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A novel method for virtual clearance computation of high-speed train based on model integration and convex hull 被引量:1
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作者 YI Bing LI Xiong-bing +2 位作者 ZENG Wei SONG Yong-feng YANG Yue 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第10期2458-2467,共10页
The 3D clearance of a high-speed train(HST) is critical to ensure the safety of railway transportation. Many studies have been conducted on the inspection of the clearance profile in railway operation based on the vis... The 3D clearance of a high-speed train(HST) is critical to ensure the safety of railway transportation. Many studies have been conducted on the inspection of the clearance profile in railway operation based on the vision system, but few researchers have focused on the computation of the 3D clearance in the design phase of an HST. This paper summarizes the virtual 3D clearance computation of an HST based on model integration and the convex hull method. First, both the aerodynamic and kinetic analysis models of the HST are constructed. The two models are then integrated according to the corresponding relationship map, and an array of transformation matrixes of the HST is created to drive the designed model simulating the physical railway motion. Furthermore, the convex hull method is adopted to compute the 3D envelope of the moving train. Finally, the Hausdorff metric is involved in the measurement of the minimum clearance model and the 3D envelope model. In addition, the color map of the Hausdorff distance is established to verify that the designed shape of the HST meets the national standards. This paper provides an effective method to accurately calculate the 3D clearance for the shape design of an HST, which greatly reduces the development cost by minimizing the physical prototype that must be built. 展开更多
关键词 high-speed TRAIN 3D CLEARANCE CONVEX HULL model integration HAUSDORFF distance
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基于24Model-D-ISM的地铁站火灾疏散影响因素研究 被引量:1
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作者 孙世梅 张家严 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期153-159,共7页
为预防地铁站火灾事故,深入了解地铁站火灾人员疏散影响因素间的内在联系与层次结构,基于第6版“2-4”模型(24Model)分析63起地铁站火灾疏散事故,充分考虑各个因素之间的交互作用,提取19个影响地铁站人员疏散的关键因素,建立地铁站火灾... 为预防地铁站火灾事故,深入了解地铁站火灾人员疏散影响因素间的内在联系与层次结构,基于第6版“2-4”模型(24Model)分析63起地铁站火灾疏散事故,充分考虑各个因素之间的交互作用,提取19个影响地铁站人员疏散的关键因素,建立地铁站火灾人员疏散影响因素指标体系;采用算子客观赋权法(C-OWA)改进决策试验与评价实验法(DEMATEL),确定地铁站火灾人员疏散的重要影响因素;在此基础上,采用解释结构模型(ISM)分析各个因素间的层次结构及相互作用路径,构建地铁站火灾人员疏散影响因素的多级递阶结构模型。研究结果表明:疏散引导、恐慌从众行为、人员拥挤为地铁站火灾人员疏散的关键影响因素;地铁站火灾人员疏散受表层因素、中间层因素、深层因素共同作用的影响,其中,疏散教育与培训、设施维护与检查、疏散预案等因素是根源影响因素,重视根源影响因素的改善有利于从本质上预防和控制事故的发生。 展开更多
关键词 “2-4”模型(24model) 决策试验与评价实验法(DEMATEL) 解释结构模型(ISM) 地铁站 火灾疏散 影响因素
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基于非局部理论的Hoek-Brown软化塑性模型
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作者 周鑫 于佳佳 +2 位作者 吴文杰 路德春 杜修力 《防灾减灾工程学报》 北大核心 2025年第1期13-20,共8页
