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基于序列Kriging模型的车身轻量化设计 被引量:6
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作者 高云凯 郭其飞 +2 位作者 方剑光 王婧人 刘卫国 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期460-465,共6页
为解决常规Kriging模型在设计空间拟合精度低的问题,提出了序列Kriging模型。通过预期改善函数,在优化解附近和设计空间的稀疏区域增加样本点,不断更新近似模型,从而提高近似模型在兴趣域的拟合精度和全局预测能力。通过两个数值算例分... 为解决常规Kriging模型在设计空间拟合精度低的问题,提出了序列Kriging模型。通过预期改善函数,在优化解附近和设计空间的稀疏区域增加样本点,不断更新近似模型,从而提高近似模型在兴趣域的拟合精度和全局预测能力。通过两个数值算例分析了序列Kriging模型的全局搜索特性,从算例优化的统计结果可以看出,序列Kriging模型比常规Kriging模型的优化精度更高,稳健性更好。最后,序列Kriging模型被应用到车身轻量化设计中,采用粒子群算法所得到的优化结果表明,近似模型的精度有了很大的提高,并且在满足耐撞性约束的同时所选部件的质量降低了23.35%。 展开更多
关键词 序列kriging模型 耐撞性 粒子群优化
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基于序列Kriging模型的汽车车身轻量化可靠性优化设计 被引量:9
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作者 李方义 文忠武 +2 位作者 刘杰 荣见华 李凤玲 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 2017年第2期205-212,共8页
为减少汽车车身轻量化可靠性优化设计的计算量并提高优化设计的精度,提出一种序列Kriging可靠性优化设计方法。以整车质量作为优化目标,选取整车耐撞性指标作为可靠性约束,建立可靠性优化设计模型。采用Latin超立方试验设计生成汽车正... 为减少汽车车身轻量化可靠性优化设计的计算量并提高优化设计的精度,提出一种序列Kriging可靠性优化设计方法。以整车质量作为优化目标,选取整车耐撞性指标作为可靠性约束,建立可靠性优化设计模型。采用Latin超立方试验设计生成汽车正面碰撞有限元仿真模型的样本数据进行计算,根据有限元仿真结果构建目标和约束函数的Kriging近似模型;采用序列优化与可靠性评定方法 (SORA)将该嵌套优化问题解耦为单层次优化问题;优化每一迭代步,基于Kriging模型采用功能度量法评定概率约束。结果表明:所提方法满足工程设计所需的效率和精度要求,满足了整车安全性、轻量化和可靠性设计要求,整车质量减少约1.4%。 展开更多
关键词 汽车轻量化 耐撞性 kriging模型 可靠性优化设计 序列优化
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基于Kriging代理模型的新型箱梁气动外形优化
3
作者 白桦 叶茂 +1 位作者 杨光 高广中 《振动与冲击》 北大核心 2025年第10期58-65,139,共9页
为解决传统的桥梁断面气动措施优化方法优化效率低下且搜索范围有限等缺点,提出了一种由风洞试验驱动,将Kriging代理模型和多点搜索策略相结合的主梁断面气动外形优化方法,对2000 m级悬索桥新型箱梁断面在倒L型导流板的水平板宽度L、下... 为解决传统的桥梁断面气动措施优化方法优化效率低下且搜索范围有限等缺点,提出了一种由风洞试验驱动,将Kriging代理模型和多点搜索策略相结合的主梁断面气动外形优化方法,对2000 m级悬索桥新型箱梁断面在倒L型导流板的水平板宽度L、下中央稳定板高度H和检修车轨道位置J构成的多参数设计空间内的气动外形进行优化。首先使用改进拉丁超立方试验设计方法获取设计空间内的初始样本点,通过风洞试验获得初始样本的颤振临界风速;然后建立设计参数和颤振临界风速的初始Kriging代理模型;接着使用新提出的并行加点准则添加更新点更新代理模型。最终优化获得了颤振性能最佳断面匹配的设计参数,通过风洞试验验证了优化结果的正确性。结果表明:Kriging代理模型结合多点搜索策略对桥梁断面气动外形进行优化,显著提高了优化效率;最优断面的颤振临界风速比原断面提高了51%,比单独设置倒L型导流板时提高了13%;倒L型导流板的水平板宽度L对颤振性能影响程度最为显著。 展开更多
