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Data driven prediction of fragment velocity distribution under explosive loading conditions
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作者 Donghwan Noh Piemaan Fazily +4 位作者 Songwon Seo Jaekun Lee Seungjae Seo Hoon Huh Jeong Whan Yoon 《Defence Technology(防务技术)》 2025年第1期109-119,共11页
This study presents a machine learning-based method for predicting fragment velocity distribution in warhead fragmentation under explosive loading condition.The fragment resultant velocities are correlated with key de... This study presents a machine learning-based method for predicting fragment velocity distribution in warhead fragmentation under explosive loading condition.The fragment resultant velocities are correlated with key design parameters including casing dimensions and detonation positions.The paper details the finite element analysis for fragmentation,the characterizations of the dynamic hardening and fracture models,the generation of comprehensive datasets,and the training of the ANN model.The results show the influence of casing dimensions on fragment velocity distributions,with the tendencies indicating increased resultant velocity with reduced thickness,increased length and diameter.The model's predictive capability is demonstrated through the accurate predictions for both training and testing datasets,showing its potential for the real-time prediction of fragmentation performance. 展开更多
关键词 Data driven prediction Dynamic fracture model Dynamic hardening model FRAGMENTATION Fragment velocity distribution High strain rate Machine learning
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Modeling and Assessment of Buoyancy-Driven Stratified Airflow in High-Space Industrial Hall
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作者 WANG Han-qing1,2,CHEN Ke1,HU Jian-jun1,3,KOU Guang-xiao2,WANG Zhi-yong2(1.School of Energy Science and Engineering,Central South University,Changsha,Hunan 410083,China 2.Department of Civil Engineering,Hunan University of Technology,Zhuzhou,Hunan 412008,China 3.School of Mechanical Engineering,Purdue University,West Lafayette,USA) 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第S1期19-22,共4页
