核反应堆冷却剂系统故障诊断动态模糊径向基神经网络模型

1

作者 朱佳浩 戴滔 +1 位作者 隋阳 李枭瀚 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第11期4567-4573,共7页

针对传统的故障诊断方法难以在不确定环境下准确诊断核电厂核反应堆冷却剂系统(reactor coolant system, RCS)故障这一问题,按照以下路线建立了一种核电厂RCS故障诊断动态模糊径向基神经网络(dynamic fuzzy radial basis function neura... 针对传统的故障诊断方法难以在不确定环境下准确诊断核电厂核反应堆冷却剂系统(reactor coolant system, RCS)故障这一问题,按照以下路线建立了一种核电厂RCS故障诊断动态模糊径向基神经网络(dynamic fuzzy radial basis function neural network, DFRBFNN)模型。首先,根据RCS的故障类型和样本数据,确定DFRBFNN模型的初始结构;然后,应用径向基神经网络方法,构建了RCS故障诊断DFRBFNN初始模型,应用随机初始化方法,对DFRBFNN初始模型的去模糊层到输出层的连接权重进行初始化处理;最后,应用误差下降率法,修正DFRBFNN初始模型的结构和参数,构建了RCS故障诊断DFRBFNN模型。应用所建立的模型对冷却剂丧失、失流和蒸汽发生器管道破裂事故进行诊断,并与传统的故障诊断模型进行对比,验证了本文所建立模型的有效性。研究表明,所构建的核电厂RCS故障诊断DFRBFNN模型能够在不确定环境下准确地诊断RCS的故障。 展开更多

关键词 核电厂 核反应堆冷却剂系统 故障诊断 动态模糊径向基神经网络模型

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遗传算法-模糊径向基神经网络模型预测自润滑镀层耐磨性 被引量：3

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作者 王亚利 于继明 王艺 《电镀与精饰》 CAS 北大核心 2021年第7期30-34,共5页

针对传统神经网络模型存在的缺陷,引入遗传算法和模糊运算建立遗传算法-模糊径向基神经网络模型(GA-FRBFNNM),介绍了模型结构和仿真思路。以自润滑镀层耐磨性为研究主题开展正交实验,在正交实验结果中任取10组数据作为训练样本用于模型... 针对传统神经网络模型存在的缺陷,引入遗传算法和模糊运算建立遗传算法-模糊径向基神经网络模型(GA-FRBFNNM),介绍了模型结构和仿真思路。以自润滑镀层耐磨性为研究主题开展正交实验,在正交实验结果中任取10组数据作为训练样本用于模型训练,其余6组数据作为测试样本用于模型性能测试。结果表明:GAFRBFNNM的预测值更接近于真实值,其预测精度明显高于相同结构的径向基神经网络模型,验证了该模型是有效的,能够更准确预测自润滑镀层耐磨性。主要归因于引入模糊运算使得径向基神经网络全部节点都具备特定意义,另外引入遗传算法优化了训练算法,避免了模型陷入局部极小点等问题,使得模型性能得到有效提升。 展开更多

关键词 自润滑镀层 摩擦因数 遗传算法-模糊径向基神经网络模型 径向基神经网络模型

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基于改进粒子群-径向基神经网络模型的短期电力负荷预测 被引量：26

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作者 师彪 李郁侠 +3 位作者 于新花 闫旺 何常胜 孟欣 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第17期180-184,共5页

为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群–径向基神经网络算法。用改进的粒子群算法训练径向基神经网络,实现了径向基函数神经网络的参数优化。建立了短期电力负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负... 为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群–径向基神经网络算法。用改进的粒子群算法训练径向基神经网络,实现了径向基函数神经网络的参数优化。建立了短期电力负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素进行短期负荷预测。算例结果表明,该算法优于径向基神经网络法和粒子群–径向基网络算法,克服了径向基网络和粒子群优化方法的缺点,改善了径向基神经网络的泛化能力,输出稳定,预测精度高,收敛速度快,平均百分比误差可控制在1.2%以内。 展开更多