由于缺失材料特征长度,局部应变软化模型在模拟结构层面的失效破坏时,会出现网格依赖性问题,严重影响计算结果的准确性与可靠性。本研究提出了非局部的Hoek-Brown软化塑性模型,该模型基于光滑的Hoek-Brown强度准则构造屈服函数,并利用... 由于缺失材料特征长度,局部应变软化模型在模拟结构层面的失效破坏时,会出现网格依赖性问题,严重影响计算结果的准确性与可靠性。本研究提出了非局部的Hoek-Brown软化塑性模型,该模型基于光滑的Hoek-Brown强度准则构造屈服函数,并利用过非局部公式将等效塑性剪应变发展为非局部变量,有效规避了结构失效破坏模拟时的网格依赖性问题。利用隐式返回映射应力更新算法求解非局部塑性模型的微分方程组,详细介绍了该模型的有限元实现流程。最后,以经典的缺陷板受压破坏问题和条形基础承载力问题为例,对模型的有效性进行验证。结果表明,在网格细化过程中,非局部Hoek-Brown软化塑性模型的模拟结果对网格尺寸不敏感,预测的剪切带宽度和荷载位移曲线基本不随网格尺寸变化。所提模型可为岩石工程的失效破坏分析提供具有网格客观性的计算工具。 展开更多
关键词 非局部积分方法 软化塑性模型 HOEK-BROWN强度准则 应力更新算法
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基于AHP-云模型的城市地下综合管廊运维风险评估
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作者 凌晓 汪霞 郭凯 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第4期66-71,共6页
为保障城市地下综合管廊科学合理运行,考虑到运行维护期间的多层次性与复杂性,提出了一种结合层次分析法(AHP)和云模型理论的多维风险分析模型.采用工作分解结构法建立城市地下综合管廊多层次评价指标体系;根据AHP计算确定各风险因素层... 为保障城市地下综合管廊科学合理运行,考虑到运行维护期间的多层次性与复杂性,提出了一种结合层次分析法(AHP)和云模型理论的多维风险分析模型.采用工作分解结构法建立城市地下综合管廊多层次评价指标体系;根据AHP计算确定各风险因素层的权重;采用正向发生器和逆向发生器生成评价标准云和综合评价云,对比获得风险分析结果.结果表明:管廊本体对于运行维护期间正常运行的影响较大,在子准测层中法律法规不健全和管廊本体的结构受破坏所占权重较大. 展开更多
关键词 综合管廊 运行维护 AHP-云模型 风险评估
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通过时间视角缓解并购后整合-自治悖论的仿真研究
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作者 江诗松 程茂森 +1 位作者 胡岩 张硕 《管理学报》 北大核心 2025年第4期629-637,共9页
基于NK模型的仿真分析方法,采用时间视角来缓解整合-自治悖论。研究发现,时间视角的自治再整合战略,在绩效结果上要优于整合战略和自治战略,表明自治再整合战略可以缓解整合-自治悖论。并且,这种绩效优势在双方相互依赖程度更高及整合... 基于NK模型的仿真分析方法,采用时间视角来缓解整合-自治悖论。研究发现,时间视角的自治再整合战略,在绩效结果上要优于整合战略和自治战略,表明自治再整合战略可以缓解整合-自治悖论。并且,这种绩效优势在双方相互依赖程度更高及整合时机处于中期时最显著。此外,还探索了绩效结果背后深层次的协调和探索机制。 展开更多
关键词 并购后整合 整合-自治悖论 时间视角 基于主体的仿真 NK模型
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面向双频DC-DC变换器的EIE型磁集成电感器设计
6
作者 高圣伟 金从众 +1 位作者 于冠恒 王玺然 《天津工业大学学报》 北大核心 2025年第1期75-82,90,共9页
为提高双频DC-DC变换器的功率密度,提出一种将独立的高低频电感集成在一个EIE型磁芯上的磁集成电感器设计方案,通过建立集成磁件的电路-磁路等效模型,设计了双频DC-DC变换器的EIE型磁集成电感器的结构,建立了集成电感的等效模型,对磁集... 为提高双频DC-DC变换器的功率密度,提出一种将独立的高低频电感集成在一个EIE型磁芯上的磁集成电感器设计方案,通过建立集成磁件的电路-磁路等效模型,设计了双频DC-DC变换器的EIE型磁集成电感器的结构,建立了集成电感的等效模型,对磁集成双频DC-DC变换器进行了仿真分析,并通过实验平台验证了新型磁件的运行效果。结果表明:新型磁件设计合理,可以在系统中稳定运行,通过测量得到集成磁元件的体积和质量分别为原来的27.6%和23.3%,使得双频变换器系统的功率密度得到了提升。 展开更多
关键词 EIE型集成电感器 磁集成技术 双频DC-DC变换器 磁路等效模型
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考虑碳排放权交易风险的能源运营商-区域综合能源系统联盟混合博弈优化调度
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作者 刘英培 信明垚 +1 位作者 秦浩然 单泓元 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第6期15-22,49,共9页
随着碳排放权交易市场的不断完善,区域综合能源系统(RIES)在参与碳排放权交易时应充分考虑碳价波动的影响。为此,构建以能源运营商为主体、RIES联盟为从体的混合博弈架构。主体以最大化自身效益为目标制定购售电价策略,从体以供能成本... 随着碳排放权交易市场的不断完善,区域综合能源系统(RIES)在参与碳排放权交易时应充分考虑碳价波动的影响。为此,构建以能源运营商为主体、RIES联盟为从体的混合博弈架构。主体以最大化自身效益为目标制定购售电价策略,从体以供能成本和碳交易成本之和最小为目标进行热能交互,建立RIES联盟合作博弈模型。碳交易成本计及碳排放权价格的不确定性,利用自回归差分移动平均模型及广义自回归条件异方差模型预测调度日的碳价,结合条件风险价值,通过设定不同的风险偏好系数及置信度对碳交易价格波动风险进行量化。基于纳什谈判模型将合作博弈问题拆分成2个子问题,在降低联盟总成本的同时,合理分配RIES联盟的合作收益。通过仿真算例结合遗传算法验证所提策略的有效性,结果表明所提模型可以有效平衡系统的经济性和低碳性,降低碳排放权价格波动风险对调度决策的影响。 展开更多
关键词 区域综合能源系统 碳排放权交易风险 混合博弈 纳什谈判 条件风险价值 自回归差分移动平均模型 广义自回归条件异方差模型 优化调度
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基于SARIMA-SVM模型的季节性PM_(2.5)浓度预测
8