In industrial environment,heat sources often are contaminant sources and health threatening contaminants are mainly passive,so a detailed understanding of airflow mode can assist in work environment hygiene measuremen... In industrial environment,heat sources often are contaminant sources and health threatening contaminants are mainly passive,so a detailed understanding of airflow mode can assist in work environment hygiene measurement and prevention.This paper presented a numerical investigation of stratified airflow scenario in a high-space industrial hall with validated commercial code and experimentally acquired boundary conditions.Based upon an actually undergoing engineering project,this study investigated the performance of the buoyancy-driven displacement ventilation in a large welding hall with big components manufactured.The results have demonstrated that stratified airflow sustained by thermal buoyancy provides zoning effect in terms of clean and polluted regions except minor stagnant eddy areas.The competition between negative buoyant jets from displacement radial diffusers and positive buoyant plume from bulk object constitutes the complex transport characteristics under and above stratification interface.Entrainment,downdraft and turbulent eddy motion complicate the upper mixing zone,but the exhaust outlet plays a less important role in the whole field flow.And the corresponding suggestions concerning computational stability and convergence,further improvements in modelling and measurements were given. 展开更多
关键词 modelling buoyancy-driven large ENCLOSURE INDUSTRIAL ventilation
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UML-based combat effectiveness simulation system modeling within MDE 被引量:5
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作者 ZHU Zhi LEI Yonglin +2 位作者 SARJOUGHIAN Hessam LI Xiaobo ZHU Yifan 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2018年第6期1180-1196,共17页
To reduce complexity, the combat effectiveness simulation system(CESS) is often decomposed into static structure,physical behavior, and cognitive behavior, and model abstraction is layered onto domain invariant knowle... To reduce complexity, the combat effectiveness simulation system(CESS) is often decomposed into static structure,physical behavior, and cognitive behavior, and model abstraction is layered onto domain invariant knowledge(DIK) and application variant knowledge(AVK) levels. This study concentrates on the specification of CESS’s physical behaviors at the DIK level of