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发动机复合模型及其在飞/推综合优化控制中的应用(英文)

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Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics 2012年第1期29卷 16-24页

作者：王健康张海波孙健国李永进南京航空航天大学能源与动力学院

研究了飞/推综合控制系统的在线优化实时性问题。提出将机载发动机复合模型与序列二次规划(Sequential quadratic programming,SQP)算法结合应用于飞/推综合优化控制的策略。首先,设计适用于全包线范围并可大幅度缩短优化时间的发动机... 详细信息

研究了飞/推综合控制系统的在线优化实时性问题。提出将机载发动机复合模型与序列二次规划(Sequential quadratic programming,SQP)算法结合应用于飞/推综合优化控制的策略。首先,设计适用于全包线范围并可大幅度缩短优化时间的发动机稳态复合模型,然后基于SQP算法将该模型应用到发动机性能寻优控制中,包括最大推力和最小油耗优化模式,从而更加有效地完成各种不同的飞行任务。通过飞机巡航、平飞加速等仿真实验,表明了该优化控制方案能够在具有较好优化效果的前提下,明显提高飞/推综合控制系统的优化实时性。

关键词：飞/推综合优化控制航空发动机复合模型性能寻优控制序列二次规划

海水中液-固界面的台阶型动力学曲线 Ⅱ.液膜扩散-递进扩散-界面分级交换反应联合控制的复合模型理论

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海洋与湖沼 1993年第5期24卷 477-484页

作者：刘莲生张正斌蔡卫君潘纲杜恒清青岛海洋大学海洋化学研究所 266003

为定量解释海水中液-固界面的台阶型动力学曲线及其台阶的消长变化规律,在我们已提出的“液膜扩散和递进液膜扩散控制的复合模型”和“海水中液-固界面分级离子/配位子交换理论”基础上,吸取Crank的若干数学处理方法,进而提出适合于非... 详细信息

为定量解释海水中液-固界面的台阶型动力学曲线及其台阶的消长变化规律,在我们已提出的“液膜扩散和递进液膜扩散控制的复合模型”和“海水中液-固界面分级离子/配位子交换理论”基础上,吸取Crank的若干数学处理方法,进而提出适合于非稳态体系的“液膜扩散-递进扩散-界面分级交换反应联合控制的复合模型”。

关键词：海水液-固界面动力学复合模型

认知视角下网络用户偏好研究:一个复合模型的构建与验证

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情报科学 2017年第9期35卷 67-73,108页

作者：刘凯王伟军黄英辉胡祥恩华中师范大学青少年网络心理与行为教育部重点实验室湖北武汉430079 孟菲斯大学智能系统研究所&心理学系美国孟菲斯38152 华中师范大学信息管理学院湖北武汉430079

【目的/意义】在认知视角下探析网络用户偏好的心理因素,提出用户偏好复合模型及其基本假设,从而丰富和深化信息服务个性化的理论研究。【方法/过程】以记忆和情感两种偏好的主要认知影响因素入手,凝练用户偏好的概念并提出用户偏好复... 详细信息

【目的/意义】在认知视角下探析网络用户偏好的心理因素,提出用户偏好复合模型及其基本假设,从而丰富和深化信息服务个性化的理论研究。【方法/过程】以记忆和情感两种偏好的主要认知影响因素入手,凝练用户偏好的概念并提出用户偏好复合模型,继而基于复合模型特征和机制提出相关假设并进行验证,最后使用实例进行可视化展示。【结果/结论】用户偏好是主体经验和情感共同影响下对客体的心理认知倾向,记忆深度和情感强度是其两大认知基石,其形成过程需要时间的积淀,用户偏好具有层次性的复合结构,包括即时偏好、短期偏好与长期偏好三种不同类型。特别地,短期偏好具有7天这一较为明确的时间性阈值。

关键词：用户偏好复合模型即时偏好短期偏好长期偏好

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个体解决5项系列问题复合模型的实验研究

心理科学 2007年第1期30卷 104-107页

作者：张仲明李红认知与人格教育部重点实验室西南大学心理学院重庆400715

研究运用4种任务类型,对4个年级160名被试的五项系列问题的传递性推理进行研究,发现解决不同任务类型的传递性推理能力有随年龄而明显增强的趋势,使用的心理模型遵循空间模型、空间-语义模型、语义模型和枢纽项模型的发展顺序,儿童表现... 详细信息

研究运用4种任务类型,对4个年级160名被试的五项系列问题的传递性推理进行研究,发现解决不同任务类型的传递性推理能力有随年龄而明显增强的趋势,使用的心理模型遵循空间模型、空间-语义模型、语义模型和枢纽项模型的发展顺序,儿童表现出了复合模型,复合模型具有明显的阶段特征。

