基于热态信息挖掘的机床主轴系统热误差建模方法研究

针对数控机床热误差建模问题,通过对精密卧式加工中心主轴系统热变形数据特征进行分析,提出了一种利用均值理论进行数据分类、利用粗糙集理论进行数据挖掘和利用线性回归分析构建误差模型的机床热误差建模方法.该方法首先进行机床主轴的热误差实验,利用传感器同时检测机床主轴所选各检测点的温升和主轴轴端的热变形,然后利用均值理论和粗糙集理论对获得的数据进行分类和数据挖掘精简,最后通过线性回归分析进行热误差建模.为了评价所建模型的有效性,将所建模型与BP神经网络模型进行了对比,结果表明这种基于热态信息挖掘的热误差建模方法在机床主轴热误差预测方面有较高的准确性和实用价值.     

基于BP神经网络模型的MEMS加速度计误差补偿方法

现阶段普遍采用多元线性回归对加速度计误差建模,并利用最小二乘法对模型参数辨识,但其对加速度计精度提高有限,因此该文提出一种基于BP神经网络模型的MEMS加速度计误差补偿方法。该方法利用BP神经网络建立加速度计误差模型,通过多位置翻滚进行实验数据测量,并对模型进行训练,最后利用训练好的模型对加速度计误差进行补偿。比较多元线性回归和BP神经网络建模对加速计误差补偿结果,其标准偏差分别为0.001 9 g和0.000 16 g。结果表明误差下降一个数量级,说明BP神经网络能有效地补偿加速度计误差。     

组合模型预测浙江省旅游需求

根据中国统计年鉴公布的数据,建立基于时间序列ARIMA模型和BP神经网络组合模型对旅游需求进行预测。首先,建立ARIMA模型对浙江省旅游需求进行分析预测。然后,将得到的预测误差序列作为BP神经网络模型的输入值,进一步减小相对误差,综合ARIMA模型的预测结果和BP模型得到的预测误差,获得精确度较高的旅游需求预测模型。最后,与灰色系统GM(1,1)的预测结果进行比较。     

自回归分布滞后模型在数控机床热误差建模中的应用

对多元线性回归模型、回归与残差AR叠合模型和自回归分布滞后模型3种热误差建模方法进行了介绍与比对分析。多元线性回归模型方法简单快捷,但因热误差呈非线性且具有互交作用,较难获得精确热误差数学模型。后两个模型均属时间序列分析方法,其优点是能够比较精确地建立热误差数学模型,两者的区别是叠合模型把参数估计分成两部分,而自回归分布滞后模型是统一估计参数,因此叠合模型的精度要低于自回归分布滞后模型精度,并通过实例验证,自回归分布滞后模型在精密数控机床热误差建模中具有较好的建模精度。     

基于BP网络的光纤陀螺刻度因子建模研究

针对光纤陀螺(FOG)随温度呈非线性变化的特性,提出了采用BP神经网络对刻度因子的温度误差建模的方法,以减小光纤陀螺输出误差;用BP网络对其建模的结果和传统的建模结果进行了比较,结果表明采用BP神经网络对刻度因子的建模是非常有效的.     

基于灰色-神经网络的城市湖库水华预测研究

准确的预测水华是及时治理水污染及保护水环境的重点,而对水华形成的机理模型的深入研究是准确预测水华的关键所在.在对城市湖库藻类水华形成机理研究基础上,提出了一种基于改进NGM(1,1,k)及BP神经网络的藻类水华预测模型,结合了灰色模型建模所需信息量少及神经网络非线性预测优势,克服了灰色模型预测精度低和BP神经网络所需训练数据多的缺点,可以解决在监测信息有限条件下的藻类水华预测问题.经过实际验证表明,该模型相对神经网络预测精度高,适合应用于城市湖库藻类水华的预测.     

灰色线性回归组合的煤矿百万吨死亡率预测研究

灰色线性回归组合克服了GM(1,1)模型和线性回归模型的缺点和不足,本文系统地推导了灰色线性回归组合模型,通过此模型对我国煤矿百万吨死亡率进行预测,结果表明该模型基本正确,预测精度可靠,能够为煤矿安全生产提供理论依据。     

测量仪器校准间隔的动态灰色线性回归预测

根据测量仪器的实际状态进行校准间隔的预测,可有效地避免不足校准和过剩校准。该文分析了历史校准数据的特征,对于既含有线性因素又含有指数因素的历史校准数据序列,建立动态灰色线性回归预测模型,预测测量仪器的校准间隔。动态灰色线性回归模型有机地将灰色GM(1,1)模型和线性模型组合起来,通过新老数据的新陈代谢,更加真实地反映系统的特征。通过实验对预测模型进行验证,结果表明:动态灰色线性回归模型的拟合与预测精度高于单纯的灰色GM(1,1)模型及新陈代谢GM(1,1)模型。     

基于灰色神经网络的电力系统负荷预测

负荷预测是电力系统规划、供电、调度等部门的重的基础工作。对于经济合理地安排发电机组的启停及检修计划,保持电网安全稳定运行以及未来电网的增容和改建等有十分重的作用。文章提出了一种基于灰色预测和神经网络组合的电力系统负荷预测方法。在灰色预测中通过对历史数据作不同的取舍,并经累加生成后建立不同的模型。然后再把各种灰色模型（GM）的预测结果作为神经网络的输入,神经网络的输出则为组合预测的结果。学习方法使用BP算法。灰色神经网络方法综合了GM预测所需原始数据少、方法简单,而神经网络具有非线性的拟合能力的特点,提高了预测精度。算例表明了所提方法是可行有效的。     

