BP和RBF神经网络预测射流式喷头射程对比

为了探究适合全射流喷头多因素下射程的预测模型,通过改变喷头工作压力、安装高度、喷嘴直径、喷头仰角共4个参数,对射程进行测量.基于BP神经网络和广义径向基(RBF)神经网络的基本原理和算法,建立了全射流喷头射程预测的BP和RBF神经网络模型,并分析BP和RBF神经网络的预测性能.结果表明射程与工作压力、喷嘴直径呈非线性关系;当喷头在1.2 m安装高度、27°仰角、4~10 mm喷嘴直径时,压力增大到0.4 MPa,射程趋于极限,并且安装高度与射程呈正相关关系.BP与RBF神经网络均能较好地表达全射流喷头射程与主控因素之间的非线性关系.在训练时间方面,RBF网络比BP网络慢8.05 s;预测过程中,BP网络在每次运行程序时的预测结果不一定相同,而RBF网络则不会出现此问题,且RBF网络预测值与实测值之间的平均绝对误差比BP网络的小3.55%.从网络预测总体效果观察,RBF神经网络预测喷头射程具有更好的推广能力.     

仿人机器人头部设计与目标跟踪运动控制

针对仿人机器人视觉目标跟踪任务需求,设计了一种高精度、灵巧型仿人机器人头部系统,构建了视觉感知模块与3自由度机械臂运动机构。利用虚拟连杆方法对仿人机器人头部进行运动学建模,将目标跟踪问题转换为机械臂的运动学逆解问题,通过计算机构可操作度与条件数,显示机器人头部对目标跟踪任务具有良好的运动学灵活性。在此基础上,基于梯度投影法建立了目标跟踪运动学逆解与规避关节极限位置的同步优化算式,并针对视觉测量系统带宽较窄、容易造成较大跟踪误差的问题,提出了在两次视觉测量间隔内用轨迹预测的方法获得目标位置的估计值,以提高跟踪精度。仿真与实验结果表明,在测量盲区内采用轨迹预测方法,可将跟踪精度提高约80%,实现高精度目标跟踪。所提出的仿人机器人头部及控制方法,对动态目标具有良好的跟踪性能。     

四驱汽车电控分动器性能预测与试验

为了探讨四驱汽车电控分动器的传动性能,以带多片式离合器式的电控分动器为研究对象,提出一种基于遗传PID控制的电控分动器性能预测方法。首先通过分析分动器各部件功耗损失,构建电控分动器传动特性预测模型;其次探讨离合器摩擦副数、摩擦片内外径、润滑油粘度等参数对其性能传递的影响规律;最后在电控分动器试验台上开展了分动器性能试验。试验结果表明,所提性能预测方法能较好地预测行驶过程中电控分动器传动特性,为后期控制系统设计提供理论依据。     

亚麻显性雄性核不育基因的RAPD标记

应用252条10-mer随机引物对遗传背景相似的可育株和不育株亚麻进行了RAPD分子标记,在不育株与可育株之间寻找DNA的多态性差异带,结果发现,在252条随机引物中有2条引物(即S62和S135)可分别得到1个与显性核不育的雄性基因有关的RAPD分子标记为S62-500和S135-350。     

射流自吸式离心泵三维湍流数值模拟与实验分析

为了获取射流自吸式离心泵内部流动信息,以一内置射流喷嘴的自吸式离心泵为研究对象,建立了各过流部件三维水体,采用了RNG k-ε湍流模型,通过6组网格无关性检查,确定了计算所需网格,运用CFX 14.0流场分析软件数值模拟预测了7种不同工况下外特性和内部流动,得到了全流场压力、速度等物理量变化规律,并将数值模拟结果与开式实验台测试结果作了对比分析。结果表明,设计工况下数值模拟与实验扬程、轴功率和效率的相对误差为2.63%、6.16%和14.29%,泵实际效率较低,其值为15.68%;当流量Q3.5 m3/h时数值模拟和实验的功率曲线呈近似水平直线,变化很平缓;喷嘴到直线段之间的速度分布沿旋转轴对称,扩散段和叶轮进口之间速度呈上大下小分布,液流不均匀进入叶轮进口;L=0.148 m处是静压、速度和湍动能耗散率等物理量剧烈变化的分界点,静压在此处为最小值,而速度和湍动能耗散率为最大值。数值计算结果为该泵性能预测设计提供了直观的理论依据。     