作者 宋英华 徐亚安 张远进 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期51-59,共9页
空气污染是城市环境治理的主要问题之一,而PM_(2.5)是影响空气质量的重要因素。针对传统时间序列预测模型对PM_(2.5)浓度预测缺少季节性因素分析,预测精度不够高的问题,提出一种基于机器学习的季节性差分自回归滑动平均-支持向量机(SARI... 空气污染是城市环境治理的主要问题之一,而PM_(2.5)是影响空气质量的重要因素。针对传统时间序列预测模型对PM_(2.5)浓度预测缺少季节性因素分析,预测精度不够高的问题,提出一种基于机器学习的季节性差分自回归滑动平均-支持向量机(SARIMA-SVM)融合模型。该融合模型为串联型融合模型,将数据拆分为线性部分与非线性部分。SARIMA模型在差分自回归滑动平均(ARIMA)模型的基础上增加了季节性因素提取参数,能有效分析PM_(2.5)浓度数据的季节性规律变化趋势,较好地预测数据未来的线性变化趋势。结合SVM模型对预测数据的残差序列进行优化,利用滑动步长预测法确定残差序列的最优预测步长,通过网格搜索确定最优模型参数,实现对PM_(2.5)浓度数据的长期预测,同时提高整体预测精度。通过对武汉市近5年的PM_(2.5)浓度监测数据进行分析,结果表明该融合模型的预测准确率相较于单一模型有很大提升,在相同的实验环境下比单一的ARIMA、Auto ARIMA、SARIMA模型分别提升了99%、99%、98%,稳定性也更好,为PM_(2.5)浓度预测研究提供了新的思路。 展开更多
关键词 季节性差分自回归滑动平均 支持向量机 融合模型 PM_(2.5)浓度 季节性预测
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基于改进SEWM-CRITIC博弈集成云的城市燃气PE管道风险评价方法
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作者 张鹏 刘为 +3 位作者 沈豪 肖博文 宋文琦 刘思铭 《安全与环境工程》 北大核心 2025年第2期116-123,132,共9页
为解决城市燃气PE管道的安全评估问题,提出一种基于博弈集成云模型的管道风险评价法。以西南某地区城市燃气PE管道为研究对象,通过全息直觉模糊集(HHM-IFS)选取并筛选了5项一级指标,22项二级指标;利用基于博弈论主客观权衡改进的结构熵... 为解决城市燃气PE管道的安全评估问题,提出一种基于博弈集成云模型的管道风险评价法。以西南某地区城市燃气PE管道为研究对象,通过全息直觉模糊集(HHM-IFS)选取并筛选了5项一级指标,22项二级指标;利用基于博弈论主客观权衡改进的结构熵权(SEWM)法与基于指标相关性的权重赋权系数(CRITIC)法,以云理论为基础构建了充分考虑模糊性与随机性的博弈集成云模型,并确定了管道风险等级。结果表明,该区燃气管道为中等风险等级,应该重点关注回填质量、自然灾害、钢塑接头腐蚀、运行误操作、地形以及生物侵蚀等风险薄弱项。分析结果与实际工程相吻合,证明了该方法是一种科学合理的评估方法,为更有效地评估城市燃气PE管道的安全状态提供了新途径。 展开更多
关键词 城市燃气PE管道 风险评价 博弈论 集成云模型 全息直觉模糊集(HHM-IFS)
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模型和数据联合驱动的ARIMA-IDSSA-LSSVM建筑安全事故预测
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作者 曹红梅 陈元 《自然灾害学报》 北大核心 2025年第2期129-139,共11页
针对传统单一模型在解决建筑安全事故预测问题存在精度低等问题,考虑模型和数据联合驱动方式,提出一种结合差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和改进的自适应樽海鞘优化最小二乘支持向量机(improv... 针对传统单一模型在解决建筑安全事故预测问题存在精度低等问题,考虑模型和数据联合驱动方式,提出一种结合差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和改进的自适应樽海鞘优化最小二乘支持向量机(improved adaptive salp swarm algorithm optimized least squares support vector machine,IDSSA-LSSVM)的组合预测模型。首先利用ARIMA模型获得时序数据中线性部分,利用IDSSA-LSSVM模型分析ARIMA模型获得的残差,获得时序数据中非线性部分;然后通过线性部分和非线性部分相加获得最终组合预测值;最后通过2010—2020年房屋市政工程生产安全事故数据对所提算法进行验证。结果表明,所提预测模型在E_(rmse)上较其他算法分别下降73.73%、77.21%、46.09%、46.80%、78.19%,在E_(mae)上较其他算法分别下降74.20%、77.44%、48.15%、48.85%、77.50%,在E_(mape)上较其他算法分别下降84.95%、87.77%、75.97%、88.49%、80.27%。在不同规模的数据集下,文中算法在E_(rmse)指标下均最优。同时能够通过预测未来阶段事故,提供辅助决策。表明ARIMA-SSA-LSSVM组合模型能够充分挖掘建筑安全事故数据的隐藏信息,在准确性、泛化性和应用性3个角度均表现不错,优势明显。 展开更多
关键词 建筑安全 事故预测 联合驱动 差分自回归移动平均模型 支持向量机
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无砟轨道简支-刚构组合梁桥抗震特性及优化设计研究
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作者 刘尊稳 梁刚毅 +1 位作者 李欣婧 牟金龙 《震灾防御技术》 北大核心 2025年第1期174-184,共11页
为探究高速铁路简支-刚构组合梁桥抗震优化设计方法,以我国西部地区一座跨越沟谷的高速铁路简支-刚构组合梁桥为实际工程背景,建立考虑CRTSⅠ型双块式无砟轨道的简支-刚构组合梁桥线桥一体化计算模型。采用反应谱法、非线性时程法及IDA... 为探究高速铁路简支-刚构组合梁桥抗震优化设计方法,以我国西部地区一座跨越沟谷的高速铁路简支-刚构组合梁桥为实际工程背景,建立考虑CRTSⅠ型双块式无砟轨道的简支-刚构组合梁桥线桥一体化计算模型。采用反应谱法、非线性时程法及IDA法对比分析了线桥一体化模型和传统模型的抗震特性并进行优化设计。结果表明:①轨道约束改变了桥梁体系的受力行为和高、低阶振型对桥梁动力特性的影响;②对刚构桥进行抗震研究时,可选择邻近10~11跨简支梁桥作为边界条件,以消解桥跨数对刚构桥抗震性能的影响;③针对6度区地震及7度区小震、中震,刚构桥抗震研究建议不考虑轨道约束效应,而在8度、9度区中震及7度、8度、9度区大震中,轨道约束对刚构桥地震响应影响较大,进行抗震计算时建议考虑轨道约束效应;④轨道约束放大了过渡桥墩的地震响应,在过渡桥墩墩顶设置减隔震支座不仅能有效降低结构体系地震响应,同时节约其他桥跨减隔震支座的购买及施工成本;⑤轨道层间的传力及耗能部件主要是凹槽垫片和隔离层,为防止这些构件在能量传递过程中发生严重损伤,可考虑在轨道层间设置减隔震装置或植入耗能钢筋。 展开更多