abstraction, and proposes a model driven framework for efficiently developing simulation models within model-driven engineering(MDE). Technically, this framework integrates the four-layer metamodeling architecture and a set of model transformation techniques with the objective of reducing model heterogeneity and enhancing model continuity. As a proof of concept, a torpedo example is illustrated to explain how physical models are developed following the proposed framework. Finally, a combat scenario is constructed to demonstrate the availability, and a further verification is shown by a reasonable agreement between simulation results and field observations. 展开更多
关键词 domain specific modeling model-driven development system engineering effectiveness simulation
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Event-driven process execution model for process virtual machine 被引量:3
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作者 WU Dong-yao WEI Jun GAO Chu-shu DOU Wen-shen 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期1675-1685,共11页
Current orchestration and choreography process engines only serve with dedicate process languages.To solve these problems,an Event-driven Process Execution Model(EPEM) was developed.Formalization and mapping principle... Current orchestration and choreography process engines only serve with dedicate process languages.To solve these problems,an Event-driven Process Execution Model(EPEM) was developed.Formalization and mapping principles of the model were presented to guarantee the correctness and efficiency for process transformation.As a case study,the EPEM descriptions of Web Services Business Process Execution Language(WS-BPEL) were represented and a Process Virtual Machine(PVM)-OncePVM was implemented in compliance with the EPEM. 展开更多
关键词 business process modeling event-driven architecture process virtual machine service orchestration process execution language
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极端暴雨条件下城市内涝模拟研究进展与展望 被引量:1
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作者 周添红 唐佐槐 +3 位作者 褚俊英 周祖昊 李孟泽 唐明 《人民长江》 北大核心 2025年第5期14-22,30,共10页
在全球气候变化和城市化的背景下,极端暴雨事件频发,城市内涝问题日益严峻,威胁城市安全。为减轻内涝威胁和提高极端暴雨事件的应急管理水平,借助模拟手段分析极端暴雨条件下城市内涝过程已成为重要研究趋势。在极端暴雨基本特征分析的... 在全球气候变化和城市化的背景下,极端暴雨事件频发,城市内涝问题日益严峻,威胁城市安全。为减轻内涝威胁和提高极端暴雨事件的应急管理水平,借助模拟手段分析极端暴雨条件下城市内涝过程已成为重要研究趋势。在极端暴雨基本特征分析的基础上,识别了城市内涝积水的主要影响因素;系统总结了极端暴雨条件下城市内涝模拟的两大主流方法,即机理驱动模型和数据驱动模型,前者物理过程明确,但计算用时长,后者计算效率满足快速模拟预测的要求,但缺乏物理机理。在此基础上,从城市内涝模拟结果的多指标动态分析、模拟精度和效率的提升、城市尺度模型与流域尺度模型的深度融合、机理模型和数值天气预报的动态结合、机理驱动模拟和数据驱动模拟的实时耦合5个方面展望了极端暴雨条件下城市内涝模拟的未来发展趋势。研究成果可为极端暴雨条件下城市内涝过程识别与管理提供借鉴。 展开更多
