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考虑到试验设计人员更关注模型参数的估计精度,而传统试验优化方法以产品可靠性与寿命相关参数的预测精度为目标,提出将D优化方法引入恒定应力加速退化试验(CSADT)设计中。首先,用随机过程描述CSADT中产品性能退化的过程,通过对数似然函数,推导Fisher信息矩阵,基于D优化方法建立优化目标,以试验费用为约束条件,明确优化问题,给出最优试验变量:各应力水平、各应力下样本分配和试验时间分配。然后,应用该方法给出仿真实例。最后,通过模型参数偏差的敏感性分析,说明在一定偏差范围内,优化结果具有良好的稳健性。 相似文献
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通过对试验条件进行优化,建立了一种改进的氢化物发生-原子荧光光谱法测定污泥中总砷的方法。采用了均匀设计〔U10*(108)〕与单因子试验相结合以研究和优化分析参数和条件。在优化的试验条件下进行总砷含量的测定,方法检出限为0.21 mg kg-1,线性范围为0.24-100μg L-1,加标回收率在91.0%-94.5%之间。测定11份有证土壤样品(浓度值10.7±0.8 mg kg-1)的相对标准偏差(RSD,n=5)为1.6%。该方法经标准样品验证后,成功用于污泥实际样品的测定,并取得满意的结果。 相似文献
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目的 提出使用拉瓦尔喷管产生高速气流清扫固体表面附着的水膜。方法 设计中心轴对称锥形喷管(Taper-A)、中心轴对称Sivell法喷管(Sivell-A)、中心轴对称短化喷管(MLN-A)和二维锥形型线喷管(Taper-2D),建立包括外流场的LES数值仿真模型,并进行仿真,分析研究外流场结构,并基于韦伯数判据,分析超音速喷管的清扫性能。结果 喷管短化设计方法可以将喷管长度缩短50%。外流场速度呈波动衰减趋势,特征线法喷管的气流膨胀更充分。缩短喷管长度会减小内流场的附面层厚度,因此MLN-A在速度波动中的能量耗散较少;喷管过长也会降低清扫性能,MLN-A和Taper-2D在xL>2区域的最大等效水膜厚度小于0.2 μm,但MLN-A有效清扫面积比Taper-A的喷管提高15%以上,清扫性能最优。结论 喷管短化设计方法可以有效缩短喷管。喷管结构对清扫性能影响较大。MLN-A喷管的清扫性能最优。 相似文献
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提出一种基于遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)的园区应急能力可靠性分析模型。通过故障树分析对化工园区应急救援能力的可靠性进行量化并作为GA-BP神经网络的输出值,以故障树中的基本事件为依据,进行分类总结,建立化工园区应急救援能力层次分析指标体系;从日常生产状态下的应急系统维护与事故时的应急处置能力这两个准则层考虑,指标层元素分别对应故障树的基本事件,并计算其相对于目标层的复合权重;从样本组中,选取训练样本和测试样本验证基于遗传算法优化的神经网络可靠性分析模型的可行性,并与传统BP神经网络的分析数据进行对比;结果表明,经过遗传算法优化后的BP神经网络平均误差和均方误差均较小。得出GA-BP神经网络的分析结果与故障树更加接近,而且相对于故障树分析减少了复杂的建树过程,具有更高的易用性。 相似文献
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和声搜索算法的参数设置主要是依靠经验和试验来确定,造成试验工作量大且难以得到最优的参数组合,影响了算法的应用.文中通过将和声搜索算法参数设置问题描述成均匀设计中多因素、多水平的试验设计,从而能够用较少的试验很快设置算法参数的取值.仿真试验表明,利用均匀设计得到的参数组合可使算法获得较优的寻优性能,说明了该方法的可行性和有效性. 相似文献
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为获得新型絮凝剂的最佳制备条件,采用人工神经网络(ANN)结合加速遗传算法(AGA)对絮凝剂性能影响因素进行全局寻优。在影响絮凝剂处理性能的主要因素Fe、Al与Si的摩尔比n(Fe+Al):n(Si),B、Mg和Si的摩尔比n(B+Mg):n(Si)以及熟化时间的有效作用范围内,用Box-Behnken Design(BBD)实验设计方法,产生15组影响因素组合作为输入样本,经对印染废水的絮凝处理实验得到相应的COD和色度去除率输出样本,由神经网络方法对15组输入、输出样本数据建模,得到反映絮凝剂制备条件和絮凝剂去除效果的响应关系,并采用加速遗传算法全局优化,得到最大COD去除率和色度去除率条件下的最优絮凝剂制备条件组合,即n(Fe+Al):n(Si)=5.08,n(B+Mg):n(Si)=0.55,熟化时间为2.1 d,对应的印染废水COD去除率为88.10%,色度去除率为95.37%。模型验证实验显示,实验值与模型预测值的最大相对误差不超过5%。相对于响应曲面法,用神经网络结合加速遗传算法优化得到的新型絮凝剂去除印染废水中COD和色度的能力更高,进一步验证了神经网络法在新型絮凝剂制备条件优化中的有效性。 相似文献