关键词 高速铁路桥梁 简支-刚构组合梁桥 线桥一体化模型 抗震特性 抗震优化设计
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Key strategies for predictive exploration in mature environment: model innovation, exploration technology optimization and information integration 被引量:6
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作者 刘亮明 彭省临 《Journal of Central South University of Technology》 2005年第2期186-191,共6页
Prediction has become more and more difficult in mineral exploration, especially in the mature exploration environment such as Tongling copper district. For enhancing predictive discovery of hidden ore deposits in suc... Prediction has become more and more difficult in mineral exploration, especially in the mature exploration environment such as Tongling copper district. For enhancing predictive discovery of hidden ore deposits in such mature environment, the key strategies which should be adopted include the innovation of the exploration models, application of the advanced exploration techniques and integration of multiple sets of information. The innovation of the exploration models should incorporate the new metallogenic concepts that are based on the geodynamic anatomization. The advanced techniques applied in the mature exploration environment should aim at the speciality and complexity of the geological setting and working environments. The information synthesis is to integrate multiple sets of data for giving a more credible and visual prospectivity map by using the geographic imformation system(GIS) and several mathematical methods, such as weight of evidence and fuzzy logic, which can extract useful information from every set of data as much as possible. Guided by these strategies, a predictive exploration in Fenghuangshan ore field of Tongling copper district was implemented, and a hidden ore deposit was discovered. 展开更多
关键词 exploration strategy predictive exploration exploration model exploration technique information (integration ) Tongling
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Multi Model Technology and Its Application in the Integration of CAD/CAM/CAE 被引量:1
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作者 XU Xiang-yang, WANG Yan-yan (Automotive Engineering College, Harbin Institute of Technology Weiha i, Shandong 264209, China) 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2002年第S1期215-216,共2页
