期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
3
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于BO-RF回归预测的海水柱塞泵配流阀结构参数优化研究
被引量：
1
1
作者
周广金
国凯
+1 位作者
孙杰
黄晓明
《机电工程》
北大核心
2025年第4期618-627,共10页
海水柱塞泵采用阀配流方式可以提高其密封性能,保证其具有较高的输出压力。针对配流阀结构参数设计不合理,导致阀芯运动滞后和容积效率降低的问题,提出了一种贝叶斯优化(BO)与随机森林算法(RF)相结合的海水柱塞泵配流阀结构参数优化方...
海水柱塞泵采用阀配流方式可以提高其密封性能,保证其具有较高的输出压力。针对配流阀结构参数设计不合理,导致阀芯运动滞后和容积效率降低的问题,提出了一种贝叶斯优化(BO)与随机森林算法(RF)相结合的海水柱塞泵配流阀结构参数优化方法。首先,利用AMESim软件搭建了海水泵液压系统仿真模型,利用试验验证了仿真模型的准确性,分别分析了吸、排液阀的弹簧刚度、弹簧预紧力、阀芯质量对阀芯滞后以及容积效率的影响;然后,基于仿真获得的配流阀结构参数与对应输出流量的数据,对比分析了贝叶斯优化随机森林(BO-RF)模型、粒子群优化随机森林(PSO-RF)模型、反向传播神经网络(BPNN)模型和随机森林(RF)模型的回归预测结果,以BO-RF模型为回归预测模型,利用遗传算法优化了配流阀结构参数,并获得了结构参数最优解;最后,对优化后的配流阀结构参数进行了仿真分析。研究结果表明:吸、排液阀的弹簧刚度、弹簧预紧力增大能够减小阀芯滞后,提高容积效率,参数增大到临界值后,容积效率会随参数增大而降低;吸、排液阀的阀芯质量增大会增大阀芯滞后,减小容积效率;BO-RF模型的均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、决定系数(R^(2))均优于RF、PSO-RF和BPNN模型,其回归预测准确度更高;对于优化后的结果进行仿真可得:容积效率较原结构提高了4.7%。该模型适用于配流阀结构参数预测和优化问题,可为提高柱塞泵容积效率提供参考。
展开更多
关键词
三柱塞曲柄连杆式高压海水柱塞泵
容积效率降低
阀芯运动滞后
贝叶斯优化随机森林回归预测模型
粒子群优化随机森林
弹簧刚度和预紧力
阀芯质量
在线阅读
下载PDF
职称材料
煤矿井下钻进速度影响因素及其智能预测方法研究
被引量：
3
2
作者
戴剑博
王忠宾
+6 位作者
张琰
司垒
魏东
周文博
顾进恒
邹筱瑜
宋雨雨
《煤炭科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期209-221,共13页
在煤矿井下钻探领域,钻进速度(DR)是评估钻探作业最有效的指标之一,钻速预测是实现煤矿钻进智能化的前提条件,对于优化钻机钻进参数、降低作业成本、实现安全高效钻探具有重要意义。为此,提出煤矿井下钻进速度影响因素及其智能预测方法...
在煤矿井下钻探领域,钻进速度(DR)是评估钻探作业最有效的指标之一,钻速预测是实现煤矿钻进智能化的前提条件,对于优化钻机钻进参数、降低作业成本、实现安全高效钻探具有重要意义。为此,提出煤矿井下钻进速度影响因素及其智能预测方法研究,探索基于钻压、转速、扭矩以及钻进深度等少量钻机参数采用机器学习算法实现钻进速度精准预测。首先通过实验室微钻试验,深入分析煤岩力学性能、钻压、转速和钻进深度对扭矩、钻进速度影响规律。研究结果显示,在煤矿井下钻进过程中,随着钻进压力增大,钻进速度呈逐渐升高趋势,在较高的转速条件下钻进压力对钻进速度影响更加明显,转速增加有利于提高钻进速度,但转速对硬度较低的煤层钻进速度影响更为显著;然后,根据煤矿井下防冲钻孔现场数据,采用K–近邻(KNN)、支持向量回归(SVR)和随机森林回归(RFR)3种不同的机器学习算法建立钻进速度预测模型,并结合粒子群算法(PSO)对3种模型超参数进行优化,最后对比分析PSO–KNN,PSO–SVR和PSO–RFR三种钻进速度预测模型预测结果。研究结果表明,PSO–RFR模型准确性最好,决定系数R2高达0.963,均方误差MSE仅有29.742,而PSO–SVR模型鲁棒性最好,在对抗攻击后评价指标变化率最小。本文研究有助于实现煤矿井下钻进速度的精准预测,为煤矿井下智能钻进参数优化提供理论支撑。
展开更多
关键词
钻机参数
K–近邻
随机森林回归
支持向量回归
粒子群算法
钻进速度预测
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于贝叶斯优化—随机森林回归的燃煤锅炉NO_(x)预测模型
被引量：
15
3
作者
孙胡彬
杨建国
+3 位作者
金宏伟
屠海彪
周晓亮
赵虹
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期910-916,共7页
根据某超超临界1 050 MW燃煤机组实际运行数据,采用随机森林(RF)算法建立燃煤锅炉炉膛出口烟气中NOx质量浓度预测模型,并利用贝叶斯优化(BO)进行超参数寻优,将BO-RF模型与网格搜索优化的RF模型(GSO-RF)进行对比。为了更好地评价预测模型...
