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Multidisciplinary design optimization on production scale of underground metal mine 被引量:4
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作者 左红艳 罗周全 +1 位作者 管佳林 王益伟 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第5期1332-1340,共9页
In order to ensure overall optimization of the underground metal mine production scale, multidisciplinary design optimization model of production scale which covers the subsystem objective function of income of produc... In order to ensure overall optimization of the underground metal mine production scale, multidisciplinary design optimization model of production scale which covers the subsystem objective function of income of production, safety and environmental impact in the underground metal mine was established by using multidisciplinary design optimization method. The coupling effects from various disciplines were fully considered, and adaptive mutative scale chaos immunization optimization algorithm was adopted to solve multidisciplinary design optimization model of underground metal mine production scale. Practical results show that multidisciplinary design optimization on production scale of an underground lead and zinc mine reflect the actual operating conditions more realistically, the production scale is about 1.25 Mt/a (Lead and zinc metal content of 160 000 t/a), the economic life is approximately 14 a, corresponding coefficient of production profits can be increased to 15.13%, safety factor can be increased to 5.4% and environmental impact coefficient can be reduced by 9.52%. 展开更多
关键词 underground metal mines production scale multidisciplinary design optimization adaptive mutative scale chaosoptimization algorithm immunization
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Parameter optimization for improved aerodynamic performance of louver-type wind barrier for train-bridge system 被引量:17
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作者 HE Xu-hui FANG Dong-xu +1 位作者 LI Huan SHI Kang 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第1期229-240,共12页
To improve the safety of trains running in an undesirable wind environment,a novel louver-type wind barrier is proposed and further studied in this research using a scaled wind tunnel simulation with 1:40 scale models... To improve the safety of trains running in an undesirable wind environment,a novel louver-type wind barrier is proposed and further studied in this research using a scaled wind tunnel simulation with 1:40 scale models.Based on the aerodynamic performance of the train-bridge system,the