关键词 负荷预测 改进粒子群-径向基神经网络模型 泛化能力 预测精度

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基于径向基神经网络模型的耐压壳6σ设计 被引量：8

4

作者 程妍雪 庞永杰 +1 位作者 杨卓懿 冯亮 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期493-497,共5页

为了得到更可靠的潜水器耐压壳结构,考虑到材料性能和加工时结构尺寸误差的不确定性对结构性能的影响,将6σ设计的思想引入耐压壳优化设计.借助多学科优化平台iSIGHT,对耐压壳进行6σ分析的优化设计,得到优化且可靠的设计方案.为减少6... 为了得到更可靠的潜水器耐压壳结构,考虑到材料性能和加工时结构尺寸误差的不确定性对结构性能的影响,将6σ设计的思想引入耐压壳优化设计.借助多学科优化平台iSIGHT,对耐压壳进行6σ分析的优化设计,得到优化且可靠的设计方案.为减少6σ优化设计中的计算代价,采用足够精确的径向基神经网络模型代替ANSYS仿真程序进行迭代.结果表明,在保证计算结果足够精确的前提下较大节省了计算时间. 展开更多

关键词 耐压壳优化 6σ设计 可靠性 径向基神经网络模型

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燃煤飞灰浮选除炭的径向基神经网络模型 被引量：3

5

作者 彭苏萍 王立刚 韩敏芳 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第2期193-196,共4页

利用MATLAB程序构建径向基函数神经网络 ,运用计算机经过 5 17次训练学习后 ,可实现粉煤灰除炭浮选工艺产品结果预测和工艺参数确定 ,并通过试验验证了神经网络模型的计算结果 .实践表明 ,径向基神经网络模型所映射的关系可达很高的精... 利用MATLAB程序构建径向基函数神经网络 ,运用计算机经过 5 17次训练学习后 ,可实现粉煤灰除炭浮选工艺产品结果预测和工艺参数确定 ,并通过试验验证了神经网络模型的计算结果 .实践表明 ,径向基神经网络模型所映射的关系可达很高的精度 ,明显优于其他形式的数学模型 . 展开更多

关键词 径向基神经网络模型 径向基函数神经网络 粉煤类MATLAB程序 除炭 浮选工艺

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径向基神经网络模型的白车身轻量化设计 被引量：6

6

作者 张功学 牛顾根 +1 位作者 王德雨 郭珊珊 《机械设计与制造》 北大核心 2020年第11期60-63,68,共5页

为了降低车身质量,以朗逸230TSI款轿车白车身为研究对象,采用Radioss求解器对车身扭转刚度、弯曲刚度、模态进行分析。通过模态试验验证了车身有限元模型准确性,采用Plackett-Burman实验设计法选取18个部件厚度为设计变量,建立白车身径... 为了降低车身质量,以朗逸230TSI款轿车白车身为研究对象,采用Radioss求解器对车身扭转刚度、弯曲刚度、模态进行分析。通过模态试验验证了车身有限元模型准确性,采用Plackett-Burman实验设计法选取18个部件厚度为设计变量,建立白车身径向基神经网络近似模型,以车身质量,一阶扭转频率为优化目标,车身扭转刚度,弯曲刚度和一阶固有频率为约束条件对白车身进行多目标优化。通过近似模型与有限元模型结果对比,验证了优化结果的准确性。结果表明,车身质量减少18.3kg,一阶扭转频率提高5.24Hz,优化效果显著。 展开更多

关键词 白车身 径向基神经网络模型 多目标优化 轻量化 有限元法

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基于径向基函数神经网络模型对非饱和土参数的反演 被引量：2

7

作者 刘俊新 刘育田 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2010年第1期90-94,共5页

