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基于改进YOLOv5的苹果轻量化检测算法
1
作者 王红君 刘紫宾 +1 位作者 赵辉 岳有军 《农机化研究》 北大核心 2025年第7期65-71,共7页
为解决苹果采摘机器人检测算法存在的网络结构复杂和参数量大的问题,提出一种基于YOLOv5的轻量化苹果检测算法。首先,将YOLOv5主干网络替换为MobileNetv3,为降低网络的计算复杂度,将深度可分离卷积引入到特征融合网络中;然后,在网络的... 为解决苹果采摘机器人检测算法存在的网络结构复杂和参数量大的问题,提出一种基于YOLOv5的轻量化苹果检测算法。首先,将YOLOv5主干网络替换为MobileNetv3,为降低网络的计算复杂度,将深度可分离卷积引入到特征融合网络中;然后,在网络的关键位置引入注意力机制,以提高算法对苹果不同特征的提取能力;最后,使用CIoU作为改进网络的损失函数,以提升模型的检测效果。试验结果表明:改进模型的检测精度为91.5%,相较于SSD、Faster R-CNN,检测精度分别提高了2.35%、3.07%,相比于YOLOv5s检测精度提高了8.20%,且模型大小约为YOLOv5s的1/3。 展开更多
关键词 苹果 检测算法 YOLOv5 轻量化 注意力机制
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基于改进Apriori算法的不良驾驶行为关联分析
2
作者 韩锐 于长海 +1 位作者 丁庆国 石朋炜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期50-56,共7页
不良驾驶行为的复杂化趋势会对道路交通安全构成严重威胁。为挖掘不良驾驶行为的潜在规律,文章通过车载诊断系统(OBD)采集哈尔滨乘用车早晚高峰时段的行驶数据,利用Python数据处理平台识别超速、急变速、急转弯及快速变道共4种不良驾驶... 不良驾驶行为的复杂化趋势会对道路交通安全构成严重威胁。为挖掘不良驾驶行为的潜在规律,文章通过车载诊断系统(OBD)采集哈尔滨乘用车早晚高峰时段的行驶数据,利用Python数据处理平台识别超速、急变速、急转弯及快速变道共4种不良驾驶行为。基于行为数据集,提出一种改进的Apriori关联规则挖掘算法。引入粒子群优化(PSO)算法优化Apriori算法中的支持度与置信度两个重要参数,并使用哈希映射表提高Apriori算法的运行效率。实验结果表明,改进Apriori算法在两种数据集上的运行时间较传统Apriori算法分别提高8.26%、9.27%。关联结果显示,不良驾驶行为并非单独存在,其中急转弯、快速变道、急加速关联性最强,超速行为与急变速次之。该研究能够为驾驶风格量化分析提供参考,可应用于交通事故主动预警系统。 展开更多
关键词 驾驶安全 不良驾驶行为 数据挖掘 关联分析 改进apriori算法 粒子群优化算法
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SDH-DETR轻量化绝缘子缺陷检测算法
3
作者 周景 刘心 +1 位作者 唐振洋 董晖 《电子测量技术》 北大核心 2025年第11期88-104,共17页
为解决无人机在输电线路绝缘子巡检中目标检测算法面临的模型复杂度高、小目标缺陷检测精度不足和上下采样过程中容易造成特征丢失等挑战,本文提出了一种基于轻量化改进的RT-DETR绝缘子缺陷检测算法(SDH-DETR)。首先,以RT-DETR作为基线... 为解决无人机在输电线路绝缘子巡检中目标检测算法面临的模型复杂度高、小目标缺陷检测精度不足和上下采样过程中容易造成特征丢失等挑战,本文提出了一种基于轻量化改进的RT-DETR绝缘子缺陷检测算法(SDH-DETR)。首先,以RT-DETR作为基线算法,降低优化难度并提高鲁棒性;其次,采用轻量级StarNet作为主干网络,在显著降低模型复杂度的同时提升特征提取能力;接着,引入DySample动态上采样模块,通过基于采样点的自适应上采样方法,有效减少细节丢失与图像失真;最后,利用Harr小波变换下采样模块(HWD),实现低频与高频信息的高效融合,抑制复杂背景干扰并增强对小目标的检测能力。在复杂背景数据集上的验证实验表明,SDH-DETR的平均精度达98.5%,较基线算法提升0.9%,参数量和计算量分别减少43%和46.1%,检测速度达78.6 fps。这表明该算法在保证高准确性的同时,实现了轻量化设计,满足了输电线路巡检对效率和性能的实际需求。 展开更多