parameters of the louver-type wind barrier are optimized.Compared to the case without a wind barrier,it is apparent that the wind barrier improves the running safety of trains,since the maximum reduction of the moment coefficient of the train reaches 58%using the louver-type wind barrier,larger than that achieved with conventional wind barriers(fence-type and grid-type).A louver-type wind barrier has more blade layers,and the rotation angle of the adjustable blade of the louver-type wind barrier is 90–180°(which induces the flow towards the deck surface),which is more favorable for the aerodynamic performance of the train.Comparing the 60°,90°and 120°wind fairings of the louver-type wind barrier blade,the blunt fairing is disadvantageous to the operational safety of the train. 展开更多
关键词 wind barrier aerodynamic force train-bridge system scaled wind tunnel simulation parameter optimization
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Impacts of optimization strategies on performance,power/energy consumption of a GPU based parallel reduction 被引量:1
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作者 Phuong Thi Yen Lee Deok-Young Lee Jeong-Gun 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第11期2624-2637,共14页
In the era of modern high performance computing, GPUs have been considered an excellent accelerator for general purpose data-intensive parallel applications. To achieve application speedup from GPUs, many of performan... In the era of modern high performance computing, GPUs have been considered an excellent accelerator for general purpose data-intensive parallel applications. To achieve application speedup from GPUs, many of performance-oriented optimization techniques have been proposed. However, in order to satisfy the recent trend of power and energy consumptions, power/energy-aware optimization of GPUs needs to be investigated with detailed analysis in addition to the performance-oriented optimization. In this work, in order to explore the impact of various optimization strategies on GPU performance, power and energy consumptions, we evaluate performance and power/energy consumption of a well-known application running on different commercial GPU devices with the different optimization strategies. In particular, in order to see the more generalized performance and power consumption patterns of GPU based accelerations, our evaluations are performed with three different Nvdia GPU generations(Fermi, Kepler and Maxwell architectures), various core clock frequencies and memory clock frequencies. We analyze how a GPU kernel execution is affected by