根据某超超临界1 050 MW燃煤机组实际运行数据,采用随机森林(RF)算法建立燃煤锅炉炉膛出口烟气中NOx质量浓度预测模型,并利用贝叶斯优化(BO)进行超参数寻优,将BO-RF模型与网格搜索优化的RF模型(GSO-RF)进行对比。为了更好地评价预测模型,以平均绝对百分比误差δMAPE和决定系数R^(2)作为评价指标,将所建立的BO-RF模型与目前常见的基于贝叶斯优化的BP神经网络(BO-BPNN)模型、最小二乘支持向量机(BO-LSSVM)模型进行比较。结果表明:BO-RF模型比GSO-RF模型的预测精度更高,且BO-RF模型的δMAPE为1.478%,R2为0.916 2,均优于BO-BPNN模型和BO-LSSVM模型的预测结果,证明BO-RF模型具有更高的预测精度和更优的泛化性能。
展开更多
关键词
NO_(x)
预测模型
随机森林
贝叶斯优化
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于BO-RF回归预测的海水柱塞泵配流阀结构参数优化研究
被引量：
1
1
作者
周广金
国凯
孙杰
黄晓明
机构
山东大学机械工程学院
山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室
山东航空学院机电工程学院
出处
《机电工程》
北大核心
2025年第4期618-627,共10页
基金
国家自然科学基金青年基金资助项目(51605256)。
文摘
海水柱塞泵采用阀配流方式可以提高其密封性能,保证其具有较高的输出压力。针对配流阀结构参数设计不合理,导致阀芯运动滞后和容积效率降低的问题,提出了一种贝叶斯优化(BO)与随机森林算法(RF)相结合的海水柱塞泵配流阀结构参数优化方法。首先,利用AMESim软件搭建了海水泵液压系统仿真模型,利用试验验证了仿真模型的准确性,分别分析了吸、排液阀的弹簧刚度、弹簧预紧力、阀芯质量对阀芯滞后以及容积效率的影响;然后,基于仿真获得的配流阀结构参数与对应输出流量的数据,对比分析了贝叶斯优化随机森林(BO-RF)模型、粒子群优化随机森林(PSO-RF)模型、反向传播神经网络(BPNN)模型和随机森林(RF)模型的回归预测结果,以BO-RF模型为回归预测模型,利用遗传算法优化了配流阀结构参数,并获得了结构参数最优解;最后,对优化后的配流阀结构参数进行了仿真分析。研究结果表明:吸、排液阀的弹簧刚度、弹簧预紧力增大能够减小阀芯滞后,提高容积效率,参数增大到临界值后,容积效率会随参数增大而降低;吸、排液阀的阀芯质量增大会增大阀芯滞后,减小容积效率;BO-RF模型的均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、决定系数(R^(2))均优于RF、PSO-RF和BPNN模型,其回归预测准确度更高;对于优化后的结果进行仿真可得:容积效率较原结构提高了4.7%。该模型适用于配流阀结构参数预测和优化问题,可为提高柱塞泵容积效率提供参考。
关键词
三柱塞曲柄连杆式高压海水柱塞泵
容积效率降低
阀芯运动滞后
贝叶斯优化随机森林回归预测模型
粒子群优化随机森林
弹簧刚度和预紧力
阀芯质量
Keywords
three-plunger crank connecting rod high-pressure seawater piston pump
reduced volumetric efficiency
valve core motion lag
bayesian
optimization
random
forest
(
bo-rf
)
regression
prediction
model
particle swarm
optimization
random
forest
(PSO-RF)
spring stiffness and pre-tightening force
valve core weight
分类号
TH137.51 [机械工程—机械制造及自动化]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
煤矿井下钻进速度影响因素及其智能预测方法研究
被引量：
3
2
作者
戴剑博
王忠宾
张琰
司垒
魏东
周文博
顾进恒
邹筱瑜
宋雨雨
机构
中国矿业大学机械工程学院
四川航天系统工程研究所
出处
《煤炭科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期209-221,共13页
基金
国家重点研发计划资助项目(2020YFB1314202)
国家自然科学基金面上资助项目(52174152)