The globalization and the intensive competition of th e automotive market require shortening the product development cycle, improving the quality and reducing the cost. Optimizing the product development process, b ui... The globalization and the intensive competition of th e automotive market require shortening the product development cycle, improving the quality and reducing the cost. Optimizing the product development process, b uilding product’s consistent defining model for life cycle, and realizing the in tegration of CAD/CAM/CAE and Concurrent Engineering (CE) become the means to acc ept the challenge. A new product modeling technology, Multi Model Technology (MM T), is provided in this paper to meet the needs of the challenge for automotive powertrain product development. First, the paper introduces the concept of Multi Model Technology. MMT introduce s Object-oriented Technology (OT) into product modeling process and combine OT with feature-based modeling technology. With the help of OT, MMT builds product object model to support system level management in product development. The obj ect model of the product is a Multi Model Structure. The MMS consists of finish part model level (assembly model level), rough part model level (part model leve l), function model level and basic model level. Every models in the MMS is creat ed by feature-based technology in design process. In this case, models in the M MS of product can be shared by casting mould, sand core and sand core mould. The refore, CAD engineers, CAE engineers and CAM engineers can work concurrently and the integration of CAD/CAM/CAE can be realized. Second, MMT is applied in cylinder head development. The multi model structures of cylinder head, its casting mould, sand core and sand core mould are built, an d the process-oriented feature models of every objects in the multi model struc tures are modeled, the application of different model objects in development pro cess is analyzed. The integrated modeling technology of cylinder head, its casti ng mould, sand core and sand core mould under MMT is studied. And the concurrent engineering oriented integration method of CAD/CAE and the method to realize th e integration of CAD/CAE under MMT are also discussed. Based on above, the integ ration of CAD/CAM/CAE of cylinder head is realized in automotive powertrain prod uct. The practice results shows that the modeling technology in this paper can optimi ze the development process, realize the data sharing and concurrent engineering in the product development process. 展开更多
关键词 modeling technology CAD/CAM/CAE integration cy linder head
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基于CNN-LSTM的换热器污垢因子预测研究 被引量:1
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作者 张晗筱 王瑞琪 张亚婷 《化工学报》 北大核心 2025年第4期1671-1679,共9页
对换热器的结垢状态进行精准预测,可以及时了解结垢程度,从而有针对性地实施清洁,对提高换热器使用经济性和生产安全性具有重要意义。利用卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的模型集成对换热器污垢因子进行预测,采用大量换热器... 对换热器的结垢状态进行精准预测,可以及时了解结垢程度,从而有针对性地实施清洁,对提高换热器使用经济性和生产安全性具有重要意义。利用卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的模型集成对换热器污垢因子进行预测,采用大量换热器历史数据对所建立的CNN-LSTM模型进行训练,取得了良好的预测效果。与单一的CNN和LSTM模型及文献中的多层感知器神经网络模型(MLPNN)相比,所建立的CNN-LSTM模型具有准确性更高、稳定性更强的特点。在所展示的案例中,决定系数(R^(2))为0.98167,平均绝对百分误差(MAPE)为3.199×10^(-3),不仅为解决换热器结垢问题提供了理论基础,而且为换热器安全运行与维护策略提供了更科学、精准的依据,有助于提升整个换热工段的经济性和生产安全性。 展开更多
关键词 换热器 模型 预测 神经网络 集成 算法
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基于XGB-KF模型的农业温室温度预测 被引量:1