optimization and what GPU architectural factors have much impact on its performance and power/energy consumption. This paper also categorizes which optimization technique primarily improves which metric(i.e., performance, power or energy efficiency). Furthermore, voltage frequency scaling(VFS) is also applied to examine the effect of changing a clock frequency on these metrics. In general, our work shows that effective GPU optimization strategies can improve the application performance significantly without increasing power and energy consumption. 展开更多
关键词 PARALLEL REDUCTION GPU code optimization POWER energy voltage frequency SCALING
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Optimal tracking control for linear time-delay large-scale systems with persistent disturbances 被引量:1
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作者 Tang Ruichun Ma Huamin +1 位作者 Guo Shuangle Ren Lijie 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2009年第5期1058-1064,共7页
An optimal tracking control (OTC) problem for linear time-delay large-scale systems affected by external persistent disturbances is investigated. Based on the internal model principle, a disturbance compensator is c... An optimal tracking control (OTC) problem for linear time-delay large-scale systems affected by external persistent disturbances is investigated. Based on the internal model principle, a disturbance compensator is constructed. The system with persistent disturbances is transformed into an augmented system without persistent disturbances. The original OTC problem of linear time-delay system is transformed into a sequence of linear two- point boundary value (TPBV) problems by introducing a sensitivity parameter and expanding Maclaurin series around it. By solving an OTC law of the augmented system, the OTC law of the original system is obtained. A numerical simulation is provided to illustrate the effectiveness of the proposed method. 展开更多
关键词 optimal tracking control sensitivity approach time-delay large-scale system persistent disturbance
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基于进化多任务的稀疏大规模多目标优化 被引量:1
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作者 梁正平 王侃 +2 位作者 周倩 王继刚 朱泽轩 《计算机学报》 北大核心 2025年第2期358-380,共23页
