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《现代电子技术》2019,(16):30-35
热脱扣时间是低压断路器的关键指标,利用断路器生产过程中可检测数据可以实现热脱扣时间的预测。针对支持向量回归(SVR)进行热脱扣时间预测,参数的选择对预测的精度和泛化性能影响较大问题,提出一种基于隔离小生境教学算法(Isolated Niche Teaching-Learning-Based Optimization Algorithm,INTLBO)优化支持向量回归的热脱扣时间预测方法。该方法针对教学算法易陷入局部最优的缺点,采用隔离机制的小生境技术对其进行改进,然后利用INTLBO寻优找到最优的SVR参数。根据低压断路器生产历史数据,建立基于INTLBO-SVR的热脱扣时间预测模型。仿真结果表明,与TLBOSVR和常规SVR等方法相比,INTLBO-SVR模型具有较好的预测性能。 相似文献
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为了确保翼型性能,需要采用恰当的翼型参数化方法生成所需要的翼型几何体。利用CST方法生成具有代表性的Clark-Y二维机翼,同时对CST方法生成三维几何体进行了详细研究。在原有的CST方法基础上对生成三维机翼的方法进行改进,用来解决机翼外形不连续变化的情况,生成可控分段变化三维机翼外形,控制效果良好。 相似文献
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为精确分析临近爆破作业点的隧道内壁变形情况,针对含有较多管线的隧道,提出一种简洁高效的切片提取分析方法。采用标靶与ICP结合的点云配准方法,采取多种滤波方式结合的方法去除隧道既有管线、离散点等噪声点,提出总体最小二乘(TLS)的方法拟合隧道地面平并得出其参数α、β、γ,利用垂直关系求出隧道基准面参数α′、β′、γ′,计算出诸多点云法向量后寻找到夹角小于2°的最佳基准面,设置固定距离d进行切片提取,依据提取的切片点云获取其重心坐标、重心距等几何参数,对同期数据分析以及多期数据间比较,得出采用点云切片的算法可以精细分析隧道各位置变形情况、且随着测距测角增大,误差会逐渐增大的结论。 相似文献
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