基于灰色综合关联度的数控机床热误差测点优化新方法及应用

针对机床热误差建模技术当中温度布点选取的问题,提出了基于灰色综合关联度进行数控机床热误差建模的关键温度测点选取的新方法。将该方法应用于一台数控车削中心的实验研究,将原有16个温度测点减少至4个。通过同已有方法的比较表明,该方法具有计算简便,判据简易、明晰的优点,能够较大幅度提高所建立模型的鲁棒性。     

Interpolative approximation for the Hubbard and the emery model

Calculations in Green's function technique apply an interpolation ansatz for the self-energy between the weak and strong coupling regime to the doped case of correlated models. The DOS of the one-band Hubbard model with the Kondo-like peak at the chemical potential is in good agreement with recent numerical results. In the doped three-band model a singlet correlation band from copper and oxygen states appears at the Fermi surface with dispersion similar to the free bands but with strongly renormalized bandwidth. The Fermi surface changes from closed hole type to closed electron type upon doping and is perfectly nested for some doping valuen1.25.     

等离子体刻蚀的数学模型

介绍了等离子体刻蚀中的三种主要的数学模型 ,即 :物理模型、反应表面模型、神经网络模型。简要地叙述了它们的原理和优缺点。     

基于实测数据的弦支穹顶计算模型修正

 为了使有限元计算模型给出的分析结果与相应的实测结果有良好的相关性,确保计算结果能切实有效地预测结构实测结果,并指导实际结构建造的顺利进行,对一弦支穹顶结构的试验模型实测结果与有限元模型计算结果进行对比分析,发现了理论模型与实际结构之间的差异,识别出导致差异的主要原因,并提出了基于测试结果对计算模型进行修正的算法与理论．通过对一实际试验模型进行的修正计算表明,修正算法能够基于实测数据便捷地对模型进行修正．最后对修正计算模型和原始模型的计算结果与实际模型结构的测试结果进行了对比分析,结果表明,修正后的计算模型较原始模型计算结果与实际模型的实测结果更加吻合,修正模型能够更加准确地描述实际结构．     

CVI工艺建模研究进展

CVI工艺是制备碳基及陶瓷基复合材料的重要工艺.本文利用系统建模思想对CVI工艺模拟研究进行了综述和分析,归纳总结了三类CVI工艺模型:机理模型,辩识模型和定性推理模型;机理模型从传质传热、沉积动力学和孔隙演变三个方面进行了分析和总结,同时,分析CVI工艺三类模型存在的不足,并指出了进一步努力的方向.     

基于Logistic模型的型号研制异地协同模式

引用生态种群中的Logistic理论分析航空型号研制异地协同模式及稳定条件。设计航空型号研制异地协同的结构,建立型号研制“O A”、“A A”2种异地协同logistic模型,计算2种模式的稳定条件并分析策略含义,通过数值仿真模拟协同模型的动态演化过程。结果表明,型号研制异地协同的稳定性与研制单位的协同地位、内禀增长率、初值大小及最大产出量等密切相关。对参与型号研制的协同单位需采用不同的策略以保证协同模式的稳定。     

On the predictive ability of mechanistic models for the Haitian cholera epidemic

Predictive models of epidemic cholera need to resolve at suitable aggregation levels spatial data pertaining to local communities, epidemiological records, hydrologic drivers, waterways, patterns of human mobility and proxies of exposure rates. We address the above issue in a formal model comparison framework and provide a quantitative assessment of the explanatory and predictive abilities of various model settings with different spatial aggregation levels and coupling mechanisms. Reference is made to records of the recent Haiti cholera epidemics. Our intensive computations and objective model comparisons show that spatially explicit models accounting for spatial connections have better explanatory power than spatially disconnected ones for short-to-intermediate calibration windows, while parsimonious, spatially disconnected models perform better with long training sets. On average, spatially connected models show better predictive ability than disconnected ones. We suggest limits and validity of the various approaches and discuss the pathway towards the development of case-specific predictive tools in the context of emergency management.     

受限空间火灾模型研究进展

火灾模型是从工程科学的角度出发，分析研究火灾的发生、发展，烟气蔓延以及火灾对周围环境诸如建筑设备、森林植被及大气环境等影响的数学模型。介绍了广泛应用于建筑物内部受限空间的场、区域、网模型以及经验模型的理论思想与数学方程，分析了4种模型在相应环境下应用的合理性，并对火灾模型的发展做出了展望。     

工业设计模型的反求技术研究

通过对数字时代工业设计模型新特点的充分解析,提出运用反求技术将物质模型的形态、色彩和纹理3个特征数字化并组合成为整体虚拟模型的新思路,探讨了物质模型虚拟化技术应用的一般程序与方法。使用一个案例阐述应用过程,旨在辅助设计者快速掌握基于反求技术的工业设计模型方法并有效地实际运用。     

Leonov粘弹本构模型及其参数的确定方法

介绍了Leonov粘弹本构模型以及它在简单剪切流中的应用,它对于不同的流动问题具有较好的描述能力,能用来描述剪切流动、振荡流动及瞬态剪切流动等。并且基于高聚物材料的动态实验,采用非线性回归方法拟合出了Leonov模型中的物性参数,并用拟合的数据与材料的简单剪切行为进行了比较。     

修正结构有限元模型的一种方法

本文讨论了一个寻找结构有限元模型的误差源和对它进行修正的方法.为了减少待修正模型的未知参数数目,将质量、刚度矩阵描述为设计变量的函数.在此基础上,先用少量测得的静位移数据修正刚变矩阵;然后用少数几阶实验的固有频率、固有振型数据修正质量矩阵.为了避免测量旋转自由度的静位移和固有振型分量的困难,还讨论了聚缩模型的修正问题.最后,文中附有算例及结果.