稀疏大规模多目标优化存在稀疏位置探测困难、搜索空间巨大等诸多挑战,现有为数不多的稀疏大规模多目标优化算法在稀疏位置的探测准确率和非零决策变量的优化程度方面尚存在较大提升空间.为进一步提升稀疏大规模多目标优化的性能,本文... 稀疏大规模多目标优化存在稀疏位置探测困难、搜索空间巨大等诸多挑战,现有为数不多的稀疏大规模多目标优化算法在稀疏位置的探测准确率和非零决策变量的优化程度方面尚存在较大提升空间.为进一步提升稀疏大规模多目标优化的性能,本文从辅助任务构建与优化、辅助任务重新初始化、知识迁移等三个方面,提出了基于进化多任务优化的稀疏大规模多目标优化算法(Evolutionary Multi-Task for Sparse Large-scale Multi-objective Op⁃timization,SLMO-EMT).其中,辅助任务构建与优化方面,基于主任务精英解的稀疏分布,采用两种不同的方式对决策变量的搜索空间进行限定,构建分别用于对稀疏位置和非零决策变量进行降维优化的两个辅助任务.辅助任务重新初始化方面,根据辅助任务在历史迭代中的知识迁移效果,对其搜索空间和当前种群进行更新,以使辅助任务可持续促进主任务的进化.知识迁移方面,首先基于轮询方式和各辅助任务的知识迁移概率,挑选用于知识迁移的辅助任务,再基于相似度挑选适合的知识受体,最后在子代生成过程中采用迁移知识引导的局部交叉,借助辅助任务的知识促进主任务的进化.为验证SLMO-EMT的性能,将其与8个先进的稀疏大规模多目标优化算法在1000-10000维的32个基准测试实例,以及8个应用测试实例上进行对比,实验结果表明SLMO-EMT对于稀疏大规模多目标优化问题的求解具有明显的竞争优势.SLMO-EMT的源代码已在Github上公开:https://github.com/CIA-SZU/WK. 展开更多
关键词 稀疏大规模多目标优化 进化多任务 辅助任务 知识迁移
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基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和可解释性的智能岩性识别 被引量:1
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作者 王婷婷 王振豪 +2 位作者 赵万春 蔡萌 史晓东 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第1期1-11,共11页
针对传统岩性识别方法在处理测井曲线缺失、准确性以及模型可解释性等方面的不足,提出了一种基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和Optuna超参数优化的XGBoost模型的可解释性的岩性识别方法。首先,针对测井曲线在特定层段丢失或失真的问... 针对传统岩性识别方法在处理测井曲线缺失、准确性以及模型可解释性等方面的不足,提出了一种基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和Optuna超参数优化的XGBoost模型的可解释性的岩性识别方法。首先,针对测井曲线在特定层段丢失或失真的问题,引入了基于多尺度卷积神经网络(MSCNN)与门控循环单元(GRU)神经网络相结合的曲线重构方法,为后续的岩性识别提供了准确的数据基础;其次,利用小波包自适应阈值方法对数据进行去噪和归一化处理,以减少噪声对岩性识别的影响;然后,采用Optuna框架确定XGBoost算法的超参数,建立了高效的岩性识别模型;最后,利用SHAP可解释性方法对XGBoost模型进行归因分析,揭示了不同特征对于岩性识别的贡献度,提升了模型的可解释性。结果表明,Optuna-XGBoost模型综合岩性识别准确率为79.91%,分别高于支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯、随机森林三种神经网络模型24.89%、12.45%、6.33%。基于Optuna-XGBoost模型的SHAP可解释性的岩性识别方法具有更高的准确性和可解释性,能够更好地满足实际生产需要。 展开更多
关键词 岩性识别 多尺度卷积神经网络 门控循环单元神经网络 XGBoost 超参数优化 可解释性
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过滤函数对拓扑优化效率和灰度单元的影响 被引量:1
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作者 杜家政 陈炬 李功明 《北京工业大学学报》 北大核心 2025年第5期523-538,572,共17页
为了提高拓扑优化效率和减少灰度单元的数量,基于独立连续映射(independent continuous mapping,ICM)方法引入幂函数、复合指数型函数以及有理分式函数作为过滤函数,建立以质量最小为目标、位移为约束的拓扑优化模型。通过数值算例,研究... 为了提高拓扑优化效率和减少灰度单元的数量,基于独立连续映射(independent continuous mapping,ICM)方法引入幂函数、复合指数型函数以及有理分式函数作为过滤函数,建立以质量最小为目标、位移为约束的拓扑优化模型。通过数值算例,研究了3种过滤函数以及单元质量和单元刚度过滤函数的参数比对拓扑优化效率和灰度单元的影响。数值算例表明有理分式函数能有效减少中间灰度单元数量,提高收敛速度,降低结构质量。对于幂函数,当单元质量和单元刚度过滤函数的参数比为1∶7时效果最佳;对于复合指数型函数,当单元质量和单元刚度过滤函数的参数比为1.3∶0.1时效果最佳;对于有理分式过滤函数,当单元质量和单元刚度过滤函数的参数比为3∶63时效果最佳。 展开更多
关键词 ICM方法 过滤函数 拓扑优化 位移约束 优化效率 灰度单元
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基于改进ALTRO的果园机器人实时局部轨迹优化算法
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作者 李天博 郭奕 +2 位作者 刘慧 沈跃 沈亚运 《农业工程学报》 北大核心 2025年第9期1-10,共10页