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作者 黄威 贾若然 +1 位作者 钟坤华 刘曙光 《重庆大学学报》 北大核心 2025年第4期108-114,共7页
针对农业温室大棚温度测量受噪声影响不易直接预测的问题,提出一种将XGBoost(extreme gradient boosting)和Kalman filter相结合的集成预测模型XGB-KF(extreme gradient boosting with Kalman filter)。该模型首先基于XGBoost对温室内... 针对农业温室大棚温度测量受噪声影响不易直接预测的问题,提出一种将XGBoost(extreme gradient boosting)和Kalman filter相结合的集成预测模型XGB-KF(extreme gradient boosting with Kalman filter)。该模型首先基于XGBoost对温室内部当前时刻的温度值进行初步估计,使用卡尔曼滤波(Kalman filter)对得到的估计结果进行动态修正,得到最终的预测结果。基于涿州地区农业温室大棚的传感器数据进行了数值实验,以均方根误差(root mean square error,RMSE)作为主要指标对模型进行性能评估。与XGBoost、Bi-LSTM和Bi-LSTM-KF方法相比较,XGB-KF的RMSE分别降低5.22%、10.85%、7.45%。 展开更多
关键词 集成模型 机器学习 时间序列 温室温度
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数据-模型混合驱动的数据中心综合能源系统优化调度综述 被引量:1
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作者 范宏 徐涛 贾庆山 《南方电网技术》 北大核心 2025年第3期174-187,共14页
为了实现数据中心的节能和减排,将数据中心融于综合能源系统进行协同优化是实现这一目标的有效途径。首先阐述了数据-模型混合驱动策略的原理,并分别对模型驱动和数据驱动在综合能源系统中的应用情况进行综述。然后,详细介绍了数据中心... 为了实现数据中心的节能和减排,将数据中心融于综合能源系统进行协同优化是实现这一目标的有效途径。首先阐述了数据-模型混合驱动策略的原理,并分别对模型驱动和数据驱动在综合能源系统中的应用情况进行综述。然后,详细介绍了数据中心的负荷预测模型以及数据-模型混合驱动在数据中心综合能源系统中的应用现状,在此基础上,提出了一种基于数据-模型混合驱动的数据中心综合能源系统调度策略框架。最后,对目前研究存在的问题进行了讨论,并对未来的发展方向做出展望,为该领域的研究人员提供参考。 展开更多
关键词 数据中心 综合能源系统 数据-模型混合驱动 优化调度
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基于24Model的动火作业事故致因文本挖掘
17
作者 牛茂辉 李威君 +1 位作者 刘音 王璐 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第3期151-158,共8页
为探究工业动火作业事故的根源,提出一种基于“2-4”模型(24Model)的文本挖掘方法。首先,收集整理220篇动火作业事故报告,并作为数据集,构建基于来自变换器的双向编码器表征量(BERT)的24Model分类器,使用预训练模型训练和评估事故报告... 为探究工业动火作业事故的根源,提出一种基于“2-4”模型(24Model)的文本挖掘方法。首先,收集整理220篇动火作业事故报告,并作为数据集,构建基于来自变换器的双向编码器表征量(BERT)的24Model分类器,使用预训练模型训练和评估事故报告数据集,构建分类模型;然后,通过基于BERT的关键字提取算法(KeyBERT)和词频-逆文档频率(TF-IDF)算法的组合权重,结合24Model框架,建立动火作业事故文本关键词指标体系;最后,通过文本挖掘关键词之间的网络共现关系,分析得到事故致因之间的相互关联。结果显示,基于BERT的24Model分类器模型能够系统准确地判定动火作业事故致因类别,通过组合权重筛选得到4个层级关键词指标体系,其中安全管理体系的权重最大,结合共现网络分析得到动火作业事故的7项关键致因。 展开更多
关键词 “2-4”模型(24model) 动火作业 事故致因 文本挖掘 指标体系
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Integration of Management Systems: A Process Based Model
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作者 QI Guo-you ZENG Sai-xing +1 位作者 JIA Yan-hong LIANG Dong-ling 《Journal of Northeast Agricultural University(English Edition)》 CAS 2005年第2期151-154,共4页
The paper discusses the barriers of integration of management systems (IMS). A model based on process is explored, It is indicated that integrating management systems should not ignore the characteristics of the man... The paper discusses the barriers of integration of management systems (IMS). A model based on process is explored, It is indicated that integrating management systems should not ignore the characteristics of the management systems, especially scope issues. IMS needs to take into the continuous improvement. 展开更多
关键词 management systems integration PROCESS model
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Multidisciplinary and multi-fidelity coupling methods in aircraft engine simulations
