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自然灾害学报 2019年第5期28卷 125-133页

作者：孔庆燕陆虹金龙周秀华史旭明桂林航天工业学院理学院广西桂林541004 广西壮族自治区气候中心广西南宁530022

低温雨雪冰冻灾害是多种气象要素在同时段、同区域相互配合迭加影响而形成的,具有显著的非线性、时变性特征,预报难度很大。为此首先采用逐步回归与核主成分分析相结合的因子特征提取构建模型的输入矩阵。进一步采用粒子群算法对支持向... 详细信息

低温雨雪冰冻灾害是多种气象要素在同时段、同区域相互配合迭加影响而形成的,具有显著的非线性、时变性特征,预报难度很大。为此首先采用逐步回归与核主成分分析相结合的因子特征提取构建模型的输入矩阵。进一步采用粒子群算法对支持向量回归预报模型的相关参数进行优化,以华南广西区域持续性低温雨雪冰冻天气过程的冷湿指数作为预报对象,建立粒子群-非线性支持向量回归预报模型(PSO-SVR)。由独立样本对比预报试验结果表明,在建模样本相同、预报因子相同的条件下,粒子群-支持向量回归预报模型对严重过程和一般过程低温雨雪天气过程冷湿指数的独立样本预报平均绝对误差分别为7.39和7.65;而相应的回归预报方程对这两种过程的独立样本预报平均绝对误差分别为11.18和7.94,显示了PSO-SVR预报模型的预报误差明显小于一般的线性回归方法。

关键词：低温雨雪冷湿指数粒子群算法非线性支持向量回归核主成分分析

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基于CEMD的燃油消耗率提取方法

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振动．测试与诊断 2015年第5期35卷 902-907,992页

作者：王小飞曲建岭高峰姚凌虹孙文柱海军航空工程学院青岛校区控制系青岛266041

针对飞参系统记录的剩余燃油信号量化噪声较大且呈非线性、非平稳性的特点以及经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)中存在的模态混叠给燃油消耗率提取带来的问题,提出了基于复数据经验模态分解(complex empirical mode ... 详细信息

针对飞参系统记录的剩余燃油信号量化噪声较大且呈非线性、非平稳性的特点以及经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)中存在的模态混叠给燃油消耗率提取带来的问题,提出了基于复数据经验模态分解(complex empirical mode decomposition,简称CEMD)的燃油消耗率提取方法。首先,提取记录信号中的关键信息,并利用非线性支持向量回归构造与真实信号形态上接近的模拟信号;然后,在CEMD中利用模拟信号来指导记录信号同步分解以减小模态混叠;最后,从分解结果中估算真实的剩余燃油信息并对其求一阶导数得到燃油消耗率。仿真结果表明,该方法相对于其他方法具有明显的性能优势,可以提取出精确的燃油消耗率参数。

关键词：经验模态分解模态混叠复数据经验模态分解非线性支持向量回归燃油消耗率

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TBM岩机映射关系及其优化决策方法研究

TBM岩机映射关系及其优化决策方法研究

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作者：王超浙江大学

学位级别：硕士

硬岩隧道掘进机(The Hard Rock Tunnel Boring Machine,简称TBM)是实现硬岩开挖、岩渣运输、换步推进和支撑衬砌等的隧道断面一次成型的大型地下工程装备。TBM施工面临的安全高效掘进与智能控制问题,成为隧道工程领域的重大技术挑战和... 详细信息