实时局部轨迹优化是果园机器人安全、稳定自主运行的重要保障。针对原始增广拉格朗日轨迹优化器算法存在迭代效率低下、易陷入数值病态及权重难以平衡等问题,该研究提出了一种基于改进ALTRO(augmented lagrangiantrajectory optimizer)... 实时局部轨迹优化是果园机器人安全、稳定自主运行的重要保障。针对原始增广拉格朗日轨迹优化器算法存在迭代效率低下、易陷入数值病态及权重难以平衡等问题,该研究提出了一种基于改进ALTRO(augmented lagrangiantrajectory optimizer)的果园机器人实时局部轨迹优化算法。在获得机器人全局参考轨迹的前提下,首先采用加速增广拉格朗日算法,改进ALTRO算法中的乘子迭代策略,实现算法的加速收敛;其次,加入乘子可行域投影,保证每次迭代更新得到的乘子都在可行域范围内,避免迭代次数较多导致的算法数值病态现象,提高算法的稳定性。最后,引入基于轨迹时间步长的自适应缩放因子,调整原算法中的终点权重,保证算法具有更好的局部障碍响应能力。基于相同参考路径及配置参数,在多障碍仿真场景中本文算法相较于原始ALTRO算法的运算时间减少32.76%,而在实物试验中,该研究算法运算耗时相较原算法降低67.80%,且该算法优化轨迹的曲率最大值、平均曲率及曲率标准差相较原算法分别下降了10.59%、2.98%及10.17%,航向角、前轮转角、线速度和前轮角速度的最大变化率、平均变化率和变化率标准差上,改进算法相较原算法分别下降了14.19%、3.61%及10.69%,轨迹的曲率表现和控制量变化都更加平滑,能够为机器人提供良好的运行参考。 展开更多
关键词 机器人 算法 ALTRO 果园 缩放因子 局部轨迹优化
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基于分布式双层强化学习的区域综合能源系统多时间尺度优化调度
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作者 张薇 王浚宇 +1 位作者 杨茂 严干贵 《电工技术学报》 北大核心 2025年第11期3529-3544,共16页
考虑异质能源在网络中的流动时间差异性,提升系统设备在不同时间尺度下调控的灵活性,是实现区域综合能源系统(RIES)多时间尺度优化调度的关键。为此,该文提出一种面向冷-热-电RIES的分布式双层近端策略优化(DBLPPO)调度模型。首先将RIE... 考虑异质能源在网络中的流动时间差异性,提升系统设备在不同时间尺度下调控的灵活性,是实现区域综合能源系统(RIES)多时间尺度优化调度的关键。为此,该文提出一种面向冷-热-电RIES的分布式双层近端策略优化(DBLPPO)调度模型。首先将RIES内部能源的出力、储存和转换构建高维空间的马尔可夫决策过程数学模型;其次基于改进的分布式近端策略优化算法对其进行序贯决策描述,构建内部双层近端策略优化(PPO)的控制模型,局部网络采用“先耦合-再解耦”的求解思路对冷-热力系统和电力系统的设备进行多时间尺度优化决策,最终实现RIES冷-热力系统与电力系统的多时间尺度调度和协同优化运行;最后仿真结果表明,所提模型不仅能克服深度强化学习算法在复杂随机场景下的“维数灾难”问题,实现RIES各能源网络在不同时间尺度下的协同优化管理,还能加快模型的最优决策求解速度,提高系统运行的经济效益。 展开更多
关键词 区域综合能源系统 多时间尺度 分布式双层近端策略优化 深度强化学习 协同优化管理 经济效益
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基于改进Jaya算法的规模化自压管网优化设计
10
作者 陈新明 陈嘉诚 杨阳 《排灌机械工程学报》 北大核心 2025年第7期732-739,共8页
为了解决遗传算法(GA)在解决规模化自压管网管径优化中所面临的参数较多导致算法实现困难,以及收敛条件不确定等问题,引入Jaya算法解决管径优化组合问题,并改进了原始算法,使改进后的Jaya算法适用于整数编码的变量优化.在以管网造价为... 为了解决遗传算法(GA)在解决规模化自压管网管径优化中所面临的参数较多导致算法实现困难,以及收敛条件不确定等问题,引入Jaya算法解决管径优化组合问题,并改进了原始算法,使改进后的Jaya算法适用于整数编码的变量优化.在以管网造价为目标函数、标准管径为决策变量,满足自压灌溉水量、水压、流速等约束条件的树状灌溉管网优化数学模型的基础上,使用改进的Jaya算法优化管径;用模拟退火罚函数法处理约束条件,将模拟退火的良好局部寻优能力和Jaya算法的全局搜索能力有机地结合在一起,使管网投资更小、可靠性更高.实例表明:优化结果与经济流速法和遗传算法的计算结果相比较,管网投资分别减少了34.8%和10.3%,管段水头利用率由19.51%提高到了73.07%,路径水头利用率从21.22%提高到了66.91%. 展开更多
关键词 规模化自压管网 管径优化 模拟退火 Jaya算法 组合优化问题
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基于最优参数VMD和改进散布熵的轴承亚健康状态识别 被引量:1
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作者 魏文军 甘洁 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第2期887-899,共13页
针对轴承的亚健康状态存在噪声干扰、模态混叠、状态特征提取困难的问题,提出一种最优参数变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和改进散布熵的轴承亚健康状态识别方法 。首先,设计改进的麻雀搜索算法(improved sparrow s... 针对轴承的亚健康状态存在噪声干扰、模态混叠、状态特征提取困难的问题,提出一种最优参数变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和改进散布熵的轴承亚健康状态识别方法 。首先,设计改进的麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)来自适应地搜索VMD最优分解参数,从而提高VMD分解效率和质量,然后根据所确定的最优参数对信号进行VMD分解,得到一系列本征模态函数(intrinsic mode function, IMF),接着计算每个IMF与原始信号之间的皮尔逊相关系数(pearson correlation coefficient, PCC),选择相关系数大于0.3的IMF分量来重构信号,以实现信号的降噪和状态特征增强。其次,为了更好地表征轴承信号的复杂度和不规则性,并有效区分轴承健康和亚健康状态,在散布熵中引入时移多尺度分析和分数阶微积分,以提取多个尺度上的轴承微细状态特征。最后,利用欧氏距离刻画轴承状态曲线,根据切比雪夫不等式设定亚健康阈值,当欧氏距离大于亚健康阈值时给出相应预警,完成轴承亚健康状态识别。在XJTU-SY和IMS轴承数据集上的试验结果表明:ISSA算法相比其他优化算法具有更高的收敛速度和精度,最优化参数VMD能有效消除模态混叠问题,改进散布熵能准确提取轴承全寿命状态微细特征。所提算法无须对模型进行训练便能准确识别轴承亚健康状态并给出预警,有利于维护人员更好地维护轴承运行状态。 展开更多