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作者 YANG Xin XIE Pengfu +2 位作者 DONG Xuezhi HE Ai TAN Chunqing 《推进技术》 北大核心 2025年第5期1-12,共12页
To address the limitations of existing coupling methods in aero-engine system simulation,which fail to adaptively adjust iterative parameters and coupling relationships,which can result in low efficiency and in⁃stabil... To address the limitations of existing coupling methods in aero-engine system simulation,which fail to adaptively adjust iterative parameters and coupling relationships,which can result in low efficiency and in⁃stability,this study introduces a‘Dynamic Event-Driven Co-Simulation’algorithm integrated with decision tree algorithms.This algorithm separates the overall coupling relationships and the main solver from the primary mod⁃el,utilizing a dynamic event monitoring module to adaptively adjust simulation strategies,including iteration pa⁃rameters,coupling relationships,and convergence criteria.This facilitates efficient adaptive simulations of dy⁃namic events while balancing solution accuracy and computational efficiency.The research focuses on a twinshaft turbofan engine,establishing six system-level models that encompass overall performance and various sub⁃systems based on three coupling methods,along with a multidisciplinary multi-fidelity simulation framework in⁃corporating a 3D CFD nozzle model.The study tests both model exchange and coupled simulation methods under a 14 s transient acceleration and deceleration scenario.In a 100%throttle condition,a high-fidelity nozzle model is used to analyze the sensitivity of different convergence criteria on computational efficiency and accuracy.Re⁃sults indicate that the accuracy and efficiency achieved with this method are comparable to those of PROOSIS soft⁃ware(18 s and 35 s,respectively),while being 71%more efficient than Simulink software(62 s and 120 s,re⁃spectively).Furthermore,appropriately relaxing the convergence criteria for the 0D model(from 10-6 to 10-4)while enhancing those for the 3D model(from 3000 steps to 6000 steps)can effectively balance computational accuracy and efficiency. 展开更多
关键词 AERO-ENGINE Multi-fidelity simulation Overall performance CO-SIMULATION integrated model Zooming strategy
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基于潜变量技术的Msi-LSSVM性能评估方法
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作者 丁亚海 王振雷 王昕 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1290-1299,共10页
工业过程数据存在高维度、不平衡等特点,会影响工业过程性能评估精度。针对此问题,提出了基于潜变量技术和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)多数据... 工业过程数据存在高维度、不平衡等特点,会影响工业过程性能评估精度。针对此问题,提出了基于潜变量技术和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)多数据空间集成模型,用于工业过程性能评估。首先,将采样得到的过程变量数据划分为不同性能等级的数据空间;然后,对不同性能等级的数据空间进行特征映射以提取潜变量,并通过互信息进行潜变量筛选以达到降低数据空间维度的目的;最后,在不同数据空间中建立LSSVM子模型,并利用PSO算法对其进行集成性优化,得到离线模型。离线模型通过计算在线数据与每个性能等级之间的相似度,得到性能评估结果。实验将所提方法应用在乙烯裂解炉运行性能评估的仿真中,仿真结果证明了其有效性。 展开更多
关键词 潜变量技术 多数据空间建模 LSSVM 性能评估 集成性优化
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