关键词 极端暴雨 城市内涝模拟 数据驱动模型 机理驱动模型
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场景驱动视角下的大模型治理策略与模式选择 被引量:2
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作者 李少帅 《当代经济管理》 北大核心 2025年第5期27-33,共7页
当前以ChatGPT、DeepSeek等为代表的大模型领域科技创新与应用发展异常活跃,并引发通用人工智能的新一轮发展浪潮。大模型在电子商务、金融投资顾问等场景表现出广阔发展前景的同时,也引发了新的治理挑战,探讨大模型治理策略与模式对推... 当前以ChatGPT、DeepSeek等为代表的大模型领域科技创新与应用发展异常活跃,并引发通用人工智能的新一轮发展浪潮。大模型在电子商务、金融投资顾问等场景表现出广阔发展前景的同时,也引发了新的治理挑战,探讨大模型治理策略与模式对推动大模型高质量可持续发展具有重要的理论价值与实践意义。文章从场景驱动视角出发,根据场景属性将大模型应用场景划分为商业应用、公商混合以及公共服务三种类型,探讨了大模型在具体场景应用的正负外部性影响,进而提出发展和规制视角下针对具体场景的技术价值创造、风险防范化解、技术信任构建等具体治理策略,进一步深入分析了基于场景适配的大模型治理模式,包括适应性治理、实验性治理等六种,从而将上述治理策略转化为具体场景的实际行动。研究为从场景驱动视角出发,更加精准有效地对大模型在具体场景的治理提供了理论依据和实践指导。 展开更多
关键词 场景驱动 大模型 场景属性 治理策略 治理模式
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知识-数据驱动的地质冶金学建模方法
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作者 陈进 徐万红 +3 位作者 张丽 邓浩 毛先成 王国栋 《中国有色金属学报》 北大核心 2025年第7期2522-2537,共16页
提出了一种知识-数据驱动的地质冶金学建模方法,以克服单纯数据驱动建模地质可解释性不足的问题。该建模方法基于普通克里格法构建地质冶金学变量空间分布模型,通过高斯混合模型提取地质冶金学变量特征,引入马尔可夫随机场量化地质冶金... 提出了一种知识-数据驱动的地质冶金学建模方法,以克服单纯数据驱动建模地质可解释性不足的问题。该建模方法基于普通克里格法构建地质冶金学变量空间分布模型,通过高斯混合模型提取地质冶金学变量特征,引入马尔可夫随机场量化地质冶金学矿域的空间相关性特征,采用贝叶斯理论将二者集成,构建数据驱动的地质冶金学矿域划分模型,最后融入矿山生产知识经验,引导和约束划分过程。此外,该建模方法采用地质冶金学变量空间分布建模和矿域划分迭代优化的策略以提升模型精度。白云鄂博矿建模应用本文方法,划分了7个地质冶金学矿域。对比实验表明,相较于高斯混合模型和K-means聚类方法的结果,该建模方法提升了地质冶金学矿域的空间连贯性和地质可解释性,能为矿山精细化开发及多矿种综合利用的转型提供具有实践指导价值的信息支持。 展开更多
关键词 数据驱动 知识驱动 地质冶金学建模 矿域 精细化开采
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融合知识驱动和数据驱动的混合决策模型构建:以室性心动过速病因诊断为例
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作者 王敏 胡兆 +3 位作者 徐晓巍 郑思 李姣 姚焰 《协和医学杂志》 北大核心 2025年第2期454-461,共8页
目的构建一个融合知识驱动和数据驱动的混合决策模型,并将其应用于室性心动过速的病因诊断。方法检索2018—2023年心律失常疾病领域的临床实践指南、专家共识和医学文献作为知识源,并回顾性收集2013—2023年中国医学科学院阜外医院室性... 目的构建一个融合知识驱动和数据驱动的混合决策模型,并将其应用于室性心动过速的病因诊断。方法检索2018—2023年心律失常疾病领域的临床实践指南、专家共识和医学文献作为知识源,并回顾性收集2013—2023年中国医学科学院阜外医院室性心动过速(ventricular tachycardia,VT)患者的电子病历信息作为数据集。采用基于知识规则的方法构建临床路径作为知识驱动模型;基于真实世界数据构建VT病因诊断三分类机器学习模型,并选取其中的最佳模型作为数据驱动模型代表;以临床路径为基本框架,将机器学习模型以自定义运算符的形式嵌入临床路径的决策节点中,作为混合模型。评价上述3种模型的精确率、召回率和F1分数。结果共纳入3部临床实践指南作为知识驱动模型的知识源;收集了1305条患者数据作为数据集,构建了5种机器学习模型,其中XGBoost模型最佳。混合模型采用知识驱动的决策思维,分别将XGBoost模型嵌入2层分类的决策节点中。3种模型的精确率、召回率和F1分数如下:知识驱动模型为80.4%、79.1%和79.7%;数据驱动模型分别为88.4%、88.5%和88.4%;混合模型分别为90.4%、90.2%和90.3%。结论融合知识与数据驱动的混合模型展现出更高的准确性,且混合模型的所有决策结果均基于循证证据,这更接近临床医生的实际诊断思维。未来需更严格地验证混合模型广泛应用于医学领域的可行性。 展开更多