江苏省自然科学青年基金资助项目(BK20210495)。
文摘
在煤矿井下钻探领域,钻进速度(DR)是评估钻探作业最有效的指标之一,钻速预测是实现煤矿钻进智能化的前提条件,对于优化钻机钻进参数、降低作业成本、实现安全高效钻探具有重要意义。为此,提出煤矿井下钻进速度影响因素及其智能预测方法研究,探索基于钻压、转速、扭矩以及钻进深度等少量钻机参数采用机器学习算法实现钻进速度精准预测。首先通过实验室微钻试验,深入分析煤岩力学性能、钻压、转速和钻进深度对扭矩、钻进速度影响规律。研究结果显示,在煤矿井下钻进过程中,随着钻进压力增大,钻进速度呈逐渐升高趋势,在较高的转速条件下钻进压力对钻进速度影响更加明显,转速增加有利于提高钻进速度,但转速对硬度较低的煤层钻进速度影响更为显著;然后,根据煤矿井下防冲钻孔现场数据,采用K–近邻(KNN)、支持向量回归(SVR)和随机森林回归(RFR)3种不同的机器学习算法建立钻进速度预测模型,并结合粒子群算法(PSO)对3种模型超参数进行优化,最后对比分析PSO–KNN,PSO–SVR和PSO–RFR三种钻进速度预测模型预测结果。研究结果表明,PSO–RFR模型准确性最好,决定系数R2高达0.963,均方误差MSE仅有29.742,而PSO–SVR模型鲁棒性最好,在对抗攻击后评价指标变化率最小。本文研究有助于实现煤矿井下钻进速度的精准预测,为煤矿井下智能钻进参数优化提供理论支撑。
关键词
钻机参数
K–近邻
随机森林回归
支持向量回归
粒子群算法
钻进速度预测
Keywords
drilling parameter
K-nearest neighbors
random
forest
regression
support vector
regression
particle swarm
optimization
rate of penetration
prediction
model
分类号
TD823 [矿业工程—煤矿开采]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于贝叶斯优化—随机森林回归的燃煤锅炉NO_(x)预测模型
被引量：
15
3
作者
孙胡彬
杨建国
金宏伟
屠海彪
周晓亮
赵虹
机构
浙江大学能源清洁利用国家重点实验室
浙江浙能台州第二发电有限责任公司
杭州集益科技有限公司
出处
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期910-916,共7页
文摘
根据某超超临界1 050 MW燃煤机组实际运行数据,采用随机森林(RF)算法建立燃煤锅炉炉膛出口烟气中NOx质量浓度预测模型,并利用贝叶斯优化(BO)进行超参数寻优,将BO-RF模型与网格搜索优化的RF模型(GSO-RF)进行对比。为了更好地评价预测模型,以平均绝对百分比误差δMAPE和决定系数R^(2)作为评价指标,将所建立的BO-RF模型与目前常见的基于贝叶斯优化的BP神经网络(BO-BPNN)模型、最小二乘支持向量机(BO-LSSVM)模型进行比较。结果表明:BO-RF模型比GSO-RF模型的预测精度更高,且BO-RF模型的δMAPE为1.478%,R2为0.916 2,均优于BO-BPNN模型和BO-LSSVM模型的预测结果,证明BO-RF模型具有更高的预测精度和更优的泛化性能。
关键词
NO_(x)
预测模型
随机森林
贝叶斯优化
Keywords
NO_(x)
prediction
model
random
forest
bayesian
optimization
分类号
X773 [环境科学与工程—环境工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BO-RF回归预测的海水柱塞泵配流阀结构参数优化研究
周广金
国凯
孙杰
黄晓明
《机电工程》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
煤矿井下钻进速度影响因素及其智能预测方法研究
戴剑博
王忠宾
张琰
司垒
魏东
周文博
顾进恒
邹筱瑜
宋雨雨
《煤炭科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于贝叶斯优化—随机森林回归的燃煤锅炉NO_(x)预测模型
孙胡彬
杨建国
金宏伟
屠海彪
周晓亮
赵虹
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
15
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