关键词：传递性推理五项系列问题复合模型

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船闸集中输水系统复合模型研究与应用

水利水运工程学报 2013年第4期 78-83页

作者：刘本芹宣国祥李中华南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室通航建筑物建设技术交通行业重点实验室江苏南京210029

在分析船闸输水系统重要性及相关水力学问题研究方法特点的基础上,针对集中输水系统船闸,提出并建立了局部物理模型与数学模型相结合的复合模型,阐述了其具体实施方案.采用2座依托工程船闸的物理模型试验资料验证了复合模型研究成果的... 详细信息

在分析船闸输水系统重要性及相关水力学问题研究方法特点的基础上,针对集中输水系统船闸,提出并建立了局部物理模型与数学模型相结合的复合模型,阐述了其具体实施方案.采用2座依托工程船闸的物理模型试验资料验证了复合模型研究成果的准确性,并将复合模型成功应用于工程实例船闸,得到了相应的输水水力特性、船舶系缆力、闸室及引航道流速特性等水力指标,均符合规范及设计要求;确定了闸室镇静段长度,提出了消能工优化布置措施,为工程设计提供了技术依据.研究表明,提出的船闸集中输水系统复合模型既能保证研究成果的准确性,又比物理模型试验大大节省费用并缩短研究周期,是一种适合低水头船闸较好的新型研究方法,具有推广应用价值.

关键词：船闸集中输水系统复合模型应用

激素联合去卵巢诱导大鼠股骨骨质疏松复合模型的建立

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中国组织工程研究 2017年第24期21卷 3858-3863页

作者：张玉卓沈耿杨张志达招文华黄锦菁余翔丘婷卢永锵詹玫琦杨志东姚珍松梁德广州中医药大学广东省广州市510405 广州中医药大学第一附属医院广东省广州市510405

背景:使用激素的绝经后女性人群在临床上并不少见,由于具备雌激素水平不足及使用激素两个因素,故骨量流失的速度更快,更容易发生脆性骨折。目前对于研究与该人群相匹配的复合模型,即激素联合去卵巢诱导的骨质疏松模型的水平不够深入,相... 详细信息

背景:使用激素的绝经后女性人群在临床上并不少见,由于具备雌激素水平不足及使用激素两个因素,故骨量流失的速度更快,更容易发生脆性骨折。目前对于研究与该人群相匹配的复合模型,即激素联合去卵巢诱导的骨质疏松模型的水平不够深入,相关的分子机制尚未完全阐明。目的:构建激素联合去卵巢股骨骨质疏松大鼠模型,并探讨复合模型的分子机制。方法:将3月龄雌性SD大鼠随机分为空白对照组、假手术组及模型组,各10只。空白对照组不造模,假手术组切开腹部剪取少量脂肪组织,模型组从腹部切除双侧卵巢同时连续4周注射地塞米松。结果与结论:造模后4周,与空白对照组及假手术组相比,模型组离体股骨骨密度、骨小梁数量、相对骨体积显著降低,骨小梁间距显著提高,且骨小梁间距增宽和结构破坏,骨皮质变薄,骨皮质厚度降低,骨组织Runx2 m RNA表达显著下调,Ⅰ型胶原α1、过氧化物酶体增殖物激活受体γmR NA表达明显升高,组织蛋白酶k mR NA表达呈上升趋势,但差异无显著性意义。提示激素联合去卵巢可快速诱导大鼠股骨骨质疏松,其机制可能与下调Runx2,上调Ⅰ型胶原α1、过氧化物酶体增殖物激活受体γ的mR NA表达有关。

关键词：骨质疏松地塞米松卵巢组织工程组织构建骨组织工程糖皮质激素去卵巢骨质疏松症复合模型机制绝经后骨质疏松症 Runx2 Ⅰ型胶原α1 过氧化物酶体增殖物激活受体γ 国家自然科学基金

复合模型及深度学习模型在建筑能耗预测中的应用

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复合模型及深度学习模型在建筑能耗预测中的应用

作者：吴昊天山东大学

学位级别：硕士

建筑部门是当代社会重要的能源消费部门,建筑节能是推进能源转型、实现“碳达峰和碳中和”战略目标的重要手段。精准的建筑能耗预测是构建建筑能源管理系统,达到建筑节能的支撑技术。建筑能耗不仅受建筑物理结构的影响,建筑的实际功能... 详细信息