关键词 桥梁工程 气动外形优化 kriging代理模型 风洞试验 箱梁 颤振性能
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基于扩散模型的增量式时间序列缺失值填充算法
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作者 冯兴杰 卞兴鹏 +1 位作者 冯小荣 王兴隆 《计算机应用》 北大核心 2025年第8期2582-2591,共10页
时间序列中的数据缺失是一个普遍存在的问题,这会给后续分析带来困难,对缺失值的有效填充是提升数据质量以及挖掘数据价值的重要着力点。然而,现有的填充算法在特征提取方面多沿用时序预测任务的面向非缺失数据的注意力模块,而对含有缺... 时间序列中的数据缺失是一个普遍存在的问题,这会给后续分析带来困难,对缺失值的有效填充是提升数据质量以及挖掘数据价值的重要着力点。然而,现有的填充算法在特征提取方面多沿用时序预测任务的面向非缺失数据的注意力模块,而对含有缺失值的时间序列的时空特征提取效果欠佳。此外,现有的填充算法缺乏对填充规律的深入研究,这让它们对于填充过程中的阶段性填充值利用不足,导致填充的准确率有待进一步提升。为了解决上述问题,提出一种基于扩散模型的增量式时间序列缺失值填充算法(I2TDM)。I2TDM在经典扩散模型中融入时序注意力模块,以增强对于含有缺失值的时间序列的特征提取能力。同时,设计一个新颖的增量式填充算法,使用增量选择模块保留部分阶段性填充值,从而提升填充算法的稳定性与准确率。在空气质量指数(AQI)、电力变压器油温(ETT)和天气(Weather)3个公开数据集上的填充实验结果表明,I2TDM相较于CSDI、SAITS和PriSTI等基线模型在平均绝对误差(MAE)指标上至少降低了2.92%,在均方根误差(RMSE)指标上至少降低了3.49%。可见,I2TDM能够有效提升时间序列缺失值填充的准确率。 展开更多
关键词 时间序列 缺失值填充 扩散模型 时序注意力 增量式填充
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基于Kriging模型和阈值因子的起重机主梁可靠性优化解耦方法
5
作者 范小宁 贺嘉伟 肖辉 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第1期94-99,共6页
针对目前基于双循环起重机结构可靠性优化的复杂性和耗时性,本文利用阈值因子能够使最可能失效点(MPP)快速向满足可靠性约束的极限状态面靠拢,将Kriging代理模型和阈值因子解耦法相结合,建立了基于Kriging代理模型和阈值因子的起重机主... 针对目前基于双循环起重机结构可靠性优化的复杂性和耗时性,本文利用阈值因子能够使最可能失效点(MPP)快速向满足可靠性约束的极限状态面靠拢,将Kriging代理模型和阈值因子解耦法相结合,建立了基于Kriging代理模型和阈值因子的起重机主梁可靠性优化解耦方法。以主梁的横截面积作为目标,主梁强度、水平静刚度、垂直静刚度和垂直动刚度作为可靠性约束条件,完成了起重机主梁的可靠性优化。通过实例验证该方法优化后的起重机主梁在满足结构强度、刚度可靠性要求的同时,主梁横截面积减少约23.4%。该方法能够保持良好的准确性,说明了该方法的可行性和有效性。研究结果可为后续起重机结构可靠性优化设计提供了一个新的解决方法。 展开更多
关键词 起重机金属结构 kriging代理模型 阈值因子 解耦 可靠性优化