通过建立考虑水气两相非饱和渗流的正演有限元模型,以归一化的数值模拟结果的出水时间为输入目标,以归一化的不同水平参数组合为输出目标,同时以归一化的模型试验结果为测试输入变量,利用径向基函数神经网络模型对不同压实系数下红层填... 通过建立考虑水气两相非饱和渗流的正演有限元模型,以归一化的数值模拟结果的出水时间为输入目标,以归一化的不同水平参数组合为输出目标,同时以归一化的模型试验结果为测试输入变量,利用径向基函数神经网络模型对不同压实系数下红层填料非饱和土参数进行了反演;并且利用反演的参数对不同压实下相对应初始饱和度数值模拟水渗出时间与实际水渗出时间进行了比较,证明了采用径向基函数神经网络模型对非饱和参数反演的可行性. 展开更多

关键词 非饱和土参数 非饱和渗流 径向基函数神经网络模型 反演

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电力负荷的径向基函数神经网络模型预测 被引量：1

8

作者 李程 谭阳红 《广东电力》 2010年第5期1-3,11,共4页

由于基于反向传播(back propagation,BP)的神经网络模型自身固有的缺点,其电力负荷预测结果不理想,而径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型具有全局逼近的性质,不存在局部最小问题,为此,针对中长期电力负荷预测,给出了RB... 由于基于反向传播(back propagation,BP)的神经网络模型自身固有的缺点,其电力负荷预测结果不理想,而径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型具有全局逼近的性质,不存在局部最小问题,为此,针对中长期电力负荷预测,给出了RBF的预测原理,推导权值的更新方式,并和BP方法结果进行对比分析,结果证明基于RBF神经网络模型的方法收敛速度快、预报精度高、误差小。 展开更多

关键词 反向传播神经网络模型 径向基函数神经网络模型 负荷预测

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基于径向基函数神经网络的白车身减重优化研究 被引量：7

9

作者 兰凤崇 周建华 +1 位作者 赖番结 陈吉清 《机械设计与制造》 北大核心 2018年第8期29-32,共4页

针对白车身变量多、性能响应复杂问题,在车身结构的板厚优化设计中引入近似模型方法,提高设计效率。以某轿车车身结构为轻量化设计对象,通过灵敏度分析确定优化设计变量,基于径向基函数神经网络近似模型进行全局优化,在不降低刚度和模... 针对白车身变量多、性能响应复杂问题,在车身结构的板厚优化设计中引入近似模型方法,提高设计效率。以某轿车车身结构为轻量化设计对象,通过灵敏度分析确定优化设计变量,基于径向基函数神经网络近似模型进行全局优化,在不降低刚度和模态性能的情况下实现白车身减重目标。通过最优拉丁超立方试验设计构造样本点,用径向基函数神经网络法构造刚度和模态的近似模型,并用自适应模拟退火法进行优化求解。结果表明,径向基函数神经网络模型能较好地模拟车身结构刚度和模态响应问题,提高了整体的设计效率。通过有限元模型的验证,基于近似模型的优化结果精度较高,实例白车身减重达5.73%。 展开更多

关键词 白车身 减重优化 试验设计 径向基函数神经网络模型 全局优化

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基于PCA-RBF神经网络的成都市建设用地需求预测 被引量：6

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作者 谢汀 伍文 +4 位作者 邓良基 高雪松 李启权 徐安琪 谢鑫 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第11期183-190,共8页

为建立"突变"增长条件下建设用地需求预测模型以利于区域土地资源的可持续利用和土地利用总体规划的定期修编,本文提出了基于主元分析(PCA)与径向基函数(RBF)神经网络模型相结合的建设用地需求预测方法.首先,利用灰色关联分... 为建立"突变"增长条件下建设用地需求预测模型以利于区域土地资源的可持续利用和土地利用总体规划的定期修编,本文提出了基于主元分析(PCA)与径向基函数(RBF)神经网络模型相结合的建设用地需求预测方法.首先,利用灰色关联分析筛选出主要驱动因子作为输入数据;然后,利用主元分析消除其相关性,并达到降维目的;最后,以PCA结果为输入建立建设用地需求的RBF神经网络预测模型.实例研究表明,建设用地需求PCA-RBF神经网络预测模型具有较好的预测效果,平均绝对误差(MAE)、误差均方根(RMSE)、平均相对误差(MRE)、分年度残差和突变点残差都较常规的多元线性回归(MLR)模型更小,更适宜在复杂非线性条件下应用. 展开更多

