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31.
针对经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的端点效应、停止准则和虚假分量作了改进处理, 通过对仿真信号的对比验证证明了改进方法的可行性.采集切削加工中的声发射(acoustic emission, AE)信号并对AE信号运用改进EMD方法分解为若干个固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量, 利用IMF分量和原始信号的相关系数作为判断依据, 剔除分解中产生的虚假分量, 然后提取IMF分量的归一化能量值并将其作为特征向量.将提取的特征向量分为2组:一组用于对最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LS-SVM)训练;另一组用于识别刀具磨损状态.实验结果表明该方法可有效地表征刀具的磨损状态. 相似文献
32.
提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的城市电网空间负荷预测(Spatial Load forecasting,SLF)方法。该方法首先以等大小网格划分的规则生成元胞,并获取元胞历年负荷;然后将各元胞历年负荷最大值及其对应的年份输入支持向量机预测模型进行训练,其中采用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法寻求预测模型的最优参数,预测各元胞目标年负荷最大值,从而实现空间负荷预测;最后对吉林市城市电网进行实例分析,结果验证了该方法的实用性和有效性。 相似文献
33.
为了解决某ABS阀支架断裂失效问题,首先基于有限元方法对其进行模态分析,分析结果表明其前两阶固有模态频率与发动机的激励频率相一致,将产生共振,不满足模态性能要求。然后采集横梁左、右端的载荷谱,将其转换为功率谱密度载荷,并通过单位激励的频率响应分析,建立单位激励与应力之间的传递函数,以此对其进行振动疲劳分析,分析结果表明该支架的疲劳循环次数低于目标值,不满足疲劳性能要求,并且其危险点与断裂位置相同。再采用霍克-吉维斯直接搜索算法对该支架进行参数优化,并新增一条加强筋,得到最终对优化方案。优化之后该支架的第一阶频率能够避开发动机激励频率,其疲劳循环次数高于目标值,其重量也降低了16%,能够同时满足模态性能、疲劳性能和轻量化的要求。最后对优化方案进行道路验证和测试,测试结果表明该支架的振动激励降低了39.3%,优化效果比较明显,并且没有出现开裂现象。 相似文献
34.
创新点等可能性和游戏规则的公平性是紧密相联的,公平的游戏规则本质上就是参与游戏的各方获胜机会均等,用数学语言描述,即获胜的可能性相等。在教学中以学生熟悉的游戏活动作为数学学习的载体,注意结合学生熟悉的游戏活动,如掷硬币、玩转盘等,让学生亲自动手实践,使学生在参与过程中感受游戏规则的公平性,逐步丰富对等可能性的体验,学会用概率的思维观察、分析生活中的事件,渗透公平、公正的思想。利用Flash软件模拟各种随机实验过程,这是传统教学手段无法达到或者在课上40分钟内不可能完成的,贴近生活,最大程度地激发了学生的积极性,在有限的时间内帮助学生完成操作过程,并且分析、理解,从而使抽象的概率具体形象,突破教学的重难点。 相似文献
35.
目标检测的精确程度是计算机视觉识别任务的主要影响因素.针对单阶段目标检测模型YOLOv5存在的检测精度问题,从多任务损失优化角度,提出一种在不同分辨率特征图上基于同一目标的预测边界框分簇自适应损失权重改进模型.该模型由GT(ground true)目标边界框UID分配器、GT目标边界框UID匹配器、边界框位置及分类损失权重算法构成,通过改善YOLOv5的位置精度和分类精度实现模型整体精度的提升.实验结果表明,改进模型的平均精度均值(mean average precision, mAP)较YOLOv5.6标准模型相对提升5.23%;相较于更为复杂的YOLOv5x6标准模型,改进模型mAP取得8.02%的相对提升. 相似文献
36.
总体经验模态分解(EEMD)方法在EMD的基础上消除了模态混叠的现象,从而更能准确地揭露出信号特征信息。根据声发射信号的非稳态、非线性的特点,提出一种基于EEMD应用于刀具磨损状态识别的方法。通过EEMD获取无模态混叠的IMF分量;通过敏感度评估算法从所有IMF分量中提取敏感的IMF;提取敏感IMF的能量作为支持向量机(SVM)分类器的输入,将刀具分成正常切削、中期磨损和严重磨损3种状态。通过比较EEMD与应用EMD等方法的分类准确率,确立了基于EEMD的方法在提取刀具磨损状态特征信息的优势。 相似文献
37.
针对大惯性、大滞后系统的特点,在自带调整因子模糊算法的基础上,引入动态调节系数设计了一个温度控制器。应用于高分子纳米复合材料制备实验研究,具有抗干扰能力强、超调小,动态响应好等特点。控制效果良好。 相似文献
38.
39.
40.