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基于动态Kriging代理模型的起重机结构可靠性分析方法
6
作者 范小宁 吕召国 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第2期264-269,共6页
针对桥式起重机结构可靠性分析计算中多维小失效概率及隐式功能函数,依靠传统可靠度计算方法难以解决问题,提出采用动态Kriging代理模型结合重要抽样法(ISM)的可靠度计算方法。首先通过2个学习函数构建隐式功能函数的动态Kriging代理模... 针对桥式起重机结构可靠性分析计算中多维小失效概率及隐式功能函数,依靠传统可靠度计算方法难以解决问题,提出采用动态Kriging代理模型结合重要抽样法(ISM)的可靠度计算方法。首先通过2个学习函数构建隐式功能函数的动态Kriging代理模型;再利用改进一次二阶矩法(FORM)结合Kriging代理模型求出最可能失效点,并以此为中心点构造重要抽样密度函数;最后基于所建立的代理模型通过ISM完成可靠度计算。通过引入与学习函数相结合的新增停止准则,降低有限元调用次数。通过工程案例验证,所提方法可以较好地平衡模型精度、结果误差与计算成本。 展开更多
关键词 起重机结构 动态kriging代理模型 学习函数 重要抽样法 结构可靠性
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基于深度学习与大语言模型的序列推荐研究进展 被引量:2
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作者 徐凤如 李博涵 胥帅 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第2期344-366,共23页
推荐系统旨在解决传统信息检索系统中信息过载的问题,并且致力于向用户推荐个性化感兴趣的内容。人与系统交互的行为具有一定的顺序性,在提供推荐时需要将其纳入考虑,这就是序列推荐系统。序列推荐系统通过分析用户行为序列,捕捉用户偏... 推荐系统旨在解决传统信息检索系统中信息过载的问题,并且致力于向用户推荐个性化感兴趣的内容。人与系统交互的行为具有一定的顺序性,在提供推荐时需要将其纳入考虑,这就是序列推荐系统。序列推荐系统通过分析用户行为序列,捕捉用户偏好的动态变化,为电子商务、社交媒体和在线视频等多个领域提供精准的个性化推荐服务。全面阐述了序列推荐系统的当前研究进展,并探讨了其在个性化推荐领域的重要性与应用潜力。定义了序列推荐的研究问题,明确了推荐序列的核心目标和挑战。详细分类并总结了序列推荐的主要技术,包括:基于马尔可夫链的传统方法,该方法在建模用户行为序列时依赖于状态转移概率;深度学习驱动的方法,利用神经网络模型来捕捉长期依赖关系与复杂模式;混合模型方法,结合多种算法来增强推荐系统的准确性和鲁棒性;以及新兴的基于大语言模型的方法,这些方法通过引入预训练的大语言模型来提升对用户行为和推荐内容的理解能力。展望了未来的研究方向,强调了上下文感知、多模态融合、因果推断、垂直领域特定大语言模型以及缓解幻觉问题等研究点的重要性。 展开更多
关键词 推荐系统 序列推荐 大语言模型
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时间序列分类模型的集成对抗训练防御方法 被引量:1
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作者 王璐瑶 曹渊 +3 位作者 刘博涵 曾恩 刘坤 夏元清 《自动化学报》 北大核心 2025年第1期144-160,共17页