关键词 建设用地 预测 主元分析 径向基神经网络模型 多元线性回归模型

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基于径向基函数神经网络模型的桃江县森林碳储量估测

11

作者 汪风华 文敏 +1 位作者 任蓝翔 胡中岳 《湖南林业科技》 2020年第3期84-89,共6页

量化森林碳储量对森林经营者的正确决策至关重要。本文以湖南省桃江县为研究区,根据2013年森林资源一类调查数据和Landsat 8遥感影像,建立多元逐步回归、偏最小二乘回归和径向基函数神经网络模型,开展碳储量的估测方法比较。结果表明:... 量化森林碳储量对森林经营者的正确决策至关重要。本文以湖南省桃江县为研究区,根据2013年森林资源一类调查数据和Landsat 8遥感影像,建立多元逐步回归、偏最小二乘回归和径向基函数神经网络模型,开展碳储量的估测方法比较。结果表明:三种方法中,径向基函数神经网络模型估测森林碳储量效果最好,决定系数达到0.645,相对均方根误差为15.582 t·hm-2;其次为偏最小二乘回归模型,决定系数和相对均方根误差分别为0.511和17.135 t·hm-2;多元逐步回归模型精度最低,决定系数和相对均方根误差分别为0.431和18.105 t·hm-2。径向基函数神经网络模型反演的研究区森林碳储量分布图表明,海拔高的地方碳储量较大,城区碳储量较小,与实际植被分布情况一致。 展开更多

关键词 碳储量 径向基函数神经网络模型 Landsat 8 桃江县

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基于改进RBF神经网络模型的土壤背景估计算法 被引量：1

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作者 江晟 叶新 +3 位作者 刘妍秀 李开太 赵鹏 李野 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2023年第3期577-582,共6页

针对土壤背景估计算法参数确定后适应性较差的问题,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络模型的土壤背景估计算法,以有效提升针对土壤的能量色散型X射线荧光检测的背景扣除效果及元素定量精度.首先分析了常用的土壤背景估计模型,针对连... 针对土壤背景估计算法参数确定后适应性较差的问题,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络模型的土壤背景估计算法,以有效提升针对土壤的能量色散型X射线荧光检测的背景扣除效果及元素定量精度.首先分析了常用的土壤背景估计模型,针对连续剥峰法和小波变换对背景估计的扣除效果和问题提出基于改进RBF神经网络的算法模型,然后从理论上证明该算法模型的有效性,并将该模型应用于实际的土壤能量色散型X射线荧光检测系统中,对国家标准土壤样品进行检测,对Cr,Zn和As等重金属元素的定量探测进行深入分析.实验结果表明,基于该土壤背景估计算法能更好地进行元素能量特征值提取,降低背景对元素特征峰和质量分数的影响,进而有效提升土壤元素的定量精度. 展开更多

关键词 能量色散型X射线荧光检测 土壤元素分析 径向基函数神经网络模型 背景估计

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基于XRF与RBF神经网络的锌浸出渣有价组分精准定量分析研究 被引量：1

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作者 李媛 石垚 +4 位作者 李绍元 何明星 张晨牧 李强 李会泉 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期490-497,共8页