关键词 室性心动过速 知识驱动 数据驱动 混合模型 决策支持
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数据要素的市场化价格形成与智能定价 被引量:1
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作者 沈俊鑫 伊文霞 《思想战线》 北大核心 2025年第2期163-172,共10页
数据要素具有虚拟性、异质性、非竞争性等特性,传统的要素定价理论和方法无法适用于数据要素市场,定价难问题已严重阻碍数据要素的市场化发展。数据交易是实现数据要素市场化的主要途径,数据要素的价格形成包括市场化定价机制和价格发... 数据要素具有虚拟性、异质性、非竞争性等特性,传统的要素定价理论和方法无法适用于数据要素市场,定价难问题已严重阻碍数据要素的市场化发展。数据交易是实现数据要素市场化的主要途径,数据要素的价格形成包括市场化定价机制和价格发现机制。传统的经济学定价范式以价值为基础,而“数智赋能”定价可基于数据直接发现定价变量的关系,并提供差异化、个性化的动态定价。智能科学定价范式经历了从模型驱动、数据驱动、双驱动到大模型驱动的转变,基于智能科学的定价策略不仅兼顾了使用场景、用户异质性,还可以实现按贡献确定报酬及不同业务场景下的数据价格估算,符合数据要素市场化智能定价的需求,数据要素的市场化定价亟须从经济学范式向智能科学范式演进。 展开更多
关键词 数据定价 智能科学 数据要素 数据驱动 大模型
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创新驱动政策能否提升可再生能源企业韧性?——来自国家创新型城市试点政策的微观证据 被引量:1
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作者 宋跃刚 高雯 《中国人口·资源与环境》 北大核心 2025年第1期144-158,共15页
创新驱动与环境保护协同共进是实现可持续发展的重要驱动力。提升可再生能源企业韧性是推进能源革命,构建清洁低碳、安全高效能源体系的战略重点,创新驱动政策是新质生产力背景下通过“创新试验田”效能等实现可再生能源企业的“机会探... 创新驱动与环境保护协同共进是实现可持续发展的重要驱动力。提升可再生能源企业韧性是推进能源革命,构建清洁低碳、安全高效能源体系的战略重点,创新驱动政策是新质生产力背景下通过“创新试验田”效能等实现可再生能源企业的“机会探索”与“韧性提升”有机统一的重要实践探索。该研究基于2000—2022年108家A股上市的可再生能源企业数据,运用多期双重差分模型,探究创新型城市试点政策对可再生能源企业韧性的影响效果与作用机制。研究结果表明:①创新型城市试点政策能够显著提升可再生能源企业韧性,该结论通过平行趋势检验、安慰剂检验及PSM‐DID等一系列稳健性检验后依旧成立。②机制检验结果表明,创新型城市试点政策通过技术进步效应、人才集聚效应以及产业结构高级化效应能提升可再生能源企业韧性。③异质性分析结果表明,创新型城市试点政策能够显著平抑高能源消耗规模、强环境规制力度城市中可再生能源企业波动性,提升低能源消耗规模、弱环境规制力度城市中可再生能源企业增长性;创新型城市试点政策对企业内部资源配置效率低的可再生能源企业波动性产生显著抑制作用,而对企业内部资源配置效率低的可再生能源企业增长性产生显著促进作用。④引入国家自主创新示范区政策变量后,结果发现“双试点”创新驱动政策对可再生能源企业韧性的提升存在协同效应,且“双试点”政策实施先后顺序对可再生能源企业韧性的提升绩效也存在显著差异。该研究为推动可再生能源企业可持续发展提供理论依据,也为进一步从协同视角完善创新驱动政策提供现实依据。 展开更多
关键词 创新驱动政策 可再生能源企业韧性 多期双重差分模型
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气候韧性国土空间和城市的中国模式 被引量:2
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作者 俞孔坚 《城市规划》 北大核心 2025年第1期4-15,共12页
本文是笔者持续30年关于国土空间和城市生态安全课题探索之延续。从基于自然的哲学、基于生态的国土空间格局、道法自然的生态工程技术和生态基础设施构建3个维度,定义了国土和城市气候韧性的中国模式。它根植于中国千百年积淀的季风文... 本文是笔者持续30年关于国土空间和城市生态安全课题探索之延续。从基于自然的哲学、基于生态的国土空间格局、道法自然的生态工程技术和生态基础设施构建3个维度,定义了国土和城市气候韧性的中国模式。它根植于中国千百年积淀的季风文化和传统生态智慧,经过科学化和模块化设计和在全国200多个城市的实践检验,通过对水过程的调控设计构建整体化的生态基础设施,保护与修复生境、调节洪涝、减缓干旱与热岛,柔性应对海潮、自然净化水土和提供避难空间等诸多方面,增强国土空间与城市的气候韧性。它展示了全球气候应对策略从以碳为中心的单一减排策略走向立足土地、水驱动的全面气候韧性策略的可行性。在全球气候日趋“季风化”以及灾害频发的今天,这一中国模式具有世界意义。 展开更多