深度学习是解决时间序列分类(Time series classification,TSC)问题的主要途径之一.然而,基于深度学习的TSC模型易受到对抗样本攻击,从而导致模型分类准确率大幅度降低.为此,研究了TSC模型的对抗攻击防御问题,设计了集成对抗训练(Advers... 深度学习是解决时间序列分类(Time series classification,TSC)问题的主要途径之一.然而,基于深度学习的TSC模型易受到对抗样本攻击,从而导致模型分类准确率大幅度降低.为此,研究了TSC模型的对抗攻击防御问题,设计了集成对抗训练(Adversarial training,AT)防御方法.首先,设计了一种针对TSC模型的集成对抗训练防御框架,通过多种TSC模型和攻击方式生成对抗样本,并用于训练目标模型.其次,在生成对抗样本的过程中,设计了基于Shapelets的局部扰动算法,并结合动量迭代的快速梯度符号法(Momentum iterative fast gradient sign method,MI-FGSM),实现了有效的白盒攻击.同时,使用知识蒸馏(Knowledge distillation,KD)和基于沃瑟斯坦距离的生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network,WGAN)设计了针对替代模型的黑盒对抗攻击方法,实现了攻击者对目标模型未知时的有效攻击.在此基础上,在对抗训练损失函数中添加Kullback-Leibler(KL)散度约束,进一步提升了模型鲁棒性.最后,在多变量时间序列分类数据集UEA上验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 时间序列 对抗样本 对抗训练 模型鲁棒性
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Kriging模型在滚动轴承剩余使用寿命预测中的应用
9
作者 刘吉文 秦东晨 +1 位作者 袁峰 陈江义 《轴承》 北大核心 2025年第3期104-110,共7页
针对常用优化算法对滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测模型进行超参数优化时易陷入局部最优的问题,提出了一种基于Kriging代理模型和长短期记忆网络(LSTM)的滚动轴承剩余使用寿命预测模型。首先,改进小波阈值函数对轴承原始振动信号进行降... 针对常用优化算法对滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测模型进行超参数优化时易陷入局部最优的问题,提出了一种基于Kriging代理模型和长短期记忆网络(LSTM)的滚动轴承剩余使用寿命预测模型。首先,改进小波阈值函数对轴承原始振动信号进行降噪处理;其次,通过自适应融合方法构建轴承健康指标(HI)曲线并作为预测模型的输入;然后,搭建Kriging代理模型,以寿命预测结果的均方根误差(RMSE)值为优化目标,LSTM模型隐藏层单元数和Dropout层丢弃率为优化变量对LSTM模型寻优得到最优参数组合;最后,用超参数优化后的LSTM模型进行滚动轴承的RUL预测。基于西安交通大学轴承数据集,与传统LSTM、反向传播(BP)神经网络和多层感知机(MLP)的预测结果进行了对比,结果表明所提模型的预测曲线能更好地贴近轴承真实退化趋势,预测结果更加接近轴承真实寿命,验证了该模型的有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余使用寿命 寿命预测 长短期记忆网络 kriging代理模型
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决策智能中的时间序列预测大模型
10
作者 邵泽志 余澄庆 +2 位作者 李雨杰 王飞 徐勇军 《指挥与控制学报》 北大核心 2025年第2期146-157,共12页
不同场景下时序数据的异质性极大地影响了智能决策中时序预测算法的泛化性和有效性,对其应用构成了重要阻碍。时序预测大模型是解决这一挑战的重要技术。综合了时序预测领域的最新研究动态,从模态视角自上而下地探讨了时序预测大模型的... 不同场景下时序数据的异质性极大地影响了智能决策中时序预测算法的泛化性和有效性,对其应用构成了重要阻碍。时序预测大模型是解决这一挑战的重要技术。综合了时序预测领域的最新研究动态,从模态视角自上而下地探讨了时序预测大模型的4种实现思路:基于提示的方法、基于微调的方法、基于对齐的方法以及时序预测基础模型。梳理了时序预测大模型构建过程中的核心要素和可用技术。探讨了未来的重要挑战和研究方向。 展开更多