硬岩隧道掘进机(The Hard Rock Tunnel Boring Machine,简称TBM)是实现硬岩开挖、岩渣运输、换步推进和支撑衬砌等的隧道断面一次成型的大型地下工程装备。TBM施工面临的安全高效掘进与智能控制问题,成为隧道工程领域的重大技术挑战和前沿热点问题之一。国内外对隧道掘进机智能化模型的研究成果主要集中在用于软土地层开挖的盾构机,对硬岩隧道掘进机的研究相对较少,并且,国内对硬岩隧道掘进机的自主研发相对较晚,岩机作用关系尚不明确,优化决策理论并不成熟,围岩地质信息大量获取难度太高,施工人员无法准确依据当前地质情况操作TBM,无法使TBM工作于最优掘进状态。故有必要以搞清楚岩机作用关系为前提,开展TBM掘进载荷预测模型、围岩地质智能识别系统和TBM优化决策理论的研究。本课题在国家重点基础研究计划(973)项目的资助下,以吉林引松供水施工工程TBM3标段现场掘进数据为基础,分析得到了 TBM操作参数、围岩类别和掘进载荷间的关系,建立了基于非线性支持向量回归和序列最小最优化算法的TBM载荷预测模型,并通过现场数据进行训练、测试和修正模型,结合TBM载荷预测模型和改进的粒子群优化算法,分别建立了以掘进比能和掘进工期为决策的操作参数优化模型。根据TBM非稳定掘进状态的掘进载荷与切深的拟合关系,建立了TBM围岩类别智能识别系统。根据掘进载荷预测模型、优化决策理论和围岩识别系统,提出了 TBM智能掘进优化决策闭环系统。本文主要研究工作如下:第一章介绍了国内外TBM技术的发展历史和现状,总结了发展特点和发展规划。然后根据本文研究内容阐述了 TBM掘进载荷、优化决策理论以及围岩识别方法的研究现状,介绍了 TBM实际工程中存在的问题,分析了 TBM的研究需求和已有研究的不足,最后阐述了本文所做研究的意义和主要研究内容。第二章介绍了吉林引松供水工程及其数据库系统,分析了掘进载荷与掘进参数的相关联程度,阐述了掘进参数选择的理由,进行了掘进数据和操作参数的预处理,提取了用于研究参数关系的特征点集,最后,使用图表分析法研究所选操作参数与掘进载荷的具体变化关系。得出在硬岩地质条件下,掘进载荷主要受推进速度影响,在软岩地质条件下,掘进载荷主要受刀盘转速影响的结论,即在硬岩地质条件下得到较大的掘进载荷,主要调节推进速度,在软岩地质条件下,则主要调节刀盘转速。定性描述了掘进载荷和操作参数的作用关系,为第三章进一步研究其间的定量关系指明了方向。第三章提出了 TBM掘进载荷的非线性支持向量回归(NSVR)预测模型,并使用序列最小最优化算法加速算法求解速度。结合第二章中处理的施工现场掘进大量数据,按1:1划分训练样本和测试样本,对建立的模型进行训练、测试和调整。测试结果表明,在给定刀盘转速、推进速度和围岩类别条件下,建立的模型对刀盘扭矩和总推进力的预测平均误差均控制在13.1%以下,建立的NSVR模型具有较高的预测精度,能够应用于第四章掘进优化决策理论模型。第四章总结了决策目标优化方法,推导了关于掘进比能和操作参数、掘进工期和操作参数的函数关系,引入第三章建立的掘进载荷的NSVR掘进载荷预测模型,结合针对本工程的改进粒子群优化算法,提出了能耗最小和掘进工期最短的决策来指导操作参数的优化,给出了两种优化决策理论的计算流程图以及算法伪代码。最后,应用建立的优化决策理论给出了针对不同地质条件下的分别以最小掘进比能和最快掘进速度为决策的最优操作参数结果。第五章以二值状态判别函数为依据提取了掘进循环数据,使用非线性回归拟合总推进力和刀盘切深在TBM非稳定掘进状态下的关系,使用线性回归拟合刀盘扭矩和刀盘切深在TBM非稳定掘进状态下的关系,得到了多组TBM非稳定掘进状态下掘进载荷与切深的拟合曲线和拟合参数值。分析拟合曲线和拟合参数值与围岩类别的关系,发现不同的围岩地质对应曲线的分布具有区域性,拟合参数值出现聚类现象。以拟合参数聚类边界建立了围岩类别划分线,得到基于拟合参数的围岩边界判别方程。基于此,建立了围岩类别智能识别系统,通过拟合非稳定状态数据得到拟合参数值,进而根据拟合参数和围岩边界判别方程得出当前地质的围岩类别。最后,根据NSVR掘进载荷预测模型、优化决策理论和围岩识别系统,初步建立了 TBM智能掘进优化决策闭环系统。第六章,对本论文的工作进行了总结,并对下一步的工作进行了展望。

关键词： TBM 载荷预测非线性支持向量回归粒子群优化算法序列最小最优化算法优化决策理论多目标优化操作参数围岩识别

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