关键词 轴承 亚健康状态识别 最优参数VMD 改进麻雀搜索算法 时移多尺度分数阶散布熵
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一种基于CSO-LSTM的新能源发电功率预测方法
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作者 顾慧杰 方文崇 +3 位作者 周志烽 朱文 马光 李映辰 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期747-757,共11页
随着新能源发电技术的快速发展与广泛普及,该类技术已经成为电力系统中关键的一环。其中,对新能源发电功率的准确预测对于电力系统的合理规划有着重要的意义。然而,现有的新能源发电功率预测方法仍存在以下挑战:1)基于深度神经网络的预... 随着新能源发电技术的快速发展与广泛普及,该类技术已经成为电力系统中关键的一环。其中,对新能源发电功率的准确预测对于电力系统的合理规划有着重要的意义。然而,现有的新能源发电功率预测方法仍存在以下挑战:1)基于深度神经网络的预测模型的超参数对模型的预测性能有着重要的影响,而目前大多数算法仍采用人工确定的方法为超参赋值;2)现有的预测模型难以高效地挖掘时序数据中的长期依赖关系,从而影响预测精度。针对上述问题,本文提出了一种基于CSO-LSTM(Competitive Swarm Optimizer-Long Short-Term Memory)的新能源发电功率预测方法,旨在利用一种两阶段的模型综合地提升预测性能。首先,在模型的第一阶段提出了一种基于竞争群优化的LSTM超参数优化算法,利用竞争群优化算法良好的探索能力和全局优化能力,实现预测模型超参数的自适应调整。然后,在模型的第二阶段设计了一种基于组合多门控机制的LSTM模型,该方法结合自注意力门控机制和组合多个门控网络用于挖掘新能源发电时序数据中的长期依赖关系,从而进一步地适应不同时间尺度下的新能源生成模式。最后,在2个真实数据集和1个仿真数据集上与4个先进的预测方法进行了对比实验,实验结果验证了提出的CSO-LSTM模型的有效性和执行效率。 展开更多
关键词 竞争群优化 长短期记忆神经网络 新能源发电功率预测 多尺度时序数据挖掘 参数优化
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全球高密度城市三大关键生态问题及其应对策略的研究进展 被引量:1
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作者 王云才 刘悦 王育辉 《园林》 2025年第6期4-13,共10页
快速城市化与气候变化的共同胁迫使得高密度城市面临多重生态风险,包括城市热岛、洪涝灾害与空气污染等,这些生态问题不仅影响城市生态系统的稳定性,同时威胁人类福祉。因此,亟需对全球高密度城市的生态问题与应对策略开展研究。以Web o... 快速城市化与气候变化的共同胁迫使得高密度城市面临多重生态风险,包括城市热岛、洪涝灾害与空气污染等,这些生态问题不仅影响城市生态系统的稳定性,同时威胁人类福祉。因此,亟需对全球高密度城市的生态问题与应对策略开展研究。以Web of Science和Scopus为文献检索数据源,通过系统性分析258篇文献揭示全球高密度城市生态问题的研究特征。首先,对全球高密度城市关键生态问题的数量分布与地理空间分布特征进行分析;其次,对三大生态问题的影响因素与尺度差异进行讨论,并提出城区与场地尺度下生态问题的应对策略;最后,研究表明城市三维形态、立体生态空间是未来生态问题的重点。研究结论表明:(1)亚洲地区对高密度城市生态问题关注度最高,城市热岛是全球高密度城市研究的热点问题;(2)景观格局特征与建成环境特征是城市热岛与洪涝的重要影响因素,生物物理特征与建成环境特征是空气污染的重要影响因素;(3)优化城市景观构成与空间配置可缓解高密度城市生态问题。研究结果为高密度城市开展生态研究与应对生态风险提供了重要启发。 展开更多
关键词 高密度城市 城市生态风险 景观格局优化 尺度性 系统性综述
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改进ConvNeXt V2的岩石薄片岩性识别方法
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作者 王婷婷 蒋静怡 +2 位作者 赵万春 秦依凡 李廷礼 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第2期292-301,共10页
在油气勘探领域,通过岩石微观结构可知油气资源的赋存状态,其精度和效率的提高依赖于有效的岩性识别方法。为此,提出了一种改进ConvNeXt V2的岩石薄片岩性识别方法。首先,以ConvNeXt V2-T为核心特征提取网络,嵌入全局注意力机制,提升对... 在油气勘探领域,通过岩石微观结构可知油气资源的赋存状态,其精度和效率的提高依赖于有效的岩性识别方法。为此,提出了一种改进ConvNeXt V2的岩石薄片岩性识别方法。首先,以ConvNeXt V2-T为核心特征提取网络,嵌入全局注意力机制,提升对全局特征的感知能力;然后,设计多尺度特征融合模块,可以在不同尺度上对特征图进行有效融合;最后,使用Lion优化器代替原本的AdamW优化器以改进模型优化器,从而使速度更快、能够取得更好的泛化性能且更省内存。实验结果表明,该方法准确率、精确率、召回率、特异度及F1值平均值分别为96.1%、95.5%、96.2%、99.1%、95.8%;改进后的算法收敛速度更快,准确性更高,可以实现岩石薄片图像的精准分类和识别。 展开更多