关键词 时间序列 大语言模型 基础模型 预测
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基于Kriging代理模型的行星减速器结构可靠性分析
11
作者 徐航 桂伟 +4 位作者 崔江红 李优华 何元春 谢桂平 吴耀庭 《机床与液压》 北大核心 2025年第6期1-8,共8页
随着机器人传动精度需求的提升,对其重要组成零件之一的行星减速器提出了更高的可靠性要求。受多种失效模式的影响,分析行星减速器可靠性时所构建的性能函数极为复杂,且计算所需样本数据获取困难。针对这些问题,基于应力-强度干涉理论... 随着机器人传动精度需求的提升,对其重要组成零件之一的行星减速器提出了更高的可靠性要求。受多种失效模式的影响,分析行星减速器可靠性时所构建的性能函数极为复杂,且计算所需样本数据获取困难。针对这些问题,基于应力-强度干涉理论构建可靠度分析的功能函数,考虑模型的非线性问题,采用Kriging代理模型技术与Monte Carlo模拟法结合的可靠度主动学习算法,得到行星减速器的一般性可靠性分析方法。该方法利用学习函数进行样本点的更新,使得可靠度分析模型的拟合精度得到提升。利用有限元瞬态动力学仿真得到实际应力值,通过MATLAB进行函数求解,得到行星减速器的可靠度值以及各变量的灵敏度值,降低了样本点的迭代次数,提高了计算效率。对样机进行加速寿命试验,得到失效数据,仿真计算与试验偏差为7.1%,验证了模拟仿真方法的准确性,为进一步可靠性优化设计奠定基础。 展开更多
关键词 行星减速器 kriging代理模型 Monte Carlo模拟方法 加速寿命试验
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基于Kriging代理模型的车轮多边形识别方法研究
12
作者 戴成昊 许文天 +3 位作者 彭佳宁 崔利通 梁树林 池茂儒 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第6期205-213,共9页
针对目前车轮多边形动态检测方法存在无法定量识别多边形、准确率低等不足,提出一种基于Kriging代理模型的车轮多边形识别方法,该方法利用轴箱垂向振动加速度与车轮粗糙度级之间的关系,通过逆向求解计算车轮粗糙度级,进而定量判断车轮... 针对目前车轮多边形动态检测方法存在无法定量识别多边形、准确率低等不足,提出一种基于Kriging代理模型的车轮多边形识别方法,该方法利用轴箱垂向振动加速度与车轮粗糙度级之间的关系,通过逆向求解计算车轮粗糙度级,进而定量判断车轮多边形磨耗情况。首先建立考虑柔性车轮的车辆动力学模型,在不同车速下以不同多边形阶次、粗糙度级的车轮多边形为激励做了大量仿真;通过Kriging代理模型构造了不同阶次下轴箱垂向振动加速度振动级关于车速、车轮粗糙度级的响应曲面;将实测轴箱加速度振动级和车速作为输入,代入KSM(Kriging Surrogate Model)响应曲面得到预测的车轮粗糙度级,并根据ISO 3095:2013标准判断车轮多边形磨耗严重程度。研究结果表明,在较为严重的多边形阶次下,预测的车轮粗糙度级与实际值基本一致,最小绝对误差可达0.14 dB/μm,最大绝对误差不超过1.50 dB/μm。此外,研究车轮多边形特征规律时发现:振动级与车轮粗糙度级是近似线性的关系,表明振动级作为研究车轮多边形的指标能够很好地反映轴箱加速度和车轮粗糙度级之间的关系;振动级随阶次和车速的变化规律呈现复杂的非线性关系,表明在制定车轮多边形限值时应考虑车速与阶次的影响。文中提出一种能够定量识别车轮多边形的方法,该方法在车轮多边形故障诊断应用中具有一定的理论意义和工程价值。 展开更多
关键词 铁道车辆 车轮多边形 kriging代理模型 轴箱振动 车轮粗糙度级 识别方法
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基于kriging模型的行走式装车机车架多目标优化
