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渠系前馈蓄量补偿控制时滞参数算法比较与改进_管光华

输水明渠系统控制算法主要由前馈及反馈模块组成,其中前馈模块较大程度上影响了系统控制性能。基于蓄量主动补偿的前馈控制算法受时滞参数影响较大,为比较现有多种算法实际控制性能优劣,并寻求不依赖复杂数值计算的简化时滞参数算法,该文进行了横向的算法比较与优化开发。文章基于蓄量阶跃补偿及蓄量二次补偿2类算法,结合改进比例-积分（proportional-integral,PI）反馈控制器,对典型测试渠系及实际工程渠系建模仿真,选取稳定时间、最大超调流量、绝对值误差积分（integral of absolute magnitude of error,IAE）和绝对流量变化积分（integrated absolute discharge change,IAQ）指标分析了蓄量阶跃补偿、动力波原理、水量平衡模型3种时滞参数算法的控制效果。结果显示,在实际工程渠系中,小流量工况下,蓄量阶跃补偿算法的稳定时间比水量平衡模型算法的稳定时间减小40.42%；大流量工况下,蓄量阶跃补偿算法的最大超调流量最小,仅比目标流量高3%,该算法的稳定时间比水量平衡模型算法的稳定时间减少25.45%。

  • 2021-05-07
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基于改进果蝇算法优化的GRNN航空发动机排气温度预测模型_皮骏

利用广义回归神经网络（GRNN）良好的非线性映射能力,对航空发动机排气温度（EGT）进行预测。由于GRNN的预测性能受宽度系数的影响,因此采用改进的果蝇算法优化广义回归神经网络（IFOAGRNN）,并用优化后的GRNN对航空发动机的EGT进行预测。以某发动机为案例,选取相关参数作为预测模型的输入变量,EGT作为预测模型的输出变量。在相同的样本分配下,将FOA-GRNN（fruit fly optimization algorithm to optimize GRNN）、GRNN、自回归预测模型和优化的支持向量回归机作为对比算法。分析结果表明:IFOA-GRNN的收敛精度高于FOA-GRNN；IFOA-GRNN对EGT预测的平均相对误差为2.47%、拟合优度为0.850 6,其预测效果均优于其他对比算法；同时,IFOA-GRNN对噪声的敏感性也低于其他对比算法。

  • 2021-05-07
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基于改进萤火虫优化算法的SVR空气污染物浓度预测模型_李萍

为了对空气污染物浓度进行准确预测,提出了基于改进萤火虫优化方法（IGSO）的支持向量机回归（SVR）空气污染物浓度预测模型.首先,利用佳点集理论、拥挤度以及变步长策略对萤火虫优化算法进行改进；其次,根据空气污染物浓度时间序列数据构造训练集,运用IGSO算法寻找SVR的最优参数；最后,利用基于最优参数的SVR实现对空气污染物浓度的预测.通过两部分的实验说明文章所提方法的性能.1）在8个标准测试函数上进行多次对比实验,结果显示IGSO算法相比于基于其他改进策略的萤火虫优化方法能够寻找到更优的目标函数值且方差较小,实验表明改进萤火虫优化算法在稳定性及求解精度方面性能较优.2）对京津冀地区空气污染物浓度进行实验,结果显示如下,首先,相比于萤火虫优化算法、粒子群优化算法以及遗传算法,文章基于IGSO对SVR参数的多次寻优结果波动较小,并且所得SVR模型的交叉验证误差及其方差较小；其次,与基于上述其他优化算法的SVR、基于网格搜索的SVR以及BP神经网络相比,文章方法对测试集的预测精度较高.因此,基于IGSO的SVR空气污染物浓度预测模型具有较高稳定性及预测精度.

  • 2021-04-29
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基于类间蚂蚁竞争模型的显著图像分割算法_黄小童

由于单类蚁群算法分割易造成欠分割或者过分割,提出基于类间蚂蚁竞争模型的显著图像分割算法。首先根据线性迭代聚类超像素分割算法（simple linear iterative clustering,SLIC）对图像进行预处理,在保留原始图像信息的前提下,将图像分割成各个区域,这样不仅可以提高分割精度得到理想的分割结果,还可以缩短运算时间。同时为了弥补单类蚂蚁分割易造成的欠分割或者过分割,引入两类蚂蚁,每一类蚂蚁寻找各自目标（前景/背景）,不同类别的蚂蚁之间进行信息互补与竞争,使得分割结果更加准确。根据种群竞争思想,设定两类蚂蚁,每类蚂蚁设定食物目标不同,从而相互竞争,"优胜劣汰",最终找到各自的食物,根据两类蚂蚁分泌的信息素竞争得到最终的结果。实验结果表明,该算法运行快速,分割结果更加精确。