关键词 输电线路 目标检测 绝缘子缺陷检测 复杂背景 轻量化 RT-DETR算法
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基于Apriori算法和云推理的抽蓄电站日运行规则提取及运用 被引量：1
4
作者 万正喜 罗琪 +2 位作者 傅勋利 王康乐 梅亚东 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第5期72-78,85,共8页
为探究抽蓄电站长系列历史运行数据中蕴含的运行规律,首先分析了抽蓄电站出力与负荷、清洁能源出力之间相关关系,采用云模型将定量数据转换为定性的云概念,然后采用数据挖掘Apriori算法提取抽蓄电站出力与负荷、清洁能源出力的强关联规... 为探究抽蓄电站长系列历史运行数据中蕴含的运行规律,首先分析了抽蓄电站出力与负荷、清洁能源出力之间相关关系,采用云模型将定量数据转换为定性的云概念,然后采用数据挖掘Apriori算法提取抽蓄电站出力与负荷、清洁能源出力的强关联规则,之后运用云推理方法模拟抽蓄电站日出力过程。以湖南电网黑麋峰抽蓄电站为实例,验证模型方法的有效性。利用提取得到的各时段强关联规则,对每个月最大峰谷差日抽蓄电站日出力进行云推理模拟,结果表明:模拟抽蓄电站出力下的电网剩余负荷峰谷差和均方差与抽蓄电站实际运行效果相比,均有所减少。说明基于关联规则的云推理方法有效,结果合理,具有参考应用价值。 展开更多
关键词 抽蓄电站 运行规则 云模型 apriori算法 云推理
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基于遗传算法优化Apriori算法的LNG接收站隐患文本数据关联规则挖掘及预警研究
5
作者 贺叔滢 郑文培 +4 位作者 田野 龚晓凤 李宏霞 张圣柱 王旭 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第7期114-119,共6页
为解决传统的Apriori算法在参数选择上存在困难的问题,提出1种基于遗传算法优化的Apriori算法。首先,利用Apriori算法挖掘隐患数据中的潜在关联规则;然后,引入遗传算法选择最优的最小支持度和最小置信度,以克服传统Apriori算法在参数选... 为解决传统的Apriori算法在参数选择上存在困难的问题,提出1种基于遗传算法优化的Apriori算法。首先,利用Apriori算法挖掘隐患数据中的潜在关联规则;然后,引入遗传算法选择最优的最小支持度和最小置信度,以克服传统Apriori算法在参数选择上的不足;最后,结合优化后的参数重新挖掘关联规则,并给出预警建议。研究结果表明:遗传算法优化的Apriori算法平均支持度提升6.67%,平均置信度提升27.04%,平均提升度提升7.51%。同时,规则数量从65条减少到44条,有效过滤冗余信息,提高LNG接收站隐患识别的精确度和效率,并优化关联规则挖掘过程。研究结果可为LNG接收站的安全管理提供科学的预警参考和新的工具。 展开更多
关键词 LNG接收站隐患 遗传算法 apriori算法 关联规则 隐患预警
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基于RF-Apriori算法考虑填补缺失值的高速公路事故致因分析
6
作者 薛乐 于露 +2 位作者 金龙哲 李博 沈文进 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第4期211-218,共8页
为改善高速公路交通安全状况,以法国2018-2022年的26320条高速公路交通事故数据作为研究对象,选择3种具有代表性的算法填补数据中的缺失值,包括随机森林(RF)算法、期望最大化(EM)算法以及K最近邻(KNN)算法。并基于填补前后变量方差的变... 为改善高速公路交通安全状况,以法国2018-2022年的26320条高速公路交通事故数据作为研究对象,选择3种具有代表性的算法填补数据中的缺失值,包括随机森林(RF)算法、期望最大化(EM)算法以及K最近邻(KNN)算法。并基于填补前后变量方差的变化比较不同填补算法对数据稳定性的影响,并运用Apriori关联规则算法对完成填补的事故数据进行不同严重程度等级的高速公路事故致因分析。结果表明:经缺失值填补后,RF算法稳定性更优,相较于原始数据训练的模型准确率提高5.66%,召回率提高9.22%,F 1分数提高9.91%。客车更易引发财产损失事故的发生;摩托车在限速较低的路段易引发受伤事故,在限速较高的路段易引发死亡事故,安全设备的使用情况对事故严重程度等级有较大关系。 展开更多