基于神经网络红枣红外辐射干燥预测模型建立

针对红枣红外辐射干燥含水率的变化具有非线性和时变性、很难利用现有的模型构造一个数学模型来描述其变化规律的问题,利用Mat Lab神经网络工具箱和红枣红外辐射干燥特性试验数据建立了神经网络预测模型。通过对实测值和模型预测值进行分析研究,得出利用BP神经网络可以较快速、准确地建立模型来描述含水率的变化规律,且模型的预测值与试验测试值误差较小,能很好地实现在线预测的效果。     

基于CA-Markov模型的黄土塬区黑河流域土地利用变化

研究黄土高原的土地利用变化,可为其生态建设提供重要的决策依据。基于CA-Markov模型,分析了黄土高塬沟壑区黑河流域1985－2000年土地利用变化的趋势、速度、类型及其与地形的关系,并模拟了2015年土地利用情景。结果表明,黑河流域以耕地和中覆盖草地为主;1985－2000年林地和农地减少,草地和建设用地增加,其他类型变化很小;林地和草地相互转化与耕地转出是两大变化类型;土地利用变化主要发生在沟壑区。CA-Markov模型模拟的2000－2015年土地利用将保持1985－2000年的变化趋势,因此,需加强耕地保护措施,推进退耕还林草工程,促进区域可持续发展。     

立式导叶自吸泵内部湍流的大涡模拟

采用大涡模拟方法,运用CFD软件CFX对设计工况下的立式导叶自吸泵内部三维不可压缩湍流流场进行数值模拟。得到了其内部流场的压力分布和速度分布情况,对立式导叶自吸泵内部流场的相对速度分布和压力分布进行分析,对模型泵进行性能预测,得到了性能预测曲线,并进行了性能试验,结合预测结果与试验结果进行对比,说明大涡模拟法能够较准确地预测立式导叶自吸泵性能和内部流动特性,为立式导叶自吸泵的设计研究提供参考。     

地下管道震害评估方法研究

目前地下管道的震害预测评价方法大多需要管线本身的较为精细的力学参数,而在实际的城市管网震害评估工作中此类参数并不容易获取.为了简化地下管道震害评价方法,本文基于层次分析法和数理统计耦合算法,提出了一种简化的地下管道震害评估方法—管道破坏度指数法,将该方法应用于某城市的地下管道震害评估工作并对该市7度、8度、9度地震时的地下管道震害评估进行了分析,与应用传统方法对比显示计算结果基本一致,验证了本文方法的确实可行和有效性.由于本文方法只选取影响地下管道破坏的典型因素,不仅大大简化了数据收集的工作,增加了工作效率,同时也保证了实际操作的可行性.     

基于随机森林模型的山体滑坡空间预测研究

滑坡灾害空间分布的准确预测是实现防灾减灾的重要途径。以2010年福建省顺昌地区滑坡资料为基础数据,分别应用随机森林模型和逻辑回归模型对福建顺昌地区山体滑坡发生与滑坡因子之间的关系进行实证分析,通过模型变量筛选、模型精度分析,探讨了随机森林模型在我国南方山体滑坡空间预测中的适应性。结果表明:随机森林模型对滑坡发生数据的拟合效果比逻辑回归模型好,其对顺昌地区滑坡发生数据的预测精度为90.8%,而逻辑回归模型的预测精度为81.8%;随机森林模型对研究区滑坡发生的泛化能力比逻辑回归模型好,其预测出高危险区和较高危险区所包含的滑坡比总和为66.05%,而逻辑回归模型为63.34%。研究结果表明随机森林模型的性能优于逻辑回归模型,可用于顺昌地区基于滑坡因子的未来滑坡发生的预测预报。