锌冶炼浸出渣是湿法炼锌工艺产出的冶炼固废渣,占锌冶炼固废产出总量的75%以上,因含有Zn,Cu,Pb,Ag,Cd和As等多种有价金属元素,其资源化利用潜力巨大。然而由于其成分含量不稳定,检测精度不足等原因,导致关键元素的资源转化效率难以保证... 锌冶炼浸出渣是湿法炼锌工艺产出的冶炼固废渣,占锌冶炼固废产出总量的75%以上,因含有Zn,Cu,Pb,Ag,Cd和As等多种有价金属元素,其资源化利用潜力巨大。然而由于其成分含量不稳定,检测精度不足等原因,导致关键元素的资源转化效率难以保证,因此对浸出渣关键资源组分的精准定量分析在锌冶炼行业绿色发展方面具有重大意义。该研究以Zn,Cu,Pb,Cd和As五种目标元素为分析对象,分别采用XRF工作曲线法和XRF结合RBF神经网络模型的方法对浸出渣目标元素定量分析,以相对误差、相对标准偏差作为两种方法的评价指标,对两种方法进行分析比较。首先采用标准添加法对工业现场采集的锌浸出渣配制浓度梯度样,并以此为标准化样品进行ICP-OES检测,随后将ICP-OES检测结果作为目标元素定量分析基准值,对浓度梯度样品进行X射线荧光光谱(XRF)检测,建立目标元素工作曲线,利用工作曲线对各目标元素进行定量分析。同时用XRF光谱数据构建输入矩阵、样品目标元素浓度构建输出矩阵,训练RBF神经网络来构建浸出渣中目标元素多元定标模型,并用此模型实现浸出渣样品目标元素预测。工作曲线法定量分析结果与ICP-OES基准值对比得到相对误差均值为8.5%,标准偏差均值为4.0%;RBF神经网络预测结果与ICP-OES基准值对比得到相对误差均值为0.18%,标准偏差均值为0.58%。结果表明,两种方法均能实现浸出渣样品目标元素的定量分析,但XRF结合RBF神经网络的方法能够对浸出渣样品进行精准定量分析和基体校正,分析结果准确性和精密度优于传统工作曲线分析方法。 展开更多

关键词 射线荧光光谱 精准定量分析 径向基神经网络模型 锌冶炼浸出渣

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基于WOA-SA-RBF模型的西北内陆河流域突发水污染安全评价

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作者 靳春玲 田亮 +2 位作者 贡力 李战江 蔡惠春 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第23期10075-10083,共9页

为保障西北内陆河流域生态安全,急需开展西北地区内陆河流域突发水污染安全评价。聚焦于疏勒河流域敦煌区域,通过运用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型框架,基于2017—2022年该流域的历史数据,采用一种融合鲸鱼优化与... 为保障西北内陆河流域生态安全,急需开展西北地区内陆河流域突发水污染安全评价。聚焦于疏勒河流域敦煌区域,通过运用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型框架,基于2017—2022年该流域的历史数据,采用一种融合鲸鱼优化与模拟退火策略的径向基(whale optimization algorithm-simulated annealing-radial basis function,WOA-SA-RBF)神经网络模型,来评估该区域的突发水污染风险等级,并与粒子群优化算法-径向基(particle swarm optimization-radial basis function,PSO-RBF),遗传优化算法-径向基(genetic algorithm-radial basis function,GA-RBF)神经网络模型及传统评价方法优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)法的评价结果进行对比分析。分析结果显示:疏勒河敦煌段在2017—2018年突发水污染风险水平被评定为Ⅱ级,而2019—2022年则降为Ⅲ级,显示出风险逐渐下降并趋向稳定的趋势;结果与TOPSIS法分析结果一致,与流域治理情况相符,从而有效验证本文评估模型的精度。研究成果有助于提高疏勒河流域针对突发水污染事件的预防控制能力与紧急应对效率,对西北内陆河流域的水资源管理以及祁连山区域的生态保护工作具有不可忽视的重要意义。 展开更多