关键词 岩性识别 ConvNeXt V2 全局注意力机制 多尺度特征融合 Lion优化器
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基于BiFPN优化的YOLOv8架构在皮革缺陷识别中的应用
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作者 唐灏 陈法明 +1 位作者 冯志鹏 何凌志 《皮革科学与工程》 北大核心 2025年第5期22-30,60,共10页
传统的图像处理方法难以有效应对复杂背景和不同尺度的缺陷,文章提出了一种融合双向特征金字塔网络(BiFPN)的YOLOv8架构优化策略,旨在提升皮革缺陷识别的精度和效率。YOLOv8作为一种高效的目标检测框架,结合BiFPN的多尺度特征融合优势,... 传统的图像处理方法难以有效应对复杂背景和不同尺度的缺陷,文章提出了一种融合双向特征金字塔网络(BiFPN)的YOLOv8架构优化策略,旨在提升皮革缺陷识别的精度和效率。YOLOv8作为一种高效的目标检测框架,结合BiFPN的多尺度特征融合优势,增强了模型在复杂背景下的特征提取能力。通过在YOLOv8中引入BiFPN模块,模型能够更好地捕捉不同尺度的皮革缺陷,并通过优化后的损失函数进一步提高识别的准确性和稳定性。实验结果表明,改进前的YOLOv8权重为6.3 MB,改进后降至4.3 MB,且mAP50提高了0.2%。该优化策略相较于传统方法和未融合BiFPN的YOLOv8,提升了识别精度和识别速度,优化了YOLOv8框架在皮革缺陷检测中的有效性及实际应用潜力。 展开更多
关键词 BiFPN YOLOv8 皮革 缺陷识别 目标检测 多尺度特征融合 深度学习 优化策略
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基于MS1DCNN-BOA-SVM的智能液压系统故障诊断方法
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作者 闫锋 肖成军 +2 位作者 孙一伟 孙有朝 谭忠睿 《机床与液压》 北大核心 2025年第8期174-181,共8页
针对液压系统故障特征提取困难、诊断准确率低等问题,提出一种基于多尺度一维卷积神经网络(MS1DCNN)和贝叶斯搜索优化支持向量机(SVM)的智能故障诊断模型。将多个传感器信号合并为单一输入信号;通过多尺度卷积处理提取关键故障特征,构... 针对液压系统故障特征提取困难、诊断准确率低等问题,提出一种基于多尺度一维卷积神经网络(MS1DCNN)和贝叶斯搜索优化支持向量机(SVM)的智能故障诊断模型。将多个传感器信号合并为单一输入信号;通过多尺度卷积处理提取关键故障特征,构建特征向量;然后,利用贝叶斯搜索优化SVM进行分类识别,构建故障诊断模型;最后,对模型进行训练。结果表明:该模型对柱塞泵和蓄能器的故障诊断准确率分别为99.63%、99.17%;与MS1DCNN、1DCNN、SVM模型相比,该模型在液压系统故障诊断方面具有高准确率、高可靠性和强泛化能力的优势。 展开更多
关键词 液压系统 多尺度卷积神经网络 支持向量机 贝叶斯搜索优化 故障诊断
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考虑磨耗特性的动车组车轮经济型镟修优化策略
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作者 张霞 邓银强 +2 位作者 杨岳 辜良瑶 陈峰 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第4期1457-1467,共11页
车轮的磨耗状况对动车组列车的运行安全和品质有着重要影响。为将磨损车轮镟修恢复至标准踏面外形,目前车轮镟修存在切削量过大,降低车轮使用寿命的情况。结合动车组车轮走行过程中的磨耗特性,提出考虑磨耗特性的动车组车轮经济型镟修... 车轮的磨耗状况对动车组列车的运行安全和品质有着重要影响。为将磨损车轮镟修恢复至标准踏面外形,目前车轮镟修存在切削量过大,降低车轮使用寿命的情况。结合动车组车轮走行过程中的磨耗特性,提出考虑磨耗特性的动车组车轮经济型镟修优化策略。首先,建立车轮外形参数磨耗速率模型,利用相关性分析、高斯分布检验研究车轮磨耗速率模型与车轮外形参数的相关性,得出不同运行线路上车轮最低磨耗速率点。然后,利用加权尺寸最近点迭代法进行车轮变形矫正,优先考虑车轮镟修后踏面外形处于最低磨耗状态,应用不同薄轮缘踏面外形镟修模板,进行自适应匹配单轮车轮经济型镟修。在此基础上,针对动车组车轮轮径差的安全运行要求,构建一种考虑磨耗特性的整车车轮经济型镟修优化模型。实例验证结果表明:轮径磨耗速率与车轮直径大小、轮缘厚度显著相关,轮缘厚度处于31.5~32 mm时,轮径磨耗速率低,镟修恢复可优先考虑。整车车轮经济型镟修优化决策的结果显示,车轮镟修恢复后的踏面外形处于低速率磨耗状态,轮径总切削量较实际镟修车间下降了约21%。与常规的车轮镟修策略相比,考虑磨耗特性的车轮经济型镟修优化策略更具智能化,有利于延长车轮使用寿命,降低铁路运营成本。 展开更多
关键词 车轮磨耗特性 镟修优化策略 经济型镟修 加权尺寸最近点迭代法 自适应匹配
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变截面UHPC加固盾构隧道衬砌结构受力性能研究