建筑部门是当代社会重要的能源消费部门,建筑节能是推进能源转型、实现“碳达峰和碳中和”战略目标的重要手段。精准的建筑能耗预测是构建建筑能源管理系统,达到建筑节能的支撑技术。建筑能耗不仅受建筑物理结构的影响,建筑的实际功能和使用方式也决定了建筑的实际能耗,因此建筑能耗具有显著的波动性和不确定性。传统的工程方法、统计回归方法以及单一机器学习模型难以满足日益提高的高精度建筑能耗预测的要求。以人工智能算法为基础建立的复合机器学习模型以及深度学习模型能够提供更精准的预测结果,因此在建筑能耗预测的研究中愈发流行。本文以建筑能耗预测为研究对象,基于多种人工智能算法构建复合机器学习模型以及深度学习模型,深入研究以数据驱动为基础的建筑能耗预测方法。具体内容包括如下:(1)建立线性加权复合模型,在以往的研究中,研究者往往根据经验选择线性加权复合模型中的基模型,缺少对如何选择基模型的类型与数量的研究。本文选择反向传播(Back Propagation,BP)神经网络、极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)神经网络、径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)等四个被广泛使用的机器学习模型作为基模型,构建了 11个线性加权复合模型,并采用遗传算法优化各基模型在复合模型中的权重。通过对比各个模型用来建筑能耗预测的结果,得到基模型对线性加权复合模型预测结果的影响规律。(2)堆叠复合是区别于线性加权的另外一种机器学习模型复合方法。到目前为止,堆叠复合模型在建筑能耗预测领域的应用并不多见。本文采用与线性加权复合模型中相同的基模型,以RBF神经网络和SVM作为元模型建立30个堆叠复合模型,分别对办公建筑及商用建筑能耗进行预测。通过对比预测结果,得到影响堆叠复合模型预测结果的一般规律,同时还发现堆叠复合模型的预测结果优于线性加权复合模型。(3)和一般机器学习模型相比,深度学习模型通常具备更强的数据挖掘能力。因此,本文以长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory,LSTM)为例,研究深度学习模型预测建筑能耗的效果。本文采用粒子群优化方法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化长短期记忆神经网络的超参数,构建PSO-LSTM模型,分别对办公建筑及商用建筑能耗实行预测。结果表明,该预测模型可以得到令人满意的预测精度,证实了深度学习模型应用在建筑能耗预测问题的可行性。通过对比预测结果,发现深度学习模型的建筑能耗预测结果虽不及堆叠复合模型,但要优于线性加权复合模型。

关键词：建筑能耗预测人工智能机器学习深度学习复合模型

ARIMA与RBF复合模型在设备运行状态趋势预测中的应用

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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机械传动 2011年第9期35卷 85-87页

作者：王吉芳费仁元徐小力刘鑫北京工业大学机械工程与应用电子技术学院北京100124 北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室北京100192

在实际工作中,复杂机械工作状态往往受很多可知和未知的、确定性和非确定的因素作用,反映其工作状态的特征参数也往往具有复杂变化特征,含有多种趋势成分。通过将ARIMA与RBF径向基神经网络模型复合,用于对非平稳运行的某烟机振动烈度的... 详细信息

在实际工作中,复杂机械工作状态往往受很多可知和未知的、确定性和非确定的因素作用,反映其工作状态的特征参数也往往具有复杂变化特征,含有多种趋势成分。通过将ARIMA与RBF径向基神经网络模型复合,用于对非平稳运行的某烟机振动烈度的变化发展趋势进行预测,结果表明,选用合适的模型复合,发挥两个模型各自的优点,能取得较单一模型更好的预测精度。

关键词：运行状态趋势预测复合模型 ARIMA RBF

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大功率变换器中快恢复二极管复合模型研究

电力电子技术 2014年第2期48卷 52-55页

作者：张照彦王兵树王兴武华北电力大学仿真与控制技术研究所河北保定071051

以大功率变换器中的快恢复二极管(FRD)为研究对象,有效利用物理模型和功能模型的优点,提出一种新的FRD复合模型。在集总电荷模型基础上增加电流过渡阶段和拖尾电流阶段,精确描述反向恢复过程;正向恢复过程考虑器件引线所产生的电感效应... 详细信息

以大功率变换器中的快恢复二极管(FRD)为研究对象,有效利用物理模型和功能模型的优点,提出一种新的FRD复合模型。在集总电荷模型基础上增加电流过渡阶段和拖尾电流阶段,精确描述反向恢复过程;正向恢复过程考虑器件引线所产生的电感效应,完善暂态正向过电压。模型在Matlab软件中实现,仿真结果与器件技术手册参数数据、测试波形的对比表明该模型能精确描述FRD开关暂态特性。

关键词：变换器复合模型反向恢复过程电感效应集总电荷模型