基于关联规则的多冷水机组系统负荷优化分配

本文以多冷水机组系统为研究对象,对系统采集的大量历史运行数据进行数据处理与分析,采用Apriori频繁项集算法,通过分级挖掘,挖掘在不同运行工况下各台冷水机组运行参数与最小运行能耗之间的关联规则,并以机组运行总能耗最小为目标,提出了一种将粒子群算法与关联规则结合的负荷分配优化方法.仿真验证结果表明:该方法通过优化冷水机...     

基于关联规则分类的冷水机组故障诊断研究

鉴于现有基于数据驱动的故障诊断方法多以黑箱模型为主,诊断过程和结果难以解释的问题,本文提出一种基于关联规则分类的冷水机组故障诊断和故障作用机理解释的方法,在保证较好故障诊断精度的前提下,利用故障诊断模型中的规则库对诊断过程进行逆向分析,解析故障作用机理和模型的诊断过程,提升了基于数据驱动的故障诊断方法的可靠性。通过ASHRAE研究项目1043的实验数据对该方法进行验证。结果表明,基于关联规则分类的冷水机组故障诊断方法可以有效地识别7种典型冷水机组故障,平均故障诊断准确率高达90.84％。此外,提取的规则能够较好地吻合制冷原理及热力学相关知识,可用于故障作用机理分析与故障诊断的进一步研究。     

基于遗传算法的冷水机组运行参数优化

本文以中国中部某城市的地下综合体内的冷水机组为研究对象,使用参数辨识和人工神经网络两种方法基于机组运行数据建立了能耗模型。参数辨识模型和神经网络模型的决定系数分别为0.94和0.91,模型准确度较高。以机组能耗最小为优化目标,机组运行参数中的冷冻水供水温度、冷却水回水温度为优化控制变量,基于遗传算法提出机组的运行优化控制策略。将优化控制策略置于神经网络建立的能耗模型中进行仿真,与机组原有控制策略相比,优化控制策略在典型日节能百分比为2.38%,具有较好的节能效果。     

空调水系统运行参数关联准则研究

采用关联准则方法对中央空调水系统的运行参数进行了挖掘,得到了在不同室外空气温湿度与建筑冷量需求条件下,能够保证空调系统高效运行的系统运行参数.进一步在该空调系统模拟平台对关联准则的应用效果进行了模拟分析.模拟结果表明,在中等负荷日,采用关联准则中的运行参数(即优化模式)运行与既有模式运行对比,系统的运行效果与能效明显提...     

利用量化概念格模板优化的关联规则挖掘研究

工程设计中存在着大量固定的设计模式,模板以其自身特点,需要大量的模板匹配这些设计模式,因而如何寻找优化的模板组合进行工程设计中的模式匹配是工程设计的核心问题。论文将关联规则挖掘思想引入寻找模板的优化组合,基于量化概念格挖掘模板优化的关联规则,进而寻找合理的、优化的模板组合,解决了工程设计的模式匹配问题,提高了工程设计的效率。     

基于关联规则的团购优惠数据挖掘

数据挖掘在各行各业中被广泛应用,提高工作效率,加强了各行业决策判断的依据和准确性。本文主要针对电信行业的新业务团购优惠进行数据挖掘,基于关联规则从海量的优惠、用户、客户等资料信息中挖掘出团购优惠这项新业务的进展情况,作为业务部门执行下一步市场发展计划的决策依据。     

正负关联规则挖掘的研究

传统的基于支持度-置信度框架的关联规则挖掘方法可能会产生大量不相关的、甚至是误导的关联规则,同时也不能区分正负关联规则。本文提出了一种评价关联规则的可量化标准,进一步提出一种能同时挖掘正负关联规则的框架,实验证明该方法是有效的。     

基于AHP和灰色关联分析法的爆破参数优化

台阶爆破的效果直接影响矿山整体效益。针对黄麦岭露天矿现阶段爆破生产效果不佳,成本偏高的情况,以大块率、根底率、松散系数、后裂距离、爆破振动、飞石距离、炸药单耗为评价指标,建立了基于层次分析法和灰色关联分析法的爆破效果评价模型。对于矿石选择了孔网参数为5 m×3.5 m,5 m×3.7 m,5 m×4 m,5.5 m×3.5 m,5.5 m×3.7 m五种可行的方案进行了爆破试验,采用评价模型有效的进行了爆破效果评价。得出矿石的最优爆破参数为:孔网5 m×3.7 m,底盘抵抗线3.7 m,单耗0.92 kg/m3。同理得出易爆、难爆废石的最优爆破参数分别为:孔网5.5 m×3.8 m,底盘抵抗线3.8 m,单耗0.81 kg/m3;孔网5 m×3.5 m,底盘抵抗线3.5 m,单耗0.97 kg/m3。优化后的爆破参数有效的改善了黄麦岭露天矿的爆破效果,大大降低了生产成本。     

基于灰色关联分析的螺旋铣孔工艺参数优化

以7050铝合金为研究对象,对螺旋铣孔工艺参数开展了多目标优化.首先分析了螺旋铣孔的加工原理,在此基础上,以主轴转速、切向每齿进给量、轴向切深为研究对象,开展了三因素三水平的正交试验,探究了工艺参数对螺旋铣孔加工误差的影响.接着以孔径误差、轴向力、切削效率为评价指标,采用灰色关联分析法对螺旋铣孔工艺参数进行多目标优化,...     

