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1.
边界识别是位场数据解释中一项重要任务,可用于资源探测等领域,是目前研究的热点问题之一。对于深部异常体目标,采用传统的边界识别方法易出现模糊、发散、变形等问题,而改进的方法大多采用高阶导数,虽然能够很好地识别出深部异常体边界,但是计算复杂,易受噪声干扰。为了改善以上问题,提出了一种稳定的快速边界识别方法,仅利用符号函数和重磁垂直导数数据,即可均衡识别不同深度的目标,且避免了高阶导数的计算。通过理论模型的实验与对比,验证了方法的便捷性、有效性、抗斜磁化能力以及抗噪能力。同时,应用实测数据验证了方法在复杂重磁环境下,能够准确清晰地分辨出异常体,可节约相关研究人员的大量时间与精力,具有很好地应用前景。 相似文献
2.
针对直流配电网母线电压稳定性问题,设计了一种变增益线性扩张状态观测器(variable gain linear extended state observer,VGLESO),有效地解决了传统高增益线性扩张状态观测器(linear extended state observer extended state observer,LESO)在运行初始阶段输出存在峰值的问题。在此基础上进一步提出了一种变增益滑模自抗扰控制策略,将其应用到直流配电网AC-DC双向变流器控制系统中的电压外环。变增益滑模自抗扰控制策略在不需要增加额外电流传感器的情况下,就能够实现对系统总扰动的快速跟踪和补偿,有效地抑制了母线电压波动,提高了系统的动态响应。从理论上证明了VGLESO和变增益滑模自抗扰控制策略的稳定性。最后通过MATLAB/Simulink验证了该控制策略的可行性与正确性。 相似文献
3.
为了获取TC11钛合金拉伸性能随应变率的变化规律,对该材料开展了宽应变率范围下的单轴拉伸试验。结果表明,随着应变率从准静态增加到动态,TC11钛合金的屈服强度略有上升,而应变硬化模量下降。此外,在准静态和动态拉伸下,TC11钛合金均发生了剪切断裂,但动态断裂面上韧窝尺寸小于准静态断面上韧窝尺寸。进一步对材料在变形过程中的温升进行了分析,结果发现,高应变率下材料断裂面上更小尺寸的韧窝和材料更容易发生应变软化归因于动态加载情况下材料中产生了更高的温升。 相似文献
4.
针对飞行器轴承信号单一且噪声多、需要针对性特征以及需要高可解释性的问题,开发了涵盖具有自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)、自动特征工程以及随机森林的故障诊断模型,模型核心为自动进行特征生成以及提取的特征工程。通过该特征工程能够根据不同对象的信号差异,自动提取出不同对象的有效特征,具备对象间的通用性,且该特征工程可根据样本量的不同调整有效特征的数量,丰富特征空间,具备灵活的可扩展性。验证表明,该涵盖自动特征工程的模型的故障分类准确率为95.32%,可较好地在大样本量下区分压缩机轴承上的不同故障。 相似文献
5.
针对不满足忠实分布的高维数据分类问题,一种新的基于粒子群算法的马尔科夫毯特征选择方法被提出。它通过有效地提取相关特征和剔除冗余特征,能够产生更好的分类结果。在特征预处理阶段,该算法通过最大信息系数衡量标准对特征的相关度和冗余性进行分析得到类属性的马尔科夫毯代表集和次最优特征子集;在搜索评价阶段,采用新的适应度函数通过粒子群算法选出最优特征子集;用此模型对测试集进行预测。实验结果表明,该算法在12个数据集上具有一定的优势。 相似文献
6.
为了提高模型在道口环境下的车辆图像的特征提取和识别能力,提出了一种基于改进残差网络的车辆分类方法。首先以残差网络为基础模型,改进了残差块中激活函数的位置,并将残差块中的一般卷积用分组卷积代替,引入注意力机制,用焦点损失函数替换交叉熵损失函数。实验部分先用公开数据集StanfordCars进行预训练,再用自建的道口车辆数据集进行迁移学习。结果表明,改进模型在两个数据集中的准确率均优于几种经典的深度学习模型。 相似文献
7.
针对目前超声电机振子主要采用纵振或弯振复合而较少采用扭曲振动的形式,该文设计了一种弯扭复合模态的超声电机振子,该振子的振动模态由一阶扭转振动模态和二阶弯曲振动模态耦合而成。采用有限元法对二阶弯曲振动模态和一阶扭转振动模态固有频率在不同振子尺寸参数下的规律进行分析,并将这些规律拟合为两个多维函数的基础上,以提高二阶弯曲振动模态和一阶扭转振动模态固有频率一致性为目标,采用最速下降法对振子结构进行优化设计。实验结果表明,优化设计后振子的二阶弯曲和一阶扭转振动固有频率一致性较优化前有明显提高。 相似文献
8.
分析风电场之间的出力相关性有助于合理规划风机的功率输送以及调度优化,从而提高传输线路的利用率。以冀北地区风场为例,首先分析了该区域风速的分布特性,然后利用贝叶斯线性回归算法建立混合Copula函数模型,拟合得到4个机群风速序列的联合分布,计算出风电场之间的出力相关性,并与其他相关性函数建模进行对比研究。研究结果表明,基于贝叶斯线性回归的混合Copula函数模型能够提高参数估计的精确性,从而使得计算出的相关性更为准确,并且由其拟合得到的出力概率分布与实际风场出力的概率分布较为一致。 相似文献
9.
计算机在酶工程中的应用使得酶的序列空间探索度不断被扩大。随着不同分子力场参数的建立,涌现出诸多以计算分子能量为基础的算法,并被用于酶的催化活性、稳定性、底物特异性等的改造与筛选。伴随计算机硬件的提升与算法的优化,从头设计全新功能的人工酶取得成功并得以发展。近年来,人工智能在蛋白质结构预测上不断获得突破,同时也被应用到酶的设计中。介绍了分子力场基础和酶设计与筛选的算法,重点阐述了从头设计的方法和成功案例,以及机器学习设计酶的流程和最新的研究进展,展望了人工智能在酶工程领域的未来发展,为酶的改造与全新功能的生物催化剂的设计助力。 相似文献
10.