关键词 气候韧性 生态文明 防洪 生态安全 水驱动气候韧性 基于自然的解决方案 海绵城市 中国模式
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钢结构疲劳的“模-数”融合驱动理论模型与性能确定方法——以腐蚀疲劳问题为例
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作者 张清华 唐琨 +3 位作者 崔闯 马燕 袁晓鹏 李亚鹏 《土木工程学报》 北大核心 2025年第7期1-13,27,共14页
数据源和表征指标单一导致的信息维度不足,是制约钢结构疲劳性能研究的关键问题。文章结合钢结构数智化工程发展的迫切需求和数字技术的最新进展,提出钢结构疲劳的“模-数”(“模型试验-数字仿真”)融合驱动的理论模型与性能确定方法,... 数据源和表征指标单一导致的信息维度不足,是制约钢结构疲劳性能研究的关键问题。文章结合钢结构数智化工程发展的迫切需求和数字技术的最新进展,提出钢结构疲劳的“模-数”(“模型试验-数字仿真”)融合驱动的理论模型与性能确定方法,以严重威胁钢结构安全的腐蚀疲劳问题作为示例,研究并讨论理论模型和方法应用的具体问题。确定腐蚀疲劳表征指标,提出信息提取方法;基于腐蚀焊接接头点云形貌以及断裂力学裂纹扩展理论,构建了数据驱动与物理驱动融合模型,通过调整数据与物理驱动损失函数的权重配比,建立适用的物理信息神经网络(PINN)模型。设计并完成中性盐雾腐蚀试验和疲劳试验,以腐蚀形貌点云数据及裂纹扩展信息作为模型的训练和验证数据,通过腐蚀疲劳寿命PINN预测模型,实现模型试验与数值仿真多维、多源信息的有效融合。研究结果表明:所建立的理论模型能够融合试验数据与物理先验知识,显著提高疲劳寿命预测精度;多源疲劳信息融合能够显著增强模型在应对复杂腐蚀疲劳行为时的鲁棒性和泛化能力;所提出的“模型试验-数字仿真”融合驱动方法为解决钢结构疲劳问题提供了新途径和新范式。 展开更多
关键词 钢结构 疲劳 “模-数”融合驱动理论模型 信息融合 模型试验 数字仿真
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动水压力型滑坡不利因素组合及作用机制试验研究
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作者 陈勇 叶润青 +1 位作者 申清峰 王力 《自然灾害学报》 北大核心 2025年第1期75-84,共10页
因库水位下降而变形失稳的动水压力型滑坡,是库区多见的一种滑坡类型,且不同滑坡对水位下降的响应存在巨大差异。为探索动水压力型滑坡的失稳特征和诱发机制,基于不同影响因素的作用特点分析,开展了多组模型试验,揭示了滑面形态、滑体... 因库水位下降而变形失稳的动水压力型滑坡,是库区多见的一种滑坡类型,且不同滑坡对水位下降的响应存在巨大差异。为探索动水压力型滑坡的失稳特征和诱发机制,基于不同影响因素的作用特点分析,开展了多组模型试验,揭示了滑面形态、滑体渗透系数和水位骤降速率对滑坡孔隙水压力、体积含水率及变形破坏全过程的影响规律。研究结果表明,多影响因素组合对动水压力型滑坡不利程度的排序,并总结了其变形失稳的主控因素、次生因素和诱发因素,发现了直线形滑面的滑坡失稳特征为浅层滑动诱发滑体逐层剥离的牵引式破坏、弧线形滑面的滑坡失稳特征为坡脚垮塌逐渐向后溯源的牵引式破坏,二者差异的内在机制是滑体厚度不同导致渗透压力的具体作用区域和持续时间显著不同。 展开更多
关键词 动水压力型滑坡 模型试验 水位下降 失稳特征 滑面形态
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基于AMESim的液力驱动无杆采油系统运行规律研究
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作者 刘洋 钱钦 +4 位作者 智勤功 朱泽军 颜廷俊 储章森 黄庭蔚 《石油机械》 北大核心 2025年第5期86-93,共8页
目前针对液力驱动无杆采油系统的动态特性和井下动力缸运动规律的研究鲜有报道。为此,以液力驱动无杆采油系统为研究对象,采用AMESim建立系统的仿真模型,得到不同动力液黏度、体积弹性模量下的系统运行压力曲线和井下动力缸活塞位移、... 目前针对液力驱动无杆采油系统的动态特性和井下动力缸运动规律的研究鲜有报道。为此,以液力驱动无杆采油系统为研究对象,采用AMESim建立系统的仿真模型,得到不同动力液黏度、体积弹性模量下的系统运行压力曲线和井下动力缸活塞位移、速度曲线,明确井下动力缸运动规律。研究结果表明:井下动力缸运行周期中大部分时间用来完成井下动力缸能量积蓄以及填补被压缩的动力液体积,若要提高井下机组冲次需增加输入流量;随着动力液黏度的增加、体积弹性模量的减小,井下动力缸的运行周期增大,系统效率降低,建议选择黏度小、弹性模量大的流体作为该系统的动力液。研究结论可为液力驱动无杆采油系统设计提供参考,为现场应用提供理论指导。 展开更多
关键词 液力驱动无杆采油系统 AMESim仿真模型 影响因素 井下动力缸 动力液
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基于递归本征正交分解与强跟踪扩展卡尔曼滤波的结构损伤识别