基于FP-树的关联规则挖掘算法浅谈

随着数据库技术的发展,高效的数据挖掘算法有助于人们重新认识数据、理解数据。基于FP-树的关联规则挖掘算法FP-growth是当前应用最广的一种挖掘频繁项目集的算法。本文简要描述了该算法的几种主要发展方向。     

基于Witness的看板生产系统仿真与参数优化研究

以看板生产系统基本理论为基础,某发动机总装车间为实证案例,应用Witness物流仿真软件对该车间看板生产系统进行仿真与优化,实现在短时间内预见实施效果,对系统绩效如设备利用率、订单处理效率等做出评价。结果表明,实施看板系统后,订单得到及时响应,提高了客户满意度,设备平均利用率和生产效率显著提高,产品产量达到目标产量。最后对看板生产系统的隐性参数进行优化,为不同企业根据实际生产情况实施看板生产系统参数选取提供依据     

复杂机械结构动力学参数优化设计

目的提高大型复杂结构动力学参数修改的准确性和效率。方法以某大功率发动机的缸盖为对象,首先以实测的固有频率为基准,通过比较有限元计算的固有频率和实测频率,找出误差较大的频率项,接着通过灵敏度分析法找出对该频率较敏感的参数,最后用设计参数修改方法对该参数进行优化设计和修正。结果经过动力学修改后的缸盖的固有频率计算值更接近于试验值,能够满足工程使用要求。结论结合设计参数法和灵敏度分析法修改后的有限元模型能够比较准确地反映结构的动态特性,可提高结构动力学修改的效率。     

采用线性回归方法的发动机活塞参数优化设计

活塞是发动机的重要零件,一般的活塞参数优化方法采用反复的实验、数据分析、参数改进,最终确定其主要参数.这种方法效率低,花费大量的人力与物力.作者提出了基于线性回归实现活塞主要参数优化设计的方法,即建立回归模型分析现有的成熟发动机和活塞参数,找出发动机参数与活塞参数之间的相关函数,利用这些函数并根据发动机的要求进行活塞主要参数的设计.     

热敏 CTP 制版质量控制参数的优化

运用正交实验设计法,结合实际应用情况,选择影响热敏CTP 制版质量的主要参数,即激光发光功率、显影温度、显影时间等,进行了曝光参数和显影条件优化组合的实验。实验结果表明,在各个影响因素之中,激光发光功率对于热敏CTP 系统的制版质量影响最大,显影液温度和显影速度次之;通过实验还得到了一组实验热敏CTP 系统的最佳工作参数。     

基于Java3D的空间关联规则可视化原理与实现

空间数据挖掘可视化是空间数据挖掘研究的一个重要方面。可视化技术充分利用了图形和图像的表达能力以及人对于色彩和空间的敏锐的感知能力,使人机有机地融合在一起。本文在简述空间关联规则可视化基本需求的基础上,提出了空间关联规则可视化的一般方法,并进行用Java3D技术开发空间关联规则可视化工具的应用研究。重点在于分析利用Java3D技术进行空间关联规则可视化的基本原理和方法,并给出核心部分流程。最后将该技术应用于两个具体实例中,并给出实现的空间关联规则可视化界面。     

基于犹豫模糊决策的铣削参数优化

为提升铣削加工质量，研究一种基于犹豫模糊决策的数控铣削参数优化方法。根据铣削过程机理和实验数据建立铣削参数优化的数学模型，将犹豫欧氏距离与模糊逻辑推理相结合，对铣削过程中多响应系统进行简化，既避免了传统模糊测度方法中权重的设置，也充分提取了各响应之间相关性的有效信息，最后通过对实验中可控因子与模糊推理过程输出值进行主效应分析，得到铣削过程控制因子的最佳参数组合：当进给量为0.01 mm/tooth，铣削深度为0.064 mm、铣削速度达到396 m/min，铣削宽度达到12.26 mm时，加工零件的表面粗糙度R_a和R_t可以得到整体优化，从而提升加工零件的质量。该方法首次将犹豫模糊决策理论方法应用于铣削过程工艺参数优化，避免了均值处理法带来的信息损失，可增加实验设计的鲁棒性。与满意度函数法相比，研究的基于犹豫模糊决策的铣削参数优化方法不受权重大小制约，能够同时使过程的两个响应得到优化，具有实用的有效性和可操作性。     

基于微粒群优化算法确定爆破测震参数

介绍了微粒群算法的基本理论,并把微粒群优化算法应用于爆破测震参数的计算中,结合实际工程,应用微粒群优化算法对爆破震动参数进行确定,得到了非常好的拟合效果.微粒群优化算法应用于爆破参数的确定是切实可行的.