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高速开关阀先导流量控制的比例阀压力补偿研究

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机床与液压 2024年第15期52卷 165-171页

作者：刘晋沛王鹤张晓宇时祖攀刘子龙太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室山西太原030024

针对高速开关阀先导流量控制的比例阀输出流量受负载压力变化影响的问题,基于其主阀流量线性放大先导流量的特性,提出先导阀压差补偿方法,保证先导阀两端压差不变,使得流量不受负载影响,从而实现主阀流量的稳定输出,设计压差补偿器并进... 详细信息

针对高速开关阀先导流量控制的比例阀输出流量受负载压力变化影响的问题,基于其主阀流量线性放大先导流量的特性,提出先导阀压差补偿方法,保证先导阀两端压差不变,使得流量不受负载影响,从而实现主阀流量的稳定输出,设计压差补偿器并进行参数优化。结果表明:在先导阀和主阀之间增设压差补偿器可以抑制负载压力变化对先导流量的影响,使得线性放大后的主阀流量保持稳定;通过对压差补偿器的参数进行优化,提高了主阀输出流量的响应速度,同时降低了主阀输出流量波动,满足液压控制技术对数字液压阀输出稳定流量的需求。

关键词：高速开关阀压差补偿器流量波动参数优化

基于流固耦合的阀芯旋转式高速开关阀结构优化

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机床与液压 2024年第14期52卷 167-172页

作者：张晓宇王鹤刘晋沛刘子龙时祖攀太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室山西太原030024

在阀芯高速旋转时,阀芯旋转式高速开关阀内部流场会对阀结构强度产生影响。针对此问题,利用Fluent对阀进行动态流场分析,将流场仿真结果作为压力载荷,通过Static Structural进行流固耦合分析,在此基础上,对阀芯旋转式高速开关阀的结构... 详细信息

在阀芯高速旋转时,阀芯旋转式高速开关阀内部流场会对阀结构强度产生影响。针对此问题,利用Fluent对阀进行动态流场分析,将流场仿真结果作为压力载荷,通过Static Structural进行流固耦合分析,在此基础上,对阀芯旋转式高速开关阀的结构进行优化。结果表明:阀内部应力整体分布规律为:越靠近中心应力越大,越靠近边缘应力越小,阀芯中心圆柱与阀芯台肩的接触面为阀的危险区域;阀套窗口处油液流动速度变化梯度明显,对阀套产生显著压力冲击;通过对阀套窗口进行倒角处理、阀芯细化等优化,使得阀内部应力强度减弱,流体对阀的压力冲击显著降低。

关键词：高速开关阀结构优化流场分析流固耦合

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基于新闻情感分析和区间分解的汇率预测研究

安徽大学学报（自然科学版） 2024年第1期48卷 1-10页

作者：刘金培储娜罗瑞陶志富陈华友安徽大学商学院安徽合肥230601 安徽大学大数据与统计学院安徽合肥230601

汇率序列具有非线性和连续变化等特点,其细节波动是一系列事件和新闻综合影响的结果.然而,现有区间预测模型难以量化重大事件和公众情绪的影响,导致其缺乏广泛的适用性,且传统区间分解方法存在上下界混叠的缺陷.因此,论文从新冠疫情冲... 详细信息

汇率序列具有非线性和连续变化等特点,其细节波动是一系列事件和新闻综合影响的结果.然而,现有区间预测模型难以量化重大事件和公众情绪的影响,导致其缺乏广泛的适用性,且传统区间分解方法存在上下界混叠的缺陷.因此,论文从新冠疫情冲击出发,提出一种基于新闻情感分析和区间分解的汇率波动实时预测模型.首先,基于Snownlp情感词典对外汇新闻文本进行情感分析,获得相应的情感分数.另外,构建全球恐惧指数(the global fear index,简称GFI)以量化新冠疫情的影响,并将其与芝加哥期权交易所波动率(the Chicago board options exchange volatility index,简称VIX指数)相结合作为汇率的影响因素.然后,提出一种新的区间经验模态分解(interval empirical mode decomposition,简称IEMD)方法对区间汇率序列进行多尺度分解,并根据样本熵重构得到高、中、低频区间序列和残差项.其次,利用极限学习机(extreme learning machine,简称ELM)、多层感知机(multi-layer perceptron,简称MLP)、随机森林(random forest,简称RF)和二次曲面支持向量回归(quadric surface support vector regression,简称QSSVR)分别对不同特征的子序列进行组合预测,以提高预测结果的准确性和稳定性.最后,利用论文方法对美元兑人民币、澳元兑人民币和瑞士法郎兑人民币3种汇率进行实证预测分析,结果表明,论文模型适用于重大事件影响下的汇率区间波动预测,与现有方法相比具有较高的预测精度.