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作者 杨少冲 姚远 +2 位作者 刘家亮 雷振 方有亮 《振动工程学报》 北大核心 2025年第1期117-125,共9页
针对目前已有损伤识别方法难以实时跟踪结构损伤且计算量大的问题,提出了一种基于递归本征正交分解(recursive proper orthogonal decomposition,RPOD)与强跟踪扩展卡尔曼滤波(strong tracking extended Kalman filter,STEKF)相结合的... 针对目前已有损伤识别方法难以实时跟踪结构损伤且计算量大的问题,提出了一种基于递归本征正交分解(recursive proper orthogonal decomposition,RPOD)与强跟踪扩展卡尔曼滤波(strong tracking extended Kalman filter,STEKF)相结合的模型降阶与结构损伤在线识别方法,对动载荷作用下的结构损伤识别进行了研究。利用RPOD方法在线更新并实时建立反映结构状态的降阶模型,解决未知载荷作用下多自由度结构动力分析计算量大且难以收敛的问题,同时跟踪损伤的演化并对其进行定位;通过STEKF方法跟踪降阶模型的状态向量,识别因损伤而退化的降阶模型参数。分别采用六层剪切型框架的数值模拟与三层钢框架的模型试验验证了该方法的可行性,结果表明,所提出的方法能够准确建立降阶模型并跟踪降阶模型参数的时变历程,同时可以有效地识别出剪切型建筑结构损伤的位置和程度,即使在处理高程度噪声时仍有较高的精度。 展开更多
关键词 损伤识别 模型降阶 递归本征正交分解 强跟踪扩展卡尔曼滤波 数据驱动
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基于流动单元智能划分的湖泊-三角洲致密砂岩储层渗透率测井评价
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作者 赵天沛 赵勇 +4 位作者 谭茂金 李久娣 李博 王安龙 叶俊琦 《石油物探》 北大核心 2025年第2期388-396,共9页
在湖泊-三角洲沉积体系中,致密砂岩储层孔隙结构复杂且孔隙类型多样、渗透率低,此类储层的测井解释与评价面临挑战。渗透率是储层评价和产能预测的关键参数,传统的渗透率测井解释方法精度低,不能满足生产要求。针对这一难题,分析了影响... 在湖泊-三角洲沉积体系中,致密砂岩储层孔隙结构复杂且孔隙类型多样、渗透率低,此类储层的测井解释与评价面临挑战。渗透率是储层评价和产能预测的关键参数,传统的渗透率测井解释方法精度低,不能满足生产要求。针对这一难题,分析了影响储层渗透性的微观因素(孔隙结构)和宏观因素(流动单元),而且孔隙结构与流动单元密切相关,提出了岩石类型与流动单元指数(FZI)大小分类构建渗透率模型的方法。首先,分析岩心实验结果,确定岩石类型,计算岩心流动单元指数并利用累计频率法进行类型细分,针对每种类型构建相应的渗透率模型。然后,选取敏感测井实验构建标签,利用深度神经网络构建最佳模型,预测储层流动单元指数。最后,将孔隙度测井和流动单元指数代入相应的分类模型,计算出渗透率。将该方法应用于XH凹陷HG组低孔、低渗储层的渗透率预测进行应用,渗透率预测对数误差约为0.18,比利用深度神经网络直接预测渗透率的效果好。新的储层渗透率评价方法包括基于数据驱动的机器学习方法和基于机理或知识驱动的物理模型构建,体现了数模双驱智能思想,显著提高了致密砂岩储层渗透率测井评价精度,为其他湖泊-三角洲沉积体系储层渗透率预测提供了重要借鉴。 展开更多
关键词 湖泊-三角洲沉积 致密砂岩储层 流动单元指数 深度神经网络 数模双驱智能 渗透率评价
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数据循证赋能学习设计的系统模型与关键过程
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作者 王明娣 陈小涵 《电化教育研究》 北大核心 2025年第7期100-107,共8页
数智化时代,学习分析与学习设计的交互作用具有优化学习设计效果的潜力,数据循证得以支持并赋能学习设计变革。在此背景支持下,学习设计与学习分析之间究竟如何进行深度交互并在数据驱动下实现循证改进?针对该问题,研究分别从学习设计... 数智化时代,学习分析与学习设计的交互作用具有优化学习设计效果的潜力,数据循证得以支持并赋能学习设计变革。在此背景支持下,学习设计与学习分析之间究竟如何进行深度交互并在数据驱动下实现循证改进?针对该问题,研究分别从学习设计、学生发展以及教师成长三个视角探讨了数据循证赋能学习设计的多重价值,进而构建了数据循证赋能学习设计系统模型(Data-EDT),通过“证据系统”“学习设计系统”“智能技术系统”三重系统交互作用以展现学习设计与学习分析的动态关系,并揭示了基于设计视角的落地关键过程:前期准备阶段为“教师与研究者协作共创设计产品的过程”;中期实践阶段为“教师在真实学习情境中的设计实施过程”;后期反思阶段为“教师基于设计评估的自我深度反思过程”;终期生成阶段为“教师基于设计迭代的双重角色生成过程”,以此支持教师的循证学习设计实践,进而有效促进数智化时代的学习设计变革。 展开更多
关键词 数据驱动 学习分析 循证学习设计 系统模型 关键过程
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基于混合物理数据驱动的油藏地质体CO_(2)利用与封存代理模型研究
