群智能优化算法反演概率积分参数的性能比较与分析

目前,各种群智能优化算法涌现且各有特色、性能各异、普适性不强、在开采沉陷领域应用较少,更为重 要的是,众多学者面对该类算法,无法有效选择最优算法进行开采沉陷研究。 常见的群智能优化算法中狮群算法( Lion Swarm Optimization,LSO)、蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)、人工鱼群算法(Artificial Fish School Algorithm,AFSA)具有 不同的特征,且在概率积分参数反演中鲜有应用。 为此,将上述 3 种群智能优化算法引入概率积分参数反演中,并从 抗随机误差性能、抗粗差干扰性能、观测点缺失的抗干扰性能、参数波动性和全局搜索性能等几个角度对群智能优化 算法进行研究分析。 模拟试验及工程实例分析表明,上述 3 种群智能优化算法均满足应用精度要求。 LSO 算法在抗 随机误差干扰影响、观测点缺失的抗干扰能力方面以及参数结果总体波动性方面相对于 BA、AFSA 算法有一定优势; BA 算法在抗粗差干扰能力方面优于 LSO、AFSA 算法;在全局搜索性能方面,随着反演参数解空间范围扩大为原来的 2 倍后,用 AFSA 算法反演概率积分参数的精度优于 LSO、BA 算法。 通过详细比较分析,总结了上述 3 种算法在开采 沉陷中的性能表现,可为有效选择合适的群智能优化算法进行概率积分参数反演提供参考。     

探索大学生社会实践科学指导新途径

社会实践对促进大学生健康成长、建立起对社会客观合理的认知、逐步树立起正确的人生观和价值观起着重要的作用,是高等教育对人才培养的重要环节和过程.随着高等教育大众化进程的不断推进,大学生社会实践也面临诸多挑战,加强对大学生社会实践的科学指导是提高大学生社会实践实效性的保障.     

探索大学生社会实践科学指导新途径

社会实践对促进大学生健康成长、建立起对社会客观合理的认知、逐步树立起正确的人生观和价值观起着重要的作用,是高等教育对人才培养的重要环节和过程.随着高等教育大众化进程的不断推进,大学生社会实践也面临诸多挑战,加强对大学生社会实践的科学指导是提高大学生社会实践实效性的保障.     

LC4铝合金薄板塑性应变比γ值的经验公式

测试了LC_4铝合金薄板退火,欠时效、峰值时效和过时效四种热处理状态的单向拉伸试样的应力与应变、γ值与应变的关系。结果表明:单向拉伸真应力σ与试样纵向、宽向和厚向塑性真应变ε_1,ε_2、ε_3的关系均符合Hollomon 公式。并指出:经验公式法可作为薄板γ值的一种测试方法。     

潜艇自操状态方程的建立及其非线性影响的分析

本文通过潜艇水下运动水动力的分析,建立了潜艇实用自动操纵状态方程;通过计算机实时仿真又得出了潜艇在垂直面内的运动状态方程可以是线性的;但水平面内的运动状态方程必须是非线性的。     

开采沉陷移动变形数据处理与预计一体化系统

针对矿山开采沉陷地表移动变形数据处理量大、预计参数求取不稳定等不足,在借鉴和总结不同计算机语言开发系统优缺点的基础上,利用C#编程语言,结合Word和CAD开发出开采沉陷移动变形数据处理与预计一体化系统。该系统集成了数据管理、移动变形计算、输出报表以及契合CAD的移动变形曲线绘制功能,并构建了基于人工鱼群算法(Artificial Fish School Algorithm,AFSA)的Logistic单点沉陷预测模型。将该系统应用于顾桥矿1414(1)工作面,试验结果表明：①系统兼容性强、操作简便,提高了开采沉陷地表移动变形数据处理的准确性和效率,可将下沉、斜率、曲率、水平移动、水平变形曲线和相应的煤层按一定的比例在CAD软件上成图,便于从图中求取地表移动盆地各角量、距离参数以及任意点的对应值,克服了传统方法只能查看、无法定量分析的不足;②结合实测下沉数据,将基于AFSA的Logistic单点预测沉陷模型进行了应用,选取的2点绝对误差最大值分别为143.6 mm、132 mm,拟合中误差分别为65.6 mm、55.8 mm,求取参数的拟合效果符合工程应用要求。     

基于蝙蝠算法的概率积分预计参数反演方法

开采沉陷预计参数在反演时存在精度不高、计算量大、过程复杂等问题,因此如何准确、快速反演概率积分预计参数成为开采沉陷预计的热点问题和难点问题。蝙蝠算法(bat algorithm,BA)作为一种元启式优化算法,具有算法简单、参数较少、计算速度快、求参精度高、易于编程实现等优点。因此,本文将BA应用到开采沉陷预计参数反演中,构建了以下沉与水平移动的实测值与预测值之差的绝对值的累计和最小为标准的适应度评价函数,构造出基于BA的概率积分预计参数反演模型。先通过模拟实验分析验证基于BA的概率积分法(probability integral method,PIM)模型的准确性与稳定性,再利用所构建的BAPIM参数反演模型求解淮南市某煤矿1414工作面PIM参数,求解结果为:q=1.03,tanβ=1.97,b=0.38,θ=86.66°,S_1=-2.51m,S_2=-13.42m,S_3=60.36m,S_4=42.37m,下沉和水平移动拟合中误差为116.34mm,符合工程应用标准。研究结果表明:本文所构建的BA-PIM参数反演模型对提高开采沉陷预计参数准确性具有一定的参考价值。     

注射机螺杆塑化能力及能耗影响因素的研究

以聚丙烯(PP)注射成型为例,着重研究当螺杆转速改变引起PP制品拉伸和弯曲性能变化时,注射机螺杆塑化能力及比能耗的变化。研究发现:随着螺杆转速的提高,虽然螺杆的塑化能力提高,但制品的力学性能呈现不同幅度的下降。拉伸强度下降较大,而断裂伸长率和弯曲强度下降幅度较小,螺杆塑化过程中的比能耗呈现下降趋势。