关键词 随机森林(RF) apriori算法 缺失值 高速公路 事故致因 数据填补 关联规则
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基于改进Apriori算法的地下综合管廊火灾预警技术研究
7
作者 崔涵 魏立明 《消防科学与技术》 北大核心 2025年第2期250-255,共6页
随着城市的快速发展,城市地下综合管廊得以快速建设。由于其主要用于承载城市的电、气、热等资源,因而导致火灾风险大。针对此问题,本文提出一种基于改进Apriori算法的地下综合管廊火灾预警技术。该技术以STM32单片机为主控器,并且采用... 随着城市的快速发展,城市地下综合管廊得以快速建设。由于其主要用于承载城市的电、气、热等资源,因而导致火灾风险大。针对此问题,本文提出一种基于改进Apriori算法的地下综合管廊火灾预警技术。该技术以STM32单片机为主控器,并且采用多种传感器获取管廊内数据。上位机方面采用LabView软件为用户端提供实时的数据监测画面以及报警信息显示。通过试验数据验证所提出的改进算法能够较原算法节省约60%的时间,并且其精确度可以保持在90%以上。针对不同类型火灾需要不同数据挖掘关联规则,本文以地下管廊电气线缆火灾为例,通过PyroSim软件建立火灾模型获取的火灾数据由本文所提算法进行关联规则挖掘,最后得到早期线缆火灾的3个特征,即线缆火灾的预警依据。 展开更多
关键词 综合管廊 火灾预警 关联规则 apriori算法 PyroSim
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EMD-YOLO:基于YOLOv8n改进的轻量化作物叶部病害检测算法
8
作者 王斌兵 张亚利 +2 位作者 郑光 时雷 尹飞 《华中农业大学学报》 北大核心 2025年第4期181-191,共11页
为准确、快速地识别作物叶部病害,降低手工诊断成本,减少叶部病害对作物生长过程与产量的危害,提出一种基于YOLOv8n新型轻量级作物叶部病害检测算法EMD-YOLO。该算法结合多尺度空洞注意力MSDA、EffectiveSE注意力机制、DySample上采样以... 为准确、快速地识别作物叶部病害,降低手工诊断成本,减少叶部病害对作物生长过程与产量的危害,提出一种基于YOLOv8n新型轻量级作物叶部病害检测算法EMD-YOLO。该算法结合多尺度空洞注意力MSDA、EffectiveSE注意力机制、DySample上采样以及Wise-IoU损失函数。其中,多尺度空洞注意力MSDA结合多尺度空间卷积与注意力机制,提高多尺度特征提取效率;EffectiveSE强化特征选择,提升模型表示性能;DySample上采样保留重要特征,提高特征图分辨率和检测性能;Wise-IoU损失函数优化交并比(IoU)计算方式,提升模型定位精度。结果显示,EMD-YOLO的精确度、mAP@0.5、模型权重分别为96.3%、92.8%、4.85 MB,较基线模型YOLOv8n的精确度和平均精度均值分别提高3.0和3.6百分点,权重降低1.4 MB。结果表明,EMD-YOLO的泛化性良好,适用于移动端农作物叶部病害检测设备。 展开更多
关键词 深度学习 作物叶部病害 YOLOv8 EffectiveSE注意力机制 多尺度空洞注意力MSDA 轻量化算法
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基于T-Apriori算法的纺织品质检数据分析
9
作者 吕沿沿 薛文良 +1 位作者 魏孟媛 马颜雪 《现代纺织技术》 北大核心 2025年第6期82-89,共8页
为解决纺织品质检不合格数据在进行关联规则挖掘时计算时间较长的问题,对传统Apriori算法进行优化,提出了一种基于三元组的数据挖掘方法——T-Apriori算法。该算法的核心思想在于将数据的布尔矩阵压缩存储为三元组形式,从而有效减少存... 为解决纺织品质检不合格数据在进行关联规则挖掘时计算时间较长的问题,对传统Apriori算法进行优化,提出了一种基于三元组的数据挖掘方法——T-Apriori算法。该算法的核心思想在于将数据的布尔矩阵压缩存储为三元组形式,从而有效减少存储空间并提升计算效率。针对支持度的确定,还提出了一种更为客观的方法,即通过分析候选1项集频数区间对应的候选1项集个数的变化趋势来调整支持度阈值,以更好地适应数据特性。结果表明:与传统Apriori算法及其优化版本C-Apriori算法相比,T-Apriori算法表现出显著的性能提升,其运行时间仅为传统Apriori算法的40%。尤其在数据量较大且支持度较低的情况下,T-Apriori算法的时间下降幅度更为显著,证明其在大数据量和低支持度环境下具有更为优异的处理性能。采用T-Apriori算法后,纺织品质检数据的分析效率可得到极大提高,为质量监管和决策支持提供更加高效的数据分析工具,具有重要的实际应用价值。 展开更多