关键词 鲸鱼优化算法(WOA) 模拟退火算法(SA) 径向基神经网络模型(RBF) 突发水污染 安全评价 内陆河

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基于近似模型的大排量摩托车悬架系统平顺性优化分析 被引量：4

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作者 冉险生 陈凯 +1 位作者 赵洪亮 罗领 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期119-125,共7页

针对某运动型大排量摩托车行驶平顺性问题提出一种优化方案。通过摩托车在C级路面上的仿真分析得到表征摩托车行驶平顺性的俯仰振动与垂向振动加速度,并将以上两个指标峰值作为目标响应,采用最优拉丁超立方抽样方法对悬架系统的相关参... 针对某运动型大排量摩托车行驶平顺性问题提出一种优化方案。通过摩托车在C级路面上的仿真分析得到表征摩托车行驶平顺性的俯仰振动与垂向振动加速度,并将以上两个指标峰值作为目标响应,采用最优拉丁超立方抽样方法对悬架系统的相关参数进行灵敏度分析与近似建模,基于分析结果采用径向基函数神经网络近似模型进行多目标优化。结果表明,优化后经实车验证,俯仰振动加速度峰值降低了17.21%,前、后车轮垂向振动加速度峰值分别降低8.11%和24.18%,改善了摩托车行驶平顺性以及验证了该优化方案的有效性。 展开更多

关键词 C级路面 悬架系统 灵敏度分析 径向基函数神经网络近似模型 多目标优化

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基于多岛遗传算法与响应面法的横向磁通感应加热装置参数优化设计 被引量：4

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作者 刘志赢 汪友华 +2 位作者 刘成成 彭江湃 宋华宾 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期3180-3191,共12页

对金属带材进行横向磁通感应加热(TFIH)时,通常会存在加热温度分布不均匀以及加热温度偏离目标值两个问题。该文研究了加热器结构参数与电源参数对45号钢带材回火热处理温度的影响,并对两种参数分别进行优化,使带材在加热器出口处的平... 对金属带材进行横向磁通感应加热(TFIH)时,通常会存在加热温度分布不均匀以及加热温度偏离目标值两个问题。该文研究了加热器结构参数与电源参数对45号钢带材回火热处理温度的影响,并对两种参数分别进行优化,使带材在加热器出口处的平均温度达到目标值600℃,同时获得均匀的温度分布。采用Morris法对加热器结构参数进行全局灵敏度分析,选取显著影响相对不均匀度的参数并建立径向基函数(RBF)神经网络预测模型。使用多岛遗传算法(MIGA)对筛选的结构参数进行优化,初步获得均匀的温度分布。最后以降低温度分布的相对不均匀度和达到理想平均温度为目标,在优化后的加热器结构基础上使用响应面法(RSM)优化电源参数,实现多目标优化设计。仿真验证结果表明,45号钢带材在加热器出口处的平均温度为600.06℃、相对不均匀度为2.36%,满足45号钢回火热处理的要求。 展开更多

关键词 横向磁通感应加热 全局灵敏度分析 径向基函数神经网络模型 多岛遗传算法 响应面法

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基于地统计学的植烟土壤碳氮含量空间变异性研究 被引量：1

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作者 周旭东 申云鑫 +5 位作者 濮永瑜 沈广材 施竹凤 何永宏 杨明英 杨佩文 《江苏农业科学》 北大核心 2024年第4期231-238,共8页

