论文部分内容阅读
薄带连铸取向硅钢的热轧孪生行为
【出 处】
：
东北大学学报（自然科学版）
【发表日期】
：
0年期
其他文献
在无线传感器网络定位问题中,传感器节点间距离并不能全部直接测量,一般通过多跳距离进行最短路径估计.就经典多维尺度(Multidimensional Scaling,MDS)算法而言,其定位精度受距离估计精度的影响较大,少量误差较大的距离估计会极大影响定位结果.为了减少“错误”距离估计的影响,提出一种基于非对称广义中心化矩阵的多维尺度定位算法.该算法提出一类非对称广义中心化矩阵,并研究了中心化矩阵对定位误差的影响,从而选择有助于抑制“错误”距离的中心化矩阵提高定位精度.通过改变中心化矩阵中元素的权重,可以显
多尺度量子谐振子优化算法(MQHOA)是近年提出的一种基于量子物理的自然计算方法.本文针对该算法未能充分利用迭代中历史信息的问题,提出一种历史数据驱动的多尺度量子谐振子优化算法(HI-MQHOA).在两步迭代过程中,HI-MQHOA引入历史数据作为驱动,形成下一代个体分布的参数及动态调整算法尺度.形成的下一代个体分布参数可以有效指导算法的开发和探索,动态尺度调整可以避免早熟停滞.通过多个经典测试函数验证,该算法在解的质量、准确率和伸缩性方面优于MQHOA和改进的MQHOA,以及其他自然计算算法.
针对纯电动汽车的电耗预测问题,提出一种考虑环境温度、电池状态和车速等多因素影响的电耗计算模型.首先,基于自主研发的数据采集装置,采集不同城市的纯电动汽车长期行驶数据,作为模型构建的基础;其次,考虑纯电动汽车实际行驶过程中的温度、电池和车速等因素,结合《中国汽车行驶工况》(CATC-LT)道路行驶标准,提出纯电动汽车行驶百公里的电耗模型;最后,对实际复杂环境中的百公里电耗进行优化.结果表明,在多因素影响的行驶环境中,均方根误差在0.83～4.92区间,平均均方根误差为2.00,比传统算法的均方根误差减少了7
为了提高多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的信道估计性能,提出了一种基于K近邻加权孪生支持向量回归(KNN-TSVR)的信道频率响应估计算法.该算法的工作过程是首先用最小二乘算法对导频位置的信道参数进行估计,获取训练样本,然后用K近邻(KNN)算法对训练样本进行预处理,得到赋予各样本的权重,最后由加权TSVR对MIMO-OFDM系统所有位置的信道参数进行插值估计.本文提出的改进的加权TSVR信道估计方法不仅具有TSVR对非线性关系回归的优势,同时引入KNN算法对TSVR进行改进,使得该算法
研究入水角度对高速射弹入水过程的空泡形态、弹道特性及流体动力特性的变化规律,计算中使用VOF(volume of fluid)多相流模型,Schnerr and Sauer空化模型,同时结合重叠网格和6DOF(degrees of freedom)技术对射弹的入水过程开展数值模拟.结果表明:射弹两侧空泡形态不对称,与左侧空泡相比,右侧空泡尺寸较大;射弹入水以后,入水角越小,射弹质心处的速度越大;入水角为45°时,俯仰角、偏航角、滚转角的波动范围更小;射弹在撞击水面时,阻力和升力岀现了一个峰值,但侧向力没有
针对电弧炉操作参数的选取与控制,建立了一个物料、钛渣、铁水三相传输与反应过程的三维多物理场模型.基于有限体积法,求解模型方程,结果表明:焦耳热、温度场和电压压降都主要集中在熔池表面接近电极的区域,表现出多物理场的强耦合性和不均匀性;熔池沿横向的扩张随着时间的推移而明显减缓,直至稳定在炉壁附近,形成挂渣层;料层内钛精矿和焦炭的质量分数影响还原反应发生的位置,使之不断向炉膛入料口移动;电炉入料量与反应速率拥有相似的变化趋势,当炉况趋于稳定时,钛渣生成速率为2.4 kg·s-1,铁水生成速率为1.5 kg·s-
针对基因序列比对问题提出了一种DBG(de Bruijn图)模型,称为MiniDBG.它可以存储最小边集的位置列表,并通过位置列表有效地定位图上的任何节点、边和路径,从而实现对基因的序列比对.介绍了MiniDBG模型及基于该模型的路径定位算法,并对算法进行了证明.同时将MiniDBG与基于BWT和基于位置列表的路径定位方法进行了比较,实验结果表明,在频繁比对的情况下,MiniDBG的性能优于其他两种方法.
依托STS管幕结构纵向抗弯性能试验,建立了STS管幕构件纵向抗弯性能有限元分析模型并验证了模型的可行性.采用正交试验研究了钢管壁厚、钢管直径、螺栓直径、钢管间距、翼缘板厚度对构件纵向抗弯承载力、跨中位移和经济性指标的影响,结合模糊数学理论优化了连接参数.结果表明:对构件达到屈服荷载时跨中位移影响最大的参数为钢管直径,对构件纵向抗弯承载力和每延米构件材料平均价格影响最大的参数为钢管壁厚.为兼顾安全性和经济性,连接参数比值应为钢管直径:钢管壁厚:螺栓直径:钢管间距:翼缘板厚度=1:0.03:0.05:1.15
基于定义法构建生态福利绩效测度模型,在此基础上采用2007—2017年我国30个省、市、自治区的面板数据测算生态福利绩效水平,并对决定其差异的影响因素进行实证分析.研究发现:我国生态福利绩效在时间趋势上经历了“上升—下降—上升”三个阶段,整体以19.3％ 的幅度上升.区域特征上则呈现出“东部最高,西部次之,中部最低”的地域格局.经济规模促进了我国生态福利绩效水平的提高,而政府监管、城镇化、产业结构对生态福利绩效产生负面影响;形式主义和信息不对称使得公众参与无法对生态福利绩效产生有效影响.
在冷轧弯曲矫直过程中,针对拉矫机工艺参数设置问题,利用经验公式、有限元仿真建立的延伸率模型预测精度不高.为提高预测精度,基于传统解析模型与机器学习算法进行研究,比较了两种方法预测模型的精度,得到机器学习算法的延伸率预测模型要比数值解析模型的拟合优度高.比较BP神经网络算法和支持向量机(SVM)算法,得到两种机器学习算法的预测模型精度基本一致.为进一步提高预测精度,采用Adam算法对BP神经网络进行优化,采用遗传算法对SVM预测模型的参数进行优化,最终得到最优预测模型的均值绝对百分比误差MAPE以及拟合优度