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1.
The present study is concentrated on the application of electric and magnetic fields on the longitudinal porous fin with power-law-dependent heat transfer coefficient, surface emissivity, and heat generation. The porosity parameter controls the amount of empty spaces or voids in the porous fin and its practical value lies in the range . In industrial application, the heat transfer coefficient is governed by a power law and its specific value defines a certain heat transfer process. The heat generation and surface emissivity of the longitudinal porous fin are assumed to be varied according to the power law and the whole fin is under the influence of an external electric field. The resulting nonlinear equation is solved by the classical Adimian decomposition method (ADM) and the obtained solutions are verified further by the finite difference method (FDM). It has been found that both ADM and FDM are in good agreement for lower values of thermophysical parameters. The effects of power index of heat generation, surface emissivity, and heat transfer coefficient parameter on the temperature distribution, heat flux, and efficiency are analyzed at different values of the porosity parameter comprehensively. 相似文献
2.
全波形反演(FWI)通过最小化观测数据与计算数据之间的误差,得到高分辨率的地下模型参数。正则化技术常用来克服FWI的不适定性。复杂地质模型可能同时具有平滑特征及锐利边界,单一的正则化方法往往不能得到令人满意的反演结果。为此,针对带有混合正则化的目标泛函不可微性,提出一种修正正交有限内存拟牛顿方法,求解相应的正则化目标泛函。在具有复杂构造的修正Marmousi模型以及BG Compass模型上进行数值模拟试验,且与不带有正则化的全波形反演及邻近有限内存拟牛顿方法进行比较,结果表明所提修正正交有限内存拟牛顿算法在计算效率及定量分析上具有明显的优越性。 相似文献
3.
为了更加合理地求解需求可拆分的车辆路径问题(SDVRP),克服传统先路径后优化两阶段的求解方法容易陷入局部最优的缺点,以及解决智能优化算法在优化阶段未能将竞争与协作有机地融合为一体的问题,以配送路径最短和配送车辆最少为优化目标,提出了一种改进的金字塔演化策略(IPES)。首先,以金字塔为基础,提出了求解SDVRP的编码、解码方式以及层级间的协作策略;其次,根据遗传算法的随机、“适者生存”的高度并行、自适应等特点,以及金字塔结构各层分工不同,设计了一种适合SDVRP的自适应邻域算子,使得算法能够快速收敛到最优;最后,得到最优解。相较于分段求解算法、聚类算法、粒子群算法、人工蜂群算法、禁忌搜索算法,四个仿真实验的结果表明,在求解各案例的最优路径时,所提IPES的求解精度分别至少提升了0.92%、0.35%、3.07%、9.40%,验证了在求解SDVRP时,IPES具有良好的性能。 相似文献
4.
5.
针对NSGA-II算法在处理车间排产优化问题中出现的子代种群多样性差、收敛能力差等问题,提出了一种改进NSGA-II的车间排产优化算法。改进NSGA-II算法主要对传统NSGA-II算法的交叉和变异环节,提出新的改进自适应交叉和变异算子,通过对个体拥挤度与种群平均拥挤度进行对比,并结合种群迭代进化过程,将遗传概率与种群个体及种群进化迭代次数关联,避免盲目导向性,提高种群的收敛速度;提出新的均匀进化精英保留策略,通过自适应分层次选取种群个体,解决子代种群多样性差的问题。针对车间排产问题,选择“最大化最小交货提前期”和“最小化最大理想加工时间偏差”作为目标函数,运用改进NSGA-II算法进行实际工程的仿真分析,对比改进前后算法优化的结果,验证了算法的有效性,同时证明了其应用于实际生产排产调度问题的价值参考性。 相似文献
6.
为解决太赫兹(Terahertz,THz)图像内泊松高斯混合噪声导致芳纶纤维蜂窝材料脱粘缺陷轮廓检测精度低的问题,基于Anscombe变换与小波阈值法构建了THz图像降噪模型。高斯噪声方差为降噪模型的必要参数,但实际THz图像噪声分布未知,且噪声与纹理在高频混叠,给方差准确估计提出了挑战。为此,首先以样件纹理几何形状为先验信息,构造Benzene-ring算子去除THz图像纹理,使其小波域高频分量中仅含有噪声;然后提出改进的Logistic混沌映射提高样本集的多样性,以训练Elman神经网络准确建立高频分量与高斯噪声方差间映射关系;最后依据噪声方差估计值,基于Anscombe变换将泊松高斯混合噪声转化为高斯噪声,并利用小波阈值法与Anscombe逆变换得到了最终THz降噪图像。仿真与试验结果表明,所提出的方法降噪效果最佳并有效提高缺陷轮廓检测精度,相比于高斯滤波、小波阈值以及非局部均值法,平均梯度指标分别提升12%、33%、9%,缺陷面积绝对误差分别降低234 mm2、304 mm2、263 mm2。 相似文献
7.
8.
通过对人员进行心理培训和在操纵室中搭建数字化信息模型,可以减少操纵员的人为差错,从而有效的防止事故的发生。基于这些年来国内外对人因失误展开的研究,提出在影响人员操作方面存在的问题,如操纵人员的感知错误、信息呈现方式复杂、报警装置失效,信息传递失效等。并对此类问题给出相应解决方法:不同信息呈现方式获取操纵员的态势感知变化;利用核电知识与以往运行经验来分析报警信息与关联信息;获取操纵员作业所需功能要素与核电厂人机界面功能完备性表达;基于5G技术的通联,强化系统的"灵活性、亲近性、智能性",实现核电系统的智慧化运行。 相似文献
9.
针对潘津煤矿二采区23-25号煤层赋存条件,提出采用深孔预裂爆破的方式来弱化顶板;基于断裂力学、爆炸动力学分析了顶煤深孔预裂爆破原理及煤体爆破破坏分区特征;根据前人的研究成果及煤体力学特征,合理地对炸药类型、不耦合系数、封孔系数及起爆方式等爆破参数进行分析,利用数值分析软件ANSYS LS_DYNA确定了最优不耦合系数为1.25,封孔系数为0.25;依据确定的最终参数计算得到爆破下顶煤破碎区半径、裂隙区半径分别为0.836 4、3.942 6 m,弹性震动区半径约5.6 m,并确定炮孔间距为8 m。基于工作面的工程地质条件,提出了两巷超前预裂深孔爆破的顶煤预裂方案,该方案应用于工程实践后,能有效地弱化顶板,提高回采率。 相似文献
10.
分析高分辨率遥感影像中建筑物的特征和常用方法提取建筑物存在边界漏检误检导致的边界不规则等问题,提出面向对象轮廓约束广义梯度矢量流(GGVF)Snake模型的建筑物边界优化方法. 在利用分类法获取建筑物轮廓的初始结果基础上,自动提取每个建筑物轮廓线作为GGVF Snake的初始轮廓线,获取各轮廓外接矩形进行对象裁剪,提取每个建筑物的子图对象. 对每个子图对象进行Canny边缘检测,结合Hough变换提取直线特征,输入到广义梯度矢量流模型的迭代求解中快速最小化能量函数,实现对象级建筑物轮廓的精确优化. 实验结果表明,利用提出的方法能够自动获取初始建筑物的轮廓信息,提高优化的自动化程度;基于对象级的边缘检测与直线特征的加入,有助于GGVF Snake快速拟合,准确地平滑建筑物边缘且准确度高. 相对于其他对比方法,本文方法的轮廓优化总体精度和综合值均有提升,可以作为有效提升分类原理获取的建筑物轮廓的优化后处理手段,提高了建筑物提取的精度. 相似文献