有机碳和全氮含量是影响土壤肥力与作物产量的重要土壤因子,区域内土壤碳氮含量的分布情况直接影响作物生产。通过解析云南省保山市烟区土壤碳氮含量空间分布情况,为区域植烟土壤肥力改良和优质烤烟生产提供科学依据和数据支撑。对保山... 有机碳和全氮含量是影响土壤肥力与作物产量的重要土壤因子,区域内土壤碳氮含量的分布情况直接影响作物生产。通过解析云南省保山市烟区土壤碳氮含量空间分布情况,为区域植烟土壤肥力改良和优质烤烟生产提供科学依据和数据支撑。对保山市5县(区)72个植烟土壤点进行采样,测定土壤容重、田间持水量、土壤含水量、土壤酸碱度、有效土层厚度、土壤全氮含量和土壤有机碳含量等7项指标,采用径向基函数神经网络模型和克里格法建立土壤碳氮含量与土壤理化因子间的相关关系,预测土壤有机碳含量和全氮含量的空间分布特征。土壤碳氮含量与理化指标间的相关性分析表明,土壤全氮含量与土壤容重、土壤pH值呈显著负相关关系(P<0.05),相关系数分别为-0.235、-0.170;土壤有机碳含量与田间持水量、土壤含水量呈极显著正相关关系(P<0.01),相关系数分别为0.555和0.452;土壤有机碳含量与土壤pH值呈显著正相关关系,相关系数为0.190;土壤有机碳含量与土壤容重呈极显著负相关关系,相关系数为-0.636;土壤碳氮关系可用线性回归方程y=10.69+4.37x(r^(2)=0.137,n=72)表示;土壤平均全氮含量2.01 g/kg,土壤平均有机碳含量为33.60 g/kg,土壤平均碳氮比为16.71。径向基函数神经网络模型较多元回归模型对验证样点土壤全氮含量和有机碳含量的预测值与实际观测值的相关系数分别提高0.037和0.031,表明土壤理化因子与土壤碳氮含量之间的复杂关系能够通过径向基函数神经网络模型更准确地描述出来;47个验证点预测结果误差分析表明,与普通克里格法和回归克里格法相比,径向基函数神经网络模型和普通克里格法相结合的方法明显减低了土壤有机碳和全氮含量预测结果的平均绝对误差、均方根误差和平均相对误差。保山市5县(区)土壤碳氮含量由北向南存在明显差异,相关性分析结果表明,植烟区内的土壤理化因子对土壤有机碳含量和全氮含量的影响较大。因此,在烤烟生产上,应根据预测结果因地制宜,针对不同区域制定施肥方案,合理调控有机肥和氮肥的施用,保障烤烟高质量生产。 展开更多

关键词 地统计学 土壤碳氮含量 空间分布 径向基函数神经网络模型 变异性

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四川盆地耕地表层土壤容重缺失数据填补方法 被引量：1

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作者 李艾雯 李文丹 +6 位作者 宋靓颖 冉敏 陈丹 成金礼 齐浩然 郭聪慧 李启权 《土壤学报》 北大核心 2025年第1期40-53,共14页

构建土壤容重高精度预测方法是准确补全区域土壤属性数据库的需要。本研究基于全国第二次土壤普查时获得的四川盆地(含四川省和重庆市)2883个典型耕地样点数据,运用相关分析、方差分析和回归分析等方法揭示表层土壤容重的统计特征及其... 构建土壤容重高精度预测方法是准确补全区域土壤属性数据库的需要。本研究基于全国第二次土壤普查时获得的四川盆地(含四川省和重庆市)2883个典型耕地样点数据,运用相关分析、方差分析和回归分析等方法揭示表层土壤容重的统计特征及其主控因素,采用传统土壤传递函数(PTFs)、多元线性回归(MLR)模型、径向基函数神经网络(RBFNN)模型和随机森林(RF)模型通过不分区、分流域以及分土类3种建模方式建立土壤容重预测模型,以期实现对该区域土壤容重缺失值的填补。结果表明:研究区耕地表层土壤容重处于0.60~1.71 g·cm^(-3)之间,均值为1.29 g·cm^(-3)。土壤有机质、土壤亚类和夏季降雨量是土壤容重最重要的影响因素。分流域构建的RBFNN预测模型能较好地捕捉土壤容重与各影响因素的非线性关系以及这种关系的空间非平稳性,432个独立验证样点预测结果的决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)分别为0.519和0.095 g·cm^(-3),明显优于其他方法,其不仅有助于提高四川盆地耕地表层土壤容重缺失值的填补精度,也为其他区域土壤性质缺失值的填补提供了方法参考。 展开更多