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作者 芮振华 邓海洋 胡婷 《钻采工艺》 北大核心 2025年第1期190-198,共9页
在全球能源转型与能源需求持续增长的背景下,碳捕获、利用和封存(CCUS)已成为极具前景的研究方向。CO_(2)利用与封存协同优化通常依赖大量的组分正演模拟,但三维高分辨率模型计算成本高昂,限制其广泛应用。基于混合物理数据驱动的GPSNe... 在全球能源转型与能源需求持续增长的背景下,碳捕获、利用和封存(CCUS)已成为极具前景的研究方向。CO_(2)利用与封存协同优化通常依赖大量的组分正演模拟,但三维高分辨率模型计算成本高昂,限制其广泛应用。基于混合物理数据驱动的GPSNet模型以其高效的计算效率已成为一种理想的代理模型,然而现有的GPSNet模型难以准确捕获复杂的相行为和组分间的相互作用,为此,文章提出了一种新型专用于组分模拟的comp-GPSNet模型,通过标准失配最小化方法和基于伴随的梯度优化算法对comp-GPSNet模型进行训练,以拟合从高分辨率模拟中获取的井响应数据。将训练后的模型应用到PUNQ-S3油藏中,全面评估复杂条件下comp-GPSNet模型的预测能力,结果表明,comp-GPSNet模型在单井和区块范围内均表现出良好的预测精度,CO_(2)利用率和封存率的预测误差分别为0.16%和3.13%。该模型为CO_(2)利用与封存协同优化提供了一个稳健的代理框架,以推动油田数字化与智能化发展。 展开更多
关键词 CCUS comp-GPSNet 混合物理数据驱动 代理模型 组分模拟
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基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法
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作者 李二超 刘昀 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期278-288,共11页
为了增强离线数据驱动的进化算法在小数据情景中的表现,削弱代理模型对数据集规模的依赖,提出基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法(DDEA-MKDS).考虑到代理模型易因小数据陷入过拟合,通过经验公式与遍历法找出针对离线数据集的... 为了增强离线数据驱动的进化算法在小数据情景中的表现,削弱代理模型对数据集规模的依赖,提出基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法(DDEA-MKDS).考虑到代理模型易因小数据陷入过拟合,通过经验公式与遍历法找出针对离线数据集的最优隐含层节点数,以简化模型结构.为了弥补数据量的不足,训练了3个不同核函数的径向基网络生成合成数据,通过轮盘赌法选择其中的部分数据与原数据集合并,使用新数据集训练代理模型.将DDEA-MKDS与其他5种流行的离线数据驱动的进化算法在6个单目标基准测试问题上进行对比,实验结果表明,所提算法在数据量极小的条件下能够取得良好的效果,寻优效率显著优于其他算法. 展开更多
关键词 离线数据驱动 进化算法 小数据 代理模型 隐含层节点 合成数据
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基于CBAM-CNN的CPS负荷重分配攻击检测定位方法设计
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作者 陆玲霞 马朝祥 +1 位作者 闫旻睿 于淼 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第6期78-89,共12页
负荷重分配攻击是一种特殊的虚假信息注入攻击。对于电力信息物理系统,基于模型的方法难以检测定位多类型负荷重分配攻击,且针对多类型负荷重分配攻击的数据驱动检测定位方法研究较少。为此,设计了一种以双层规划模型为基础的,基于带卷... 负荷重分配攻击是一种特殊的虚假信息注入攻击。对于电力信息物理系统,基于模型的方法难以检测定位多类型负荷重分配攻击,且针对多类型负荷重分配攻击的数据驱动检测定位方法研究较少。为此,设计了一种以双层规划模型为基础的,基于带卷积注意力模块神经网络的负荷重分配攻击定位检测方法。首先对电力信息物理系统中的信息系统进行建模,总结得到三种信息侧负荷重分配攻击行为。随后建立考虑攻击者和调度中心管理者博弈关系的双层规划模型,针对不同攻击场景生成负荷重分配攻击数据集。为了检测定位不同类型的攻击,将所研究问题转化为多标签分类问题,利用卷积神经网络的卷积结构特性挖掘并学习具有稀疏标签数据的邻域信息,引入卷积注意力模块,从通道信息和空间信息两个角度增强网络对于重点信息的学习能力,改善了网络漏判率较高的问题,提高了网络检测定位性能。在38节点电力信息物理系统算例上进行仿真实验,验证了所提方法的有效性。与对比方法相比,所提方法对于三种攻击类型都有较低的误判率和漏判率,检测定位性能更加出色。 展开更多
关键词 电力信息物理系统 负荷重分配攻击 双层规划模型 数据驱动 卷积注意力模块 卷积神经网络
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