  • 2021-04-21
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基于机动判别的变结构交互多模型跟踪算法_潘媚媚

临近空间高超声速机动目标具有高速、高机动的运动特性,协同转弯模型是跟踪临近空间目标的常用模型之一。基于协同转弯模型的自适应网格交互多模型（adaptive grid interaction multiple model,AGIMM）算法能够较好地适应临近空间高超声速目标运动特性,但AGIMM算法存在着依赖中心网格模型,非机动时刻模型集收敛缓慢的问题,基于此提出了一种基于机动判别的变结构交互多模型算法。所提算法根据目标机动特性调整跟踪模型集的结构及模型概率转移矩阵,加快了非机动时刻模型集的收敛速度,克服了AGIMM算法存在的问题。通过蒙特卡罗仿真验证,改进的算法相对于AGIMM算法提高了对临近空间高超声速目标的跟踪性能。

  • 2021-05-07
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基于改进的凸能量模型与多特征融合的纹理图像分割算法研究_王文飞

为了提高图像中的目标分割精度与效率,本文提出了一种改进的凸能量函数GMFT（global minimization energy function with fused textures）与多特征融合的图像分割算法。首先,从原始图像提取出灰度共生矩阵（GLCM,gray level co-occurrence matrix）高频特征和Gabor中、低频特征,然后将这两种特征分别通过主成分分析（PCA,principal component analysis）优化后融合在一起,形成鲁棒特征。其次,引入停止项,来修改无边界动态轮廓（ACWE,active contour without edges）模型中的向量值,从而构建具有融合纹理的全局最小化凸能量函数（GMFT）。基于最大差分方法,将容易辨识的纹理特征集并入GMFT模型中,再引入快速对偶公式,通过设定阈值,求解水平集函数来初始化轮廓,实现准确分割。实验结果表明:与当前纹理图像分割技术相比,所提算法具有更高的分割精度与效率。

  • 2021-04-21
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一种考虑水力滞回效应的非饱和土弹_省略_展剑桥本构模型显式算法有限元实现_程昊

非饱和土应力-应变关系是土力学研究的重要领域。众多学者在非饱和土本构模型及其数值实现方面取得了大量研究成果,但在显示积分算法方面研究较少。在ABAQUS有限元平台基础上,应用带误差控制的显示积分算法,将一种扩展剑桥非饱和土本构模型编制成ABAQUS umat用户材料本构模型子程序,程序应用自动子增量步算法进行误差控制,采用改进欧拉法进行常微分方程显示求解。应用ABAQUS usdfld子程序将ABAQUS计算过程中饱和度及其增量保存为状态变量并导入umat进行耦合计算,使程序完全具备了进行非饱和土本构计算的能力。通过与ABAQUS自带饱和土本构模型的对比数值试验以及多种不同应力路径下的数值试验,验证了本构程序算法的正确性与合理性,相较于传统方法具有形式简洁、计算精度高、稳定性高等优点。最后运用扩展剑桥模型进行考虑水力滞回效应的土干湿循环数值试验,并分析了模型参数b对土干湿循环条件下不可逆累积变形的影响。结果表明,模型参数b对非饱和土干湿循环条件下的力学行为影响很大,b值越大不可逆累积变形越明显,b值越小则不可逆累积变形越小。

  • 2021-05-06
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考虑新能源车的低碳集货模型与算法研究_史雨同

针对我国地理位置分散的制造供应链集货问题,考虑包含新能源电动车和传统柴油车等多种车型,建立最短路径和最小碳排放的多目标集货模型。根据模型特征,设计两阶段启发式算法求解:阶段1应用遗传算法找到路径最短的集货方案作为初始集货方案；阶段2基于节约算法的基本思想进行路径拆分,对有限数量的新能源车进行车辆匹配,并对剩余节点和车辆重新规划集货方法,以此优化碳排放量。仿真实验结果表明,所提模型和两阶段算法可以有效利用新能源车,同时满足集货过程中的经济效益与环境效益。

  • 2021-05-07
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