关键词 关联规则 apriori算法 三元组 质量检测 纺织品
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顾及地物类型重要度的城市倾斜摄影模型轻量化算法
10
作者 张洪玮 申申 +1 位作者 范虹 阮文阳 《地理与地理信息科学》 北大核心 2025年第2期10-16,46,共8页
近年来城市倾斜摄影模型已广泛应用于城市规划等领域,但因数据量巨大易造成模型应用困难,且现有简化方法面对具体应用需求尚不能针对不同地物灵活调整简化比例。该文提出顾及地物类型重要度的城市倾斜摄影模型网格简化算法,并以一个重... 近年来城市倾斜摄影模型已广泛应用于城市规划等领域,但因数据量巨大易造成模型应用困难,且现有简化方法面对具体应用需求尚不能针对不同地物灵活调整简化比例。该文提出顾及地物类型重要度的城市倾斜摄影模型网格简化算法,并以一个重点关注建筑物对象的城市场景为例,基于具有语义信息的城市倾斜摄影数据集,对该算法与Quadric Error Metrics(QEM)算法、结构感知网格简化算法(SAMD)、鲁棒的通用三维模型低多边形网格生成方法(RoloPM)开展对比实验。结果表明,当整体简化比例相同(70%和85%)时,该算法对重点地物的简化结果在视觉效果、几何相似性以及简化效率方面均优于对比算法,可以满足实际应用中灵活简化大场景城市倾斜摄影模型的需求。 展开更多
关键词 城市倾斜摄影 模型轻量化 网格简化 地物类型 QEM算法
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基于粒子群算法的自动向量化收益评估模型研究
11
作者 刘梦真 周清雷 +4 位作者 韩林 聂凯 李浩然 陈梦尧 刘浩浩 《计算机科学》 北大核心 2025年第7期248-254,共7页
自动向量化技术利用SIMD部件加速程序的执行,减轻了程序员的负担,是GCC编译器中的重要优化过程之一。但GCC编译器中自动向量化的收益评估模型并不准确,会影响GCC编译器是否应该进行向量化转换的判定。为了提升申威平台上的自动向量化效... 自动向量化技术利用SIMD部件加速程序的执行,减轻了程序员的负担,是GCC编译器中的重要优化过程之一。但GCC编译器中自动向量化的收益评估模型并不准确,会影响GCC编译器是否应该进行向量化转换的判定。为了提升申威平台上的自动向量化效率,基于申威平台上的GCC编译器,构建了一套新的自动向量化收益评估模型。针对申威处理器的后端指令集设计不同种类的代价,通过粒子群算法训练相对应的代价值,以提高申威平台上自动向量化收益评估模型的准确性。在SPEC2006和SPEC2017上进行了实验测试,与GCC编译器默认的收益评估模型相比,所提模型在SPEC2006课题上加速比最高提升7.6%,在SPEC2017课题上加速比最高提升5.75%,验证了模型的有效性。实验结果表明,所提出的模型可进一步完善基础自动向量化功能,提升申威平台编译系统的易用性。 展开更多
关键词 申威平台 GCC编译器 自动向量化 收益评估模型 粒子群算法
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基于改进BWO算法的架桥机主梁轻量化设计
12
作者 陈毅 赵江锋 +3 位作者 孙军强 王刚锋 史妍妮 张程浩 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第12期4986-4994,共9页