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作者 柳献 甘海杰 +2 位作者 洪剑宇 张帆 王金龙 《隧道建设(中英文)》 北大核心 2025年第8期1441-1450,共10页
在使用UHPC加固盾构隧道时,不同位置UHPC层厚度不同可形成变截面加固,从而提高UHPC利用率。为研究采用变截面形式UHPC加固后衬砌结构的力学性能,开展变截面UHPC加固盾构隧道衬砌整环足尺试验,试验结构中变截面UHPC层厚度在隧道顶部和腰... 在使用UHPC加固盾构隧道时,不同位置UHPC层厚度不同可形成变截面加固,从而提高UHPC利用率。为研究采用变截面形式UHPC加固后衬砌结构的力学性能,开展变截面UHPC加固盾构隧道衬砌整环足尺试验,试验结构中变截面UHPC层厚度在隧道顶部和腰部为70 mm,肩部为40 mm,节省肩部UHPC用量的同时扩大了列车与结构间隙。此外基于曲梁理论建立UHPC加固盾构隧道衬砌结构计算方法,分析变截面UHPC加固盾构隧道衬砌结构的内力分配机制。结果表明:1)变截面UHPC加固结构的破坏模式表现为UHPC开裂、粘结界面破坏,破坏过程包含弹性阶段、弹塑性阶段和塑性阶段3个阶段,呈现良好的延性特征。2)相比等截面UHPC加固方法,变截面UHPC加固结构承载力提升25.0%,可额外多承担4.1 m上覆土荷载。3)等截面UHPC加固结构表现为明显的“超筋”破坏,管片先破坏、后加固体破坏,而变截面UHPC加固结构UHPC和界面先发生破坏,后管片破坏,对于UHPC的利用率提高。4)基于曲梁理论建立的UHPC加固结构计算方法经试验结果验证正确有效,且推导得出加固界面的破坏由剪切破坏主导。 展开更多
关键词 盾构隧道 变截面UHPC加固 二次受力 优化设计 足尺试验 加固效果
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基于改进多目标灰狼算法和二阶锥规划的主动配电网多时间尺度无功/电压优化控制
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作者 丛雨 原帅 +1 位作者 王昊 栗文义 《现代电力》 北大核心 2025年第4期765-777,共13页
随着大规模分布式电源并网,主动配电网在如何应对分布式电源出力随机性和协调网内多种无功资源等方面面临较大挑战。该文提出一种基于日前改进多目标灰狼算法和日内二阶锥规划法相结合的主动配电网多时间尺度无功/电压优化控制方法。首... 随着大规模分布式电源并网,主动配电网在如何应对分布式电源出力随机性和协调网内多种无功资源等方面面临较大挑战。该文提出一种基于日前改进多目标灰狼算法和日内二阶锥规划法相结合的主动配电网多时间尺度无功/电压优化控制方法。首先考虑网内多种可调无功资源的调节特性,建立以网损、电压偏差及离散型调压设备动作成本最小为目标的日前无功/电压优化控制模型,提出一种改进多目标灰狼算法进行求解。其次考虑主动配电网日内阶段的调度需求,结合分布式电源的快速无功调节能力,建立最小化网损和电压偏差的二阶锥规划模型。最后,基于IEEE33节点算例进行仿真验证,结果表明,所提方法能在兼顾不同优化目标的同时,具有良好的收敛性和实时性。 展开更多
关键词 主动配电网 无功/电压控制 多时间尺度 改进多目标灰狼算法 二阶锥规划
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南方玉米籽粒联合收获机清选装置参数优化与试验
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作者 刘志 季邦 +2 位作者 王修善 范荣巍 谢方平 《江西农业大学学报》 北大核心 2025年第3期791-802,共12页
【目的】针对南方丘陵地区玉米籽粒联合收获机在清选作业中籽粒含杂率和清选损失率偏高的问题,通过优化清选装置结构和工作参数,提升清选效率,降低籽粒含杂率和清选损失率。【方法】对清选装置的工作原理进行了系统分析,并针对尾部逐稿... 【目的】针对南方丘陵地区玉米籽粒联合收获机在清选作业中籽粒含杂率和清选损失率偏高的问题,通过优化清选装置结构和工作参数,提升清选效率,降低籽粒含杂率和清选损失率。【方法】对清选装置的工作原理进行了系统分析,并针对尾部逐稿器结构进行了优化设计。在此基础上,设计了一种以鱼鳞筛为主体结构的风机转速、振动频率和鱼鳞筛开度参数可调的玉米清选试验台。通过单因素试验,选取风机转速、振动频率和鱼鳞筛开度作为主要影响因素,以籽粒含杂率和清选损失率为评价指标,确定了各因素的最佳参数范围。随后,采用三因素三水平响应曲面试验,建立了各因素与评价指标之间的回归数学模型,并利用Design Expert 13.0软件对模型进行求解,得出最佳参数组合。最后,将优化后的参数应用于清选试验台和4YZ-2玉米联合收获机,分别进行了验证试验和田间试验,以评估优化效果。【结果】单因素试验结果表明,风机转速、振动频率和鱼鳞筛开度对清选性能具有显著影响。最佳参数范围为:风机转速1500~1700 r/min、振动频率540~580 r/min、鱼鳞筛开度16~20 mm。响应曲面试验进一步优化了参数组合,得出最佳参数为:风机转速1604.3 r/min、振动频率540.0 r/min、鱼鳞筛开度18.1 mm,此时对应的籽粒含杂率与清选损失率分别为2.21%和0.9%。将此参数取整后的验证试验结果显示,最佳参数组合下的籽粒含杂率与清选损失率分别为2.304%和0.73%。田间试验结果表明,当籽粒含水率为27.8%时,籽粒含杂率为2.13%,清选损失率为0.98%。【结论】验证试验和田间试验结果与回归模型的预测值较为接近,表明所建立的回归模型具有较高的可信度,优化结果有效。本研究通过优化清选装置的结构和工作参数,降低了籽粒含杂率和清选损失率,为玉米籽粒联合收获机清选性能的改善提供了可靠的理论依据。 展开更多
关键词 玉米籽粒联合收获机 清选装置 参数优化 籽粒含杂率 清选损失率 鱼鳞筛
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