基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

基于Abaqus的双裂纹不同间距对裂纹扩展速率的研究

扩展有限元法是近年经过大量运用的,在传统有限元的范围中求解不连续问题一种有效计算方法,它是基于单位分解的思想,在计算不连续问题时加入跳跃函数。以ABAQUS为平台,基于扩展有限元方法 (XFEM),以含双穿透型裂纹的有限宽板受横向拉伸载荷为力学模型,建立相应的裂纹尖端应力的有限元模型,研究焊接接头区域不同间距双裂纹相互作用对裂纹扩展速率的影响。结果表明:双裂纹间距的的大小并没有对裂纹的扩展速率产生影响。     

短视频浪潮下重庆城市旅游发展的传播分析

随着短视频浪潮的到来,重庆凭借独特的地域特色和饮食文化魅力吸引着世界各地的游客前来打卡.但短视频平台中的重庆旅游形象仍旧面临诸多问题.本文将对短视频平台中的重庆旅游形象及其传播策略进行深入分析.     

探究建盏的审美与文化——以曜变建盏为例

早在我国晚唐五代时期,就开始产生了建盏文化,发展到宋代时期逐渐和茶文化进行了融合,并形成了一些衍生文化。在历史发展过程中,国家的文化也在不断发展,建盏文化从诞生到盛行又走向衰弱,在现代又重新走向复兴,在这个过程中产生了许多建盏珍贵文物,也逐渐成为了陶瓷中的上品。在建盏文化中,最为典型的一种就是曜变建盏,其中更是蕴含了独特的审美和文化。     

基于改进SOA-VMD的磁声发射信号去噪算法

磁声发射（MAE）是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号，在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点，提出海鸥算法结合变分模态分解（SOA-VMD）的去噪方法，为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题，利用柯西变异算子产生随机迭代过程，使改进算法即柯西变异海欧算法（CVSOA）跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数，优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α两个参数，将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明，改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法，降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好，可靠性更高。     

基于参数优化VMD的齿轮箱故障特征提取方法

为解决齿轮箱故障振动信号信噪比低、故障特征提取难的问题,提出了基于参数优化变分模态分解(VMD)的齿轮箱故障特征提取方法。首先,以分解结果的局部极小包络熵最小为目标,利用果蝇算法搜寻VMD分解参数K和α的最优组合;将原始信号分解成若干IMF分量,从中选择包络熵较小的分量进行信号重构,并对重构信号进行包络解调运算,从重构信号的包络谱中提取故障频率特征。结果表明,利用此方法对实测信号进行处理,成功降噪、提取齿轮箱故障特征,并且比利用经验模态分解方法降噪效果更好,提取的故障特征更加明显。     

变论域模糊PI控制的SVG系统建模与仿真

在变压器的二次侧加入无功补偿装置,是提高配电网功率因数的一种重要措施。以用于变压器二次侧的静止无功发生器(SVG)作为研究对象,在传统PI控制与模糊PI控制对比分析的基础上提出了基于变论域模糊控制的PI控制策略。同时,基于MATLAB平台完成了SVG装置的建模。仿真结果表明,所提出的基于变论域模糊控制的PI控制方法能够快速、无超调地跟踪电压设定值,有效地改善了系统的控制性能和瞬时响应性能,从而提高了SVG系统的补偿精度。