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作者 徐永森 徐雪萌 +3 位作者 王志山 刘权 李颍鹏 吴人鸿 《包装工程》 北大核心 2025年第11期257-266,共10页
目的针对行走式火车棚车装车机车架的质量冗余问题,提出一种多目标优化方法,以实现轻量化与结构力学性能的协同优化。方法基于2种极限工况的静力学分析,通过灵敏度分析识别关键部件,并利用Kriging模型构建几何质量、一阶固有频率、最大... 目的针对行走式火车棚车装车机车架的质量冗余问题,提出一种多目标优化方法,以实现轻量化与结构力学性能的协同优化。方法基于2种极限工况的静力学分析,通过灵敏度分析识别关键部件,并利用Kriging模型构建几何质量、一阶固有频率、最大变形量和应力的多目标响应面,结合NSGA-Ⅱ算法优化,获得Pareto最优解集。结果对优化后车架进行仿真分析,发现几何质量降低了22.93%,最大应力下降了9.5%,一阶固有频率稳定在20 Hz,关键工况最大变形量稳定在14 mm以内。结论该方法可保证装车机结构力学性能的前提下显著降低装车机的几何质量。 展开更多
关键词 行走式装车机 kriging模型 灵敏度分析 多目标优化
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基于自适应Kriging模型的发动机功能毁伤概率计算与全局重要性测度
14
作者 郭庆 张帆 +2 位作者 张明媚 翟红波 刘永寿 《火炸药学报》 北大核心 2025年第6期546-554,共9页
针对杀爆战斗部打击典型目标毁伤概率计算及影响参量重要性评价需求,提出了一种基于自适应Kriging模型的目标功能毁伤概率计算与全局重要性测度分析方法;以车辆发动机为典型目标、破片为典型毁伤元,将功能毁伤失效准则与发动机毁伤树结... 针对杀爆战斗部打击典型目标毁伤概率计算及影响参量重要性评价需求,提出了一种基于自适应Kriging模型的目标功能毁伤概率计算与全局重要性测度分析方法;以车辆发动机为典型目标、破片为典型毁伤元,将功能毁伤失效准则与发动机毁伤树结合,建立了功能毁伤概率计算模型;提出了基于自适应Kriging模型的毁伤概率和变量全局重要性测度指标的计算方法,利用典型破片打击车辆发动机算例对所提方法进行了验证。结果表明,所提方法可以高精度、高效率求解功能毁伤概率和全局重要性测度指标,计算结果相对误差在6%以内,仿真计算次数由上万次减少至三百多次;随着破片直径由6 mm增大至12 mm,发动机功能毁伤概率由0.1049增大至0.2864;随着破片初速由800 m/s增大至1400 m/s,发动机功能毁伤概率由0.1272增大至0.2653;随着破片入射角度的变化,发动机功能毁伤概率的变化主要受部件分布以及部件受破片毁伤难易程度决定。 展开更多
关键词 爆炸力学 破片 发动机 毁伤概率 kriging模型 全局重要性测度 杀爆战斗部
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基于2阶自适应Kriging的不确定可靠性优化模型及算法研究
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作者 钟维宇 蔡敢为 +1 位作者 柳林燕 付鑫 《机械设计》 北大核心 2025年第6期189-198,共10页
针对复杂系统的设计阶段存在内部子系统功能关系耦合强度不稳定、连接非线性化、不确定因素的问题,提出了基于2阶自适应Kriging的不确定可靠性优化模型及算法。首先,进行复杂系统总体功能分析、认知集合构建及可信度分配,结合复杂系统... 针对复杂系统的设计阶段存在内部子系统功能关系耦合强度不稳定、连接非线性化、不确定因素的问题,提出了基于2阶自适应Kriging的不确定可靠性优化模型及算法。首先,进行复杂系统总体功能分析、认知集合构建及可信度分配,结合复杂系统子系统间的功能不确定性,求解子系统样本点及功能子集;其次,根据1阶及2阶自适应Kriging模型,对功能子集在失效域内进行迭代,趋向目标区域;最后,采用功能度量法对功能组合进行可靠性优选。通过算例分析,验证了算法模型的有效性。 展开更多
关键词 kriging模型 认知不确定 功能分析法 可信度分配 可靠性优化 举高消防车