关键词 土壤容重 传递函数 四川盆地 多元线性回归模型 径向基函数神经网络模型 随机森林模型

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风电齿轮箱迷宫密封泄漏量分析及结构优化设计 被引量：2

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作者 高羡明 张洋 +2 位作者 张功学 杨汶轩 蔡志祥 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第4期583-593,共11页

为了分析某风电齿轮箱内迷宫密封各参数对泄漏量的影响,利用数值模拟和构建代理模型对迷宫密封的泄漏行为开展了研究。首先,根据风电齿轮箱三维实体模型构建了其迷宫密封三维流场模型;然后,基于FLUENT软件,通过单一变量法研究了迷宫密... 为了分析某风电齿轮箱内迷宫密封各参数对泄漏量的影响,利用数值模拟和构建代理模型对迷宫密封的泄漏行为开展了研究。首先,根据风电齿轮箱三维实体模型构建了其迷宫密封三维流场模型;然后,基于FLUENT软件,通过单一变量法研究了迷宫密封泄漏量随进出口压力比、润滑液动力黏度、高速轴与低速轴的转速和迷宫密封的密封齿间隙的变化规律;最后,构建了径向基神经网络(RBF)代理模型,在该代理模型的基础上,在影响迷宫密封性能的因素中,选取了密封间隙、密封腔体高度和密封腔体宽度三个结构参数作为设计变量,以迷宫密封的最小泄漏量和出口最大速度为优化目标,使用非劣分层遗传算法(NSGA-Ⅱ)获得了最优解。研究结果表明:迷宫密封泄漏量受两个转轴的转速影响很小;泄漏量与进出口压力比、密封间隙成正比,而与润滑油动力黏度成反比;求得最优解对应的参数所对应泄漏量减小了47%,出口最大速度降低了36%,数值模拟与优化理论计算结果一致。该结果可为研究迷宫密封泄漏量的影响特性提供理论依据。 展开更多

关键词 风电机组 齿轮箱 迷宫密封 泄漏量 数值模拟 优化设计 径向基神经网络(RBF)代理模型

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铸铝一体化车门的多目标可靠性优化设计 被引量：3

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作者 吴勃夫 吴姚烨 +2 位作者 贝璟 吴宗扬 孙亮 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期188-200,共13页

为提升车门的轻量化水平与性能,采用“材料—结构—性能”一体化集成方法设计铸铝一体化车门。基于构建的铸铝一体化车门有限元模型,以车门的厚度为设计变量,采用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络近似模型和二阶响应面近... 为提升车门的轻量化水平与性能,采用“材料—结构—性能”一体化集成方法设计铸铝一体化车门。基于构建的铸铝一体化车门有限元模型,以车门的厚度为设计变量,采用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络近似模型和二阶响应面近似模型并分别结合二代非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)、多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法以及多岛遗传算法(multi-island genetic algorithm,MIGA)对车门的下沉刚度工况位移、上扭转刚度工况位移、下扭转刚度工况位移、一阶弯曲模态频率、一阶扭转模态频率和质量进行确定性优化设计。在此基础上,考虑材料及加工制造等不确定性因素,对确定性优化解的质量水平进行6Sigma可靠性分析与优化。结果表明,二阶响应面近似模型与MOPSO算法的优化组合方案实现了车门的最佳轻量化,RBF神经网络近似模型与MOPSO算法的优化组合方案实现了车门下沉刚度工况位移的最小化。上述2种组合分别实现了车门轻量化与安全化的设计目标。研究结果可为车身零部件的优化设计提供参考。 展开更多

关键词 铸铝一体化车门 轻量化 径向基函数神经网络近似模型 二阶响应面近似模型 多目标粒子群优化算法 6Sigma可靠性

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