关键词：汇率预测情感分析区间经验模态分解二次曲面支持向量回归

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Efficient and fair PPO-based integrated scheduling method for multiple tasks of SATech-01 satellite

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Chinese Journal of Aeronautics 2024年第2期37卷 417-430页

作者： Qi SHI Lu LI Ziruo FANG Xingzi BI Huaqiu liu Xiaofeng ZHANG Wen CHEN jinpei YU Shanghai Satellite Network Research Institute CO. LTDShanghai 201210China Innovation Academy for Microsatellites of Chinese Academy of Sciences Shanghai 201306China University of Chinese Academy of Sciences Beijing 100039China

SATech-01 is an experimental satellite for space science exploration and on-orbit demonstration of advanced *** satellite is equipped with 16 experimental payloads and supports multiple working modes to meet the observation requirements of various *** to the limitation of platform power supply and data storage systems,proposing reasonable mission planning schemes to improve scientific revenue of the payloads becomes a critical *** this article,we formulate the integrated task scheduling of SATech-01 as a multi-objective optimization problem and propose a novel Fair Integrated Scheduling with Proximal Policy Optimization(FIS-PPO)algorithm to solve *** use multiple decision heads to generate decisions for each task and design the action mask to ensure the schedule meeting the platform *** results show that FIS-PPO could push the capability of the platform to the limit and improve the overall observation efficiency by 31.5%compared to rule-based plans currently ***,fairness is considered in the reward design and our method achieves much better performance in terms of equal task *** of its low computational complexity,our task scheduling algorithm has the potential to be directly deployed on board for real-time task scheduling in future space projects.

关键词： Satellite observatories SATech-01 Multi-modes platform Scheduling algorithms Reinforcement learning Proximal Policy Optimization(PPO)

Multi-attribute decision making with Pythagorean fuzzy sets via conversions to intuitionistic fuzzy sets and ORESTE method

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Journal of Control and Decision 2021年第3期8卷 372-383页

作者： Zhifu Tao Jiaming Zhu Ligang Zhou jinpei liu Huayou Chen School of Economics Anhui UniversityHefeiAnhuiPeople’s Republic of China School of Internet Anhui UniversityHefeiAnhuiPeople’s Republic of China School of Mathematical Sciences Anhui UniversityHefeiAnhuiPeople’s Republic of China China Institute of Manufacturing Development Nanjing University of Information Science and TechnologyNanjingJiangsuPeople’s Republic of China School of Business Anhui UniversityHefeiAnhuiPeople’s Republic of China

The aim of this paper is to study the conversions between Pythagorean fuzzy sets and Atanassov’s intuitionistic fuzzy ***,an ORESTE method based on multi-attribute decision making with Pythagorean fuzzy sets is developed by utilising the developed *** this paper,according to the geometric representations of Pythagorean fuzzy sets and Atanassov’s intuitionistic fuzzy sets,two types of conversions between the two fuzzy sets are constructed,which are further used to derive information measures include entropy and cross-entropy measures of Pythagorean fuzzy ***,by combining with the ORESTE method,a direct decision procedure for multi-attribute decision making with Pythagorean fuzzy information is ***,a numerical example of the evaluation of regional energy efficiency is shown to illustrate the feasibility and validity of the developed decision procedure.

关键词： Pythagorean fuzzy sets multi-attribute decision making Atanassov’s intuitionistic fuzzy sets ORESTE entropies

基于情感分析的旅游客流量多尺度组合预测模型

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统计与决策 2022年第22期38卷 29-34页

作者：刘金培代玉洁陈意安徽大学商学院合肥230601

文章提出了一种基于在线文本情感分析的旅游客流量多尺度组合预测模型。首先,用Python爬取客流量历史数据和旅游网站的评论并对其进行预处理,并使用Snownlp情感分析计算处理后的评论情感值作为客流量的影响因素;其次,将客流量和评论情... 详细信息

文章提出了一种基于在线文本情感分析的旅游客流量多尺度组合预测模型。首先,用Python爬取客流量历史数据和旅游网站的评论并对其进行预处理,并使用Snownlp情感分析计算处理后的评论情感值作为客流量的影响因素;其次,将客流量和评论情感值分别用互补集成经验模态分解分解为不同的本征模函数,并用样本熵将其重构为高频、低频和趋势序列;然后,用反向传播神经网络、支持向量机和长短期记忆神经网络模型分别对高频、低频和趋势序列进行预测;最后,把三种方法的预测值相加即可获得最终预测结果。以四姑娘山风景区为例进行实证分析,结果显示所提模型能很好地提高客流量的预测效果,具有应用价值。

