护体系协同变形特征。 展开更多
关键词 竖井 监测预警 风险预测 LSTM算法 Dempster-Shafer(D-S)证据理论 变形预测
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基于多模型Stacking融合的基坑测斜时序预测
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作者 胡比澜 王洋洋 张永强 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期706-716,共11页
为了准确预测基坑倾斜变形,提出基于极致梯度提升(XGBoost)、长短期记忆(LSTM)和线性回归(LR)的堆叠多变量预测模型.利用XGBoost集成学习的优越性和双层LSTM算法预测传统基坑变形的准确度,提升模型的预测精度和泛化能力.在数据预处理阶... 为了准确预测基坑倾斜变形,提出基于极致梯度提升(XGBoost)、长短期记忆(LSTM)和线性回归(LR)的堆叠多变量预测模型.利用XGBoost集成学习的优越性和双层LSTM算法预测传统基坑变形的准确度,提升模型的预测精度和泛化能力.在数据预处理阶段,引入K最近邻(KNN)插补算法增加可有效利用的数据总量,使用深度学习模型Informer的时间信息处理方式,改善传统算法中有监督学习忽略时间序列数据不同时间间隔的问题.以杭州某在建基坑为工程案例,插补616条缺失数据,将时间信息转为3列时间点特征信息,使用所提模型进行基坑变形预测分析.已有实测数据验证表明,所提模型在预测基坑最大测斜位移及该位移点处深度时的训练精度和泛化能力相比双层LSTM模型及XGBoost模型均有较大提升,使用时间点特征的XGBoost模型比LSTM模型更适合预测对时间因素敏感的指标. 展开更多
关键词 时间序列分析 基坑测斜 双层LSTM 极致梯度提升(XGBoost) 堆叠算法
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