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基于凸集比例因子和WOA-Kriging模型的重力坝非概率可靠性分析
16
作者 刘要来 王堡生 +2 位作者 周红波 赵二峰 李章寅 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第3期164-170,共7页
为了实现在统计资料匮乏时也能进行重力坝的可靠性分析,构建了仅需要不确定参数上下限的重力坝非概率可靠度评估方法。通过内切椭球模型描述了不确定参数的相关关系,引入比例因子将非概率可靠度计算模型转化为有约束的优化问题,利用Krig... 为了实现在统计资料匮乏时也能进行重力坝的可靠性分析,构建了仅需要不确定参数上下限的重力坝非概率可靠度评估方法。通过内切椭球模型描述了不确定参数的相关关系,引入比例因子将非概率可靠度计算模型转化为有约束的优化问题,利用Kriging模型对于高度非线性函数的适用性拟合重力坝单元功能函数,在此基础上,通过鲸鱼优化算法进行可靠度的寻优。经过实例分析计算,非概率可靠度计算方法与规范法得出的坝段的抗滑稳定均处于可靠状态,两种方法的结论相同,这验证了基于凸集比例因子和WOA-Kriging模型的重力坝非概率可靠度计算方法可以有效分析重力坝的可靠性。 展开更多
关键词 重力坝 凸集比例因子 kriging模型 有限元模型 非概率可靠度
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基于数据挖掘与深度语义模型的工艺序列推荐方法
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作者 郑佳辉 郭宇 +3 位作者 吴涛 王胜博 黄少华 郑凯文 《图学学报》 北大核心 2025年第4期864-873,共10页
为了应对航空制造工艺设计中传统的“经验驱动”方法面临的“数据超载”问题,难以实现航空复杂零件的智能化工艺设计,提出一种基于数据挖掘与深度语义模型的工艺序列推荐方法。通过采用PrefixSpan算法与BERT大语言模型相结合从零件实例... 为了应对航空制造工艺设计中传统的“经验驱动”方法面临的“数据超载”问题,难以实现航空复杂零件的智能化工艺设计,提出一种基于数据挖掘与深度语义模型的工艺序列推荐方法。通过采用PrefixSpan算法与BERT大语言模型相结合从零件实例数据中挖掘典型制造工艺序列及其相关能力,构建了可重用、可更新的制造工艺知识库。在此基础上,针对航空制造数据的特点提出了一种改进的空间通道注意力机制,进行零件实例数据隐式特征提取,同时针对零件实例不均衡分布导致的“冷启动”问题,结合自监督学习挖掘数据的深层结构,保证模型泛化能力和小样本实例的学习能力。通过基于双通道注意力的深度语义模型与自监督学习相结合的方法,使得模型在数据不平衡的情况下更好地提取特征、学习知识以及准确地推荐更加符合航空工艺设计的工艺序列。以某航空零件为例,进行了制造工艺序列的推荐与验证。实验结果表明,该方法在制造工艺序列推荐的各项指标上均优于基准模型,验证了该方法的有效性,且能满足航空工艺设计人员的智能化工艺设计需求。 展开更多
关键词 数据挖掘 自监督学习 深度语义模型 航空复杂零件 制造序列推荐
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主余震序列荷载作用下地铁车站离心机振动台模型实验设计
18
作者 袁丽 崔振东 +2 位作者 张隆基 王苏扬 任国锋 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第5期97-104,共8页