关键词：情感分析 CEEMD 支持向量机长短期记忆神经网络

文本数据驱动的碳交易价格区间二层分解预测方法

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管理评论 2023年第12期35卷 31-39页

作者：刘金培张了丹陈意陈华友安徽大学商学院合肥230601 浙江大学管理学院杭州310058 安徽大学数学科学学院合肥230601

新闻文本数据所包含的情感信息影响着管理者与投资者的决策过程,因而可为碳价预测提供额外信息。本文提出了一种文本数据驱动的碳价区间二层分解预测模型,首先爬取碳排放网上相关新闻文本并计算其情感得分,接着对碳价区间与情感数据进行... 详细信息

新闻文本数据所包含的情感信息影响着管理者与投资者的决策过程,因而可为碳价预测提供额外信息。本文提出了一种文本数据驱动的碳价区间二层分解预测模型,首先爬取碳排放网上相关新闻文本并计算其情感得分,接着对碳价区间与情感数据进行EMD-WTS二层分解,并基于SE算法将分解结果重构为对应时序的高、低频及趋势项,最后运用LSTM网络对所得序列开展预测,叠加集成后得到最终预测结果。实证实验及对比实验发现,上述模型在有效利用多源信息的同时充分挖掘了碳价区间复杂波动时序中的细节特征,预测效果更为显著。

关键词：碳价格预测文本数据二层分解区间预测 LSTM

非结构性数据驱动的混合分解集成碳交易价格组合预测

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运筹与管理 2023年第3期32卷 149-154页

作者：刘金培张了丹朱家明陈华友安徽大学商学院安徽合肥230601 浙江大学管理学院浙江杭州310058 安徽大学数学科学学院安徽合肥230601

碳交易价格的有效预测有助于投资者合理决策以及政府制定科学的碳交易政策。本文提出一种非结构性数据驱动的混合分解集成碳交易价格组合预测方法。首先,基于百度指数获得碳交易相关非结构性数据,并利用主成分分析(PCA)方法提取其主成... 详细信息

碳交易价格的有效预测有助于投资者合理决策以及政府制定科学的碳交易政策。本文提出一种非结构性数据驱动的混合分解集成碳交易价格组合预测方法。首先,基于百度指数获得碳交易相关非结构性数据,并利用主成分分析(PCA)方法提取其主成分。其次,对主成分序列与碳交易价格历史数据进行经验模态分解(EMD)、变分模态分解(VMD)与小波分解(WT),按频率高低重构后得到它们的高、低频序列和趋势项。然后,自适应选取自回归移动平均模型(ARIMA)、Holt指数平滑法和人工神经网络模型(ANN),结合非结构信息对碳价格的高、低频序列和趋势项进行预测。最后,基于BP神经网络等对三种分解方法的预测值分层集成,得到碳价格最终预测结果。对比实验结果显示,上述组合预测方法充分利用了多源信息,预测精度高且适用性良好。

关键词：组合预测碳价格混合分解集成非结构性数据主成分分析

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基于区间交叉效率DEA和SMAA-2的毕达哥拉斯模糊偏好关系决策方法

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佳木斯大学学报（自然科学版） 2022年第3期40卷 149-154页

作者：赵珏刘金培刘迎凤安徽大学商学院安徽合肥230601

针对毕达哥拉斯模糊偏好关系(PFPR)的决策问题,提出了一种基于区间交叉效率数据包络分析(DEA)和随机多准则可接受度分析(SMAA-2)的决策方法。首先,将毕达哥拉斯模糊偏好关系转化为等价的区间型模糊偏好关系(IVFPR),并构建CCR-DEA模型和... 详细信息

针对毕达哥拉斯模糊偏好关系(PFPR)的决策问题,提出了一种基于区间交叉效率数据包络分析(DEA)和随机多准则可接受度分析(SMAA-2)的决策方法。首先,将毕达哥拉斯模糊偏好关系转化为等价的区间型模糊偏好关系(IVFPR),并构建CCR-DEA模型和区间交叉效率DEA模型,得到方案交互评价的区间交叉效率矩阵。其次,利用SMAA-2方法对区间交叉效率矩阵进行分析,得到各方案的排序决策结果。最后,通过算例分析说明该方法不需要进行一致性调整,能够有效避免决策信息的损失,具有较好的适用性。

关键词：毕达哥拉斯模糊偏好关系交叉效率DEA SMAA-2