针对传统设计方案下架桥机主梁设计量冗余、耗材较多,从而降低生产效率,且现有智能优化方法存在收敛精度较低等问题,提出了一种基于二次插值策略的改进白鲸优化算法(enhanced beluga whale optimization,EBWO),将其应用于600 t架桥机主... 针对传统设计方案下架桥机主梁设计量冗余、耗材较多,从而降低生产效率,且现有智能优化方法存在收敛精度较低等问题,提出了一种基于二次插值策略的改进白鲸优化算法(enhanced beluga whale optimization,EBWO),将其应用于600 t架桥机主梁的轻量化研究。首先选取6项测试函数分别对白鲸优化算法(beluga whale optimization,BWO)、EBWO及其他3种常见优化算法进行对比,检验其收敛特性的优越性,并根据给定工况对架桥机主梁进行力学分析,结合架桥机主梁设计规范及力学性能要求建立优化模型,完成架桥机主梁的横截面积优化。结果表明:EBWO具有更强的稳定性及收敛特性,经验证优化后主梁减轻19.3%,且能满足安全要求。 展开更多
关键词 白鲸优化算法(BWO) 二次插值策略 架桥机 主梁 轻量化设计
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基于Apriori算法的煤矿设备控制失败风险挖掘及定位分析
13
作者 郝选平 李凌宇 张旭锋 《中国矿业》 北大核心 2025年第S1期216-220,共5页
煤矿井下作业环境复杂,设备多样,人员管理存在问题,导致设备控制失败率高,制约安全生产与运营。本研究聚焦于煤矿设备控制失败环节的精准定位,力求找出导致设备控制失败的关键风险因素。本文首先分析了某煤矿井下各系统,以及所对应的设... 煤矿井下作业环境复杂,设备多样,人员管理存在问题,导致设备控制失败率高,制约安全生产与运营。本研究聚焦于煤矿设备控制失败环节的精准定位,力求找出导致设备控制失败的关键风险因素。本文首先分析了某煤矿井下各系统,以及所对应的设备和对应的场景,然后采集神东某煤矿2021—2024年7385组设备控制失败数据,经数据清洗等预处理后,运用Apriori算法挖掘关联规则,并设置支持度、置信度、提升度阈值筛选强关联规则。研究发现“详细地点_风机配电点”与“设备名称_生产移变”组合场景风险高,叠加部分因素失败概率极高,特定操作流程或权限设置可能存在隐患。建议优化硬件联动逻辑,规范操作流程,强化人员培训与监控。 展开更多
关键词 煤矿 设备控制 失败率 apriori算法 风险
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基于改进YOLOv8n的轻量化草坪异质杂草检测算法
14
作者 王会征 刘海藤 +4 位作者 李新龙 刘家天 焦乐宁 王国宾 兰玉彬 《农业工程学报》 北大核心 2025年第10期157-165,共9页
为提高自然环境下草坪异质杂草的检测效率和准确性,提出一种基于YOLOv8n模型的轻量化检测算法YOLOv8-LDB。首先,在主干网络中,使用可变形卷积DCNv2(deformable ConvNets v2)结合c2f卷积层,增强模型特征提取能力,提高模型的精确度和鲁棒... 为提高自然环境下草坪异质杂草的检测效率和准确性,提出一种基于YOLOv8n模型的轻量化检测算法YOLOv8-LDB。首先,在主干网络中,使用可变形卷积DCNv2(deformable ConvNets v2)结合c2f卷积层,增强模型特征提取能力,提高模型的精确度和鲁棒性。其次,在颈部网络引入加权双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network,BiFPN),提升不同尺度的特征融合能力与泛化能力。最后使用Inner-IoU(inner intersection over union)损失函数,优化预测框的损失计算,进一步提升模型的稳定性。试验结果表明,YOLOv8-LDB模型平均精度均值较原始模型提升了3.2个百分点,在保持总体精度提升的同时,模型的参数量、浮点运算量和模型大小分别降低了32.7%、13.6%、31.8%,检测速度由80.4帧/s提高到87.1帧/s,提高了模型的推理效率。该研究结果可为自然环境下草坪异质杂草的实时检测提供更强的支持。 展开更多
关键词 轻量化 目标检测 算法 杂草识别 可变形卷积 特征融合
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基于多目标遗传算法的一种胎架轻量化设计
15
作者 陶美良 于功志 张巧芬 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第3期99-104,共6页