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因夜间天空亮度分布具有非线性变化特点,故引入神经网络算法,建立基于时间序列的夜天空亮度预测模型,夜天空亮度预测模型可为城市光污染防治提供评价依据.文章对神经网络的原理进行了论述,建立了基于时间序列预测模型.以测试数据为训练样本集,基于MATLAB(矩阵实验室,Matrix Laboratory的简称),采用改进的BP算法(误差反向传播算法)对网络进行学习训练,并对存在的误差进行了分析.基于时间序列BP神经网络的夜天空预测模型,当隐含层神经元数目为5,训练函数为L-M优化算法(trainlm)时,最大绝对误差可达到0.003 6 cd/m2,最大相对误差达到2.361 4%.结果表明,模型的运行结果与试验数据比较吻合,输出与目标矢量之间相关性也较好. 相似文献
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目的 针对传统气动外形优化设计依赖于高精度仿真耗时过长的问题,为有效提高气动优化设计的效率,提出一种基于代理模型的气动外形优化方法。方法 以12.7 mm制导子弹为研究对象,通过CFD仿真,分析尾翼收缩段长度、弹底半径和尾翼收缩扩张段交界处半径对制导子弹飞行过程中阻力系数的影响。基于代理模型技术,综合运用试验设计、参数化建模、CFD技术和四阶响应面模型,构建制导子弹气动外形优化设计代理模型,以制导子弹飞行过程中的最小阻力系数为优化目标,结合遗传算法对制导子弹外形参数进行优化。结果 对比四阶多项式响应面和Kriging模型建立的代理模型预测精度,与测试样本点CFD仿真计算结果相比,四阶响应面代理模型阻力系数预测值的平均误差为0.386%。表明四阶响应面代理模型能够有效替代CFD仿真,可用于预测不同外形参数下制导子弹的阻力系数。结论 相对于最初的制导子弹外形,制导子弹的阻力系数下降了14.59%,有效减少子弹飞行过程中的能量损失和缩短了优化时长。该方法在保证精度的前提下,减少了制导子弹的设计周期,为相关工程应用与研究提供了一定的参考。 相似文献
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水夹点技术用于石化行业水网络优化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
运用水夹点技术,对某石化企业进行用水网络优化研究。在流量恒定和流量改变两种条件下,对某石化企业13个用水操作原有用水网络进行初始设计和优化改进。结果表明,在流量恒定和流量改变条件下,通过用水网络初始设计节约新鲜水用量分别为17.17%和13.72%,对初始设计用水网络的优化设计可简化用水网络,回用管路数分别由14条和16条减少为11条和8条,优化后的用水网络分别节约新鲜水用量17.25%和14.81%。水夹点技术在工业用水节约和废水减量方面具有实用价值和较好的应用前景。 相似文献
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自“十一五”实行总量减排以来,国家和地方均投入了大量资金,用于治理工程的建设,减排效果显著.如何在保证经济社会发展的前提下,实现COD等污染的进一步减排,也是一个丞待研究的课题.然而在各类污染物产排量因经济社会发展而急剧增加的背景下,想要彻底解决环境污染问题,仅依靠工程减排措施恐难以为继.以2014年-2030年济南市COD减排优化研究为例,探讨了未来总量减排的发展方向,并在此基础上,提出未来总量减排的建议. 相似文献
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富营养化评价的对数型幂函数普适指数公式 总被引:13,自引:7,他引:13
为了建立科学合理、简洁直观、普适通用、易于计算和使用方便的湖泊富营养化评价模型,在适当设定富营养化指标"参照值"基础上,定义了相对于"参照值"的指标"规范值"概念,提出了一个对多项指标的"规范值"均适用的富营养化评价对数型幂函数指数公式,并采用粒子群优化算法对公式中的参数进行优化,得到优化后对14项指标皆适用的富营养化评价普适指数公式.将该公式用于我国不同地区和不同类型的45个湖泊及邛海8个断面的富营养化评价,其结果与用修正卡森指数公式TSIm、营养状态指数公式TSIc和幂函数加和型普适指数公式等多种评价法的评价结果几乎完全一致,并与实况相符合,从而为水体富营养化评价提供了一个简单、实用的新公式. 相似文献
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