目前关于地下结构地震响应的研究中,往往只考虑单次地震的影响,而实际上地震灾害大多伴随着余震的发生,余震对结构造成的增量损伤不容忽视。该文基于相似理论,推导了离心模型与原型的相似关系并构造了主余震序列,设计了主余震序列作用... 目前关于地下结构地震响应的研究中,往往只考虑单次地震的影响,而实际上地震灾害大多伴随着余震的发生,余震对结构造成的增量损伤不容忽视。该文基于相似理论,推导了离心模型与原型的相似关系并构造了主余震序列,设计了主余震序列作用下地铁车站的离心机振动台实验并开展了实验研究。研究发现,余震的再次激励会导致车站顶板开裂以及中柱端部出现严重剪切破坏,中柱变形协调能力不足是影响地铁车站整体抗震性能的薄弱环节。相比饱和砂土场地,干砂场地中的地表沉降及地铁车站结构的破坏更为严重,砂土场地液化会阻碍地震剪切波的传播并减弱车站结构的动力响应。该研究成果为地铁车站结构的抗震设计提供了理论依据,同时丰富了土动力学实验教学案例。 展开更多
关键词 离心机振动台 地铁车站 主余震序列 地震响应 模型实验
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基于Kriging模型的气液两相离心泵优化设计
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作者 许继洋 梁淑琪 +1 位作者 杨国栋 王彦伟 《化学工程》 北大核心 2025年第4期65-71,共7页
为提高气液两相条件下高速离心泵的扬程及效率,以型号为Q5H26的高速离心泵为研究对象,分析不同含气率(体积分数)对离心泵性能的影响。结果表明:含气率越大,扬程和效率越低。基于Kriging模型对离心泵的蜗壳以及叶轮参数进行全面的敏感性... 为提高气液两相条件下高速离心泵的扬程及效率,以型号为Q5H26的高速离心泵为研究对象,分析不同含气率(体积分数)对离心泵性能的影响。结果表明:含气率越大,扬程和效率越低。基于Kriging模型对离心泵的蜗壳以及叶轮参数进行全面的敏感性分析,并采用NLPQL算法对气液两相条件下高速离心泵进行优化设计,以期提高其运行效率以及扬程。对优化后的模型进行数值模拟计算,并通过实验对比优化前后模型泵的运行效率以及扬程。研究结果表明:在额定工况、含气率为10%下,优化后的模型泵的实际效率提高了8%,扬程提高了1.5 m,优化效果较为显著。研究结果可为提高气液两相条件下高速离心泵的性能提供一种行之有效的方法。 展开更多
关键词 离心泵 气液两相 kriging模型 NLPQL算法 优化设计
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基于Bayesian期望改进控制和Kriging模型的并行代理优化方法
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作者 杜晨 林成龙 +1 位作者 马义中 石雨葳 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第4期1190-1204,共15页
针对经典期望改进策略因过于贪婪而易于陷入局部最优,以及Kriging模型十分适用于并行优化的特点,提出了基于Kriging模型和Bayesian期望改进控制的并行代理优化方法。实现过程中,Kriging模型在小样本条件下,建立输入与输出见的近似函数... 针对经典期望改进策略因过于贪婪而易于陷入局部最优,以及Kriging模型十分适用于并行优化的特点,提出了基于Kriging模型和Bayesian期望改进控制的并行代理优化方法。实现过程中,Kriging模型在小样本条件下,建立输入与输出见的近似函数关系。所提出的Bayesian期望改进控制策略充分利用Kriging模型对未试验点预测不确定性的度量能力,首先利用经典期望改进策略选取第一个试验点,并将其作为控制参考点;然后,借助所构造的控制函数更新贝叶斯期望改进控制策略,并将新增加试验点作为下个试验点选取的控制参考点。所提策略可以在提升全局探索能力的同时,使新试验点具有良好的空间分布特性。此外,借助控制函数调整方法,构建了两种拓展的Bayesian期望改进控制策略。数值算例及仿真案例结果表明:相比单点填充,Bayesian期望改进控制策略更高效;所提并行代理优化方法在同等精度条件下具有更好的稳健性及更快的收敛速度。 展开更多
关键词 期望改进策略 Bayesian期望改进控制 控制函数 kriging模型 并行代理优化方法
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