为推进工业绿色发展,引导企业绿色产品设计,以某船舶胎架为研究对象,对其进行轻量化设计。运用UG对胎架进行参数化建模,基于Ansys仿真平台,对胎架进行静力学分析,采用中心复合试验设计方法,以胎架的质量、总变形量、最大等效应力和安全... 为推进工业绿色发展,引导企业绿色产品设计,以某船舶胎架为研究对象,对其进行轻量化设计。运用UG对胎架进行参数化建模,基于Ansys仿真平台,对胎架进行静力学分析,采用中心复合试验设计方法,以胎架的质量、总变形量、最大等效应力和安全系数为性能指标,胎架上的两种板厚尺寸为设计变量,构建了胎架二阶响应面模型,采用遗传算法对胎架进行多目标求解优化,实现胎架的轻量化设计,并对该方法进行鲁棒性验证。胎架的轻量化设计作为一种绿色产品设计,可以为造船企业在辅助工装设计时提供参考方法和依据。 展开更多
关键词 胎架 有限元分析 多目标遗传算法 轻量化 绿色设计
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基于联合IHHO算法的车架轻量化研究
16
作者 马春龙 夏文俊 +2 位作者 李胜国 郭言语 苏清源 《汽车工程》 北大核心 2025年第5期992-1005,共14页
提出一种联合IHHO算法的优化方法,对桁架式清雪车车架进行轻量化研究。首先,构建了车架的有限元仿真模型,在多种工况下对其强度、刚度、模态进行定量分析,得其强度性能、刚度性能及固有频率。其次,利用响应面法以最大变形量和最大应力... 提出一种联合IHHO算法的优化方法,对桁架式清雪车车架进行轻量化研究。首先,构建了车架的有限元仿真模型,在多种工况下对其强度、刚度、模态进行定量分析,得其强度性能、刚度性能及固有频率。其次,利用响应面法以最大变形量和最大应力为响应值,优化车架各梁截面尺寸,得到3组最优解。在此基础上,对HHO算法进行改进,提出IHHO算法,采用IHHO算法验证最优解的有效性。优化结果表明,车架整体质量减轻33.6%,最大变形量减小6.33%,最大应力增加3.01%,1阶模态频率降低19.48%,有效避开了共振范围。本研究为桁架式车架的轻量化设计提供了一种高效、可行的优化策略,该方法在模型构建和获取准确估算结果方面具有显著优势,为相关领域的工程应用提供理论参考。 展开更多
关键词 桁架式车架 轻量化研究 有限元仿真 响应面法 IHHO算法
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基于GWO-BP模型与MOMPA算法的插秧机车架轻量化设计
17
作者 陈岁繁 侯万森 +3 位作者 张浩南 李其朋 夏琪玮 陈问池 《机电工程》 北大核心 2025年第5期933-944,共12页
为实现水稻插秧机车架的轻量化目标,提出了基于灰狼优化反向传播神经网络(GWO-BP)模型与多目标海洋捕食者算法(MOMPA)的联合优化方法。首先,对GWO-BP模型与MOMPA优化算法的构建进行了理论分析,建立了车架的三维模型和有限元模型,并对其... 为实现水稻插秧机车架的轻量化目标,提出了基于灰狼优化反向传播神经网络(GWO-BP)模型与多目标海洋捕食者算法(MOMPA)的联合优化方法。首先,对GWO-BP模型与MOMPA优化算法的构建进行了理论分析,建立了车架的三维模型和有限元模型,并对其性能进行了仿真;然后,采用灵敏度分析确定了可作为优化设计变量的8个主要结构参数,并利用实验设计的方法计算出设计变量与目标参数之间响应关系的数据,从而建立了GWO-BP近似模型,联合近似模型与MOMPA优化算法,以车架质量、最大变形最小为优化目标,求出了轻量化车架的最优结构参数组合;最后,对车架优化结果进行了验证,同时,分析了车架模态性能,并建立了车架样机,通过试验验证了车架轻量化结果。研究结果表明:车架质量、车架最大变形和最大等效应力的拟合精度分别为0.998 8、0.987 8、0.986 7,建立的近似模型具有较高精度;优化后车架质量比原车架降低了9.26%;优化结果与仿真结果误差在2%以内,且优化后车架固有频率可以有效避开外界激励,通过对比优化前后车架质量及性能,确定了优化结果的准确性与有效性;根据优化结果制造了轻量化车架的样机,其整体质量较原车架减轻了10.3%,达到了良好的轻量化效果,为农机车架轻量化研究提供了一定的借鉴。 展开更多
关键词 水稻插秧机 轻量化 灰狼优化反向传播神经网络 多目标海洋捕食者优化算法 车架模态分析
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基于内-外因理论和Apriori算法的动火作业事故分析 被引量：7
18
作者 国汉君 江益 +4 位作者 姚勇征 曹海滨 唐珂 刘伟 康荣学 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期101-109,共9页
为研究动火作业事故致因及其相互作用,采用Apriori关联规则算法和内-外因理论相结合的方法,对2013-2023年100起动火作业事故致因进行深入分析。根据内-外因事故致因理论,从作业人员、设备设施、作业场所和作业管理4个方面对事故原因进... 为研究动火作业事故致因及其相互作用,采用Apriori关联规则算法和内-外因理论相结合的方法,对2013-2023年100起动火作业事故致因进行深入分析。根据内-外因事故致因理论,从作业人员、设备设施、作业场所和作业管理4个方面对事故原因进行分类,分析不同事故原因的发生频数,构建动火作业事故致因因素集;采用Apriori算法挖掘事故致因间的关联关系,对强关联规则进行具体分析。研究结果表明:作业前检查不到位、安全教育培训不到位、安全主体责任落实不到位等是导致动火作业事故发生的关键致因因素,在此基础上提出针对动火作业安全的预防措施,并构建动火作业安全管控策略。研究结果可为揭示动火作业事故预防的关键点,减少动火作业事故的发生提供参考。 展开更多
关键词 动火作业 apriori算法 致因因素 事故预防
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基于Apriori算法的煤矿安全事故分析 被引量：8
19
作者 景国勋 秦洪利 蒋方 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2313-2320,共8页
为分析煤矿事故报告中的危险致因因素,统计分析了2018—2022年全国煤矿事故报告数据,采用Apriori关联规则算法,并利用Gephi进行关联规则可视化,探究各个致因之间的复杂关系。首先对数据进行预处理,计算词频-逆向文件频率(Term Frequency... 为分析煤矿事故报告中的危险致因因素,统计分析了2018—2022年全国煤矿事故报告数据,采用Apriori关联规则算法,并利用Gephi进行关联规则可视化,探究各个致因之间的复杂关系。首先对数据进行预处理,计算词频-逆向文件频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF),提取了78个煤矿事故致因因素,其中人因层包括31个因素,设备层包括9个因素,管理层包括31个因素,环境层包括7个因素;然后,经过关联规则挖掘算法,得到了585条关联规则,绘制了其支持度、置信度和提升度的散点图;最后,根据Gephi生成的事故致因复杂网络图,分别分析了高支持度、高置信度和高提升度关联规则致因因素。结果表明:基于Apriori算法的煤矿事故致因分析,得到了人因层、管理层、设备层和环境层4个方面的关键致因因素;对煤矿关键致因因素进行直观、多视图的展现,有助于提高煤矿安全管理水平。 展开更多
关键词 安全工程 煤矿事故 事故原因 apriori算法 复杂网络图
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谱聚类和Apriori算法在建筑坍塌事故致因组合分析中的应用 被引量：4
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作者 李珏 蒋敏 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期617-625,共9页
建筑坍塌事故是人员伤亡和经济损失较大的事故类型之一。为探究建筑坍塌事故不同致因之间的关联和相互依存关系,首先,选取国内2015—2020年231份建筑坍塌事故报告作为研究对象,借助R语言平台进行文本挖掘,得到43个致因。其次,运用Pytho... 建筑坍塌事故是人员伤亡和经济损失较大的事故类型之一。为探究建筑坍塌事故不同致因之间的关联和相互依存关系,首先,选取国内2015—2020年231份建筑坍塌事故报告作为研究对象,借助R语言平台进行文本挖掘,得到43个致因。其次,运用Python进行谱聚类,根据致因之间的关联强度对其进行聚类。最后,利用关联规则挖掘Apriori算法确定建筑坍塌事故致因之间的关键关联组合。结果表明,43个事故致因可分为5类,在每一个簇类中确定了最关键的致因组合,并提出了针对性的预防措施,为坍塌事故的预防和控制提供一种新的思路。 展开更多
关键词 安全社会工程 建筑施工 坍塌事故 文本挖掘 谱聚类 apriori算法
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