【机器学习】一种精英反向学习的萤火虫优化算法

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非对称渐开线直齿圆柱齿轮作为一种新型的齿轮.无法通过现有的解析法对其齿根弯曲应力强度进行计算.通过分析其轮齿齿廓结构特点,以平截面法为基础,建立了一种新的求解方法,推导出该类齿轮齿根弯曲应力解析法计算公式.以相同模数及齿数的对称、非对称齿轮为研究对象,在相同工作状况下,分别通过解析法和有限元法,对对称、非对称渐开线直齿圆柱齿轮正向、反向旋转过程中轮齿齿根的弯曲强度进行了研究.取啮合齿轮对一个啮合周期内的五个特殊位置点,对两种齿轮轮齿两侧齿根弯曲应力进行了对比分析.最后通过阶梯增载疲劳试验法,对两类齿轮进行了轮齿齿根的弯曲疲劳强度试验,通过试验数据对理论分析结果进行了验证

板料成形数值模拟概述 板料成形数值模拟概述 板料成形数值模拟概念 板料成形数值模拟的发展方向 板料成形概念 模拟分析流程 DYNAFORM软件介绍 分析参数设置 1.5 模拟分析流程 2.1 网格划分 2.2 毛坯尺寸的反向2.4 材料模型的定义计算 2.5 模具运动定义 等效拉延筋的设置 成形分析和回弹分析的方法 成形缺陷预测 板料成形数值模拟的应用 实例 影响成形质量的主要因素 接触碰撞现象 弹塑性变形现象 方形盒制件拉深成形的数值模拟

介绍了一种多输入、多输出系统的故障诊断参数选择方法,该方法以可观参数集的信息熵为标准,进行启发性诊断参数集的划分,先以系统状态决定的启发性诊断多数子集作为驱动数据,实施正向推理,缩小目标集合;再以故障目标集合为对象,进行反向推理以确定最终故障集合;最后将故障集合的元素所对应的可测诊断参数作为系统的诊断参数进行测量。该方法构成了诊断型专家系统的一子部分

针对传统神经网络优化算法易陷入局部最优值的问题,在标准粒子群算法的基础上,对粒子速度与位置更新策略进行改进,提出一种基于改进粒子群优化算法的BP神经网络建模方法.使用sinc函数、波士顿住房数据及某钢厂带钢热镀锌生产的实际数据进行验证.结果表明,与标准的反向传播神经网络和支持向量机相比,基于改进粒子群优化的神经网络模型可以有效提高预测精度

建立了溶质原子在晶界的平衡偏聚、非平衡偏聚、晶界偏聚溶质向沉淀析出转化以及冷却速度等因素的晶界偏聚物理模型和数学模型.模型考虑了晶界及晶界附近扩展畸变区对溶质的吸附作用和吸附能力.对含硼0.0010%的Fe-40%Ni-B合金体系从1150℃连续冷却到640℃的过程中硼的晶界偏聚状态进行了模拟计算.计算表明,晶界区域硼富集因子在降温初期增加较快,随后增幅变缓,模拟数据显示过程中有晶界区域硼原子向晶内的反向扩散;当晶界上偏聚的硼转化为析出物时,晶界区域富集因子的增加再次变快.模拟计算结果与已发表的实验结果吻合较好

提高带钢层流冷却控制模型的精度,关键是建立精确的对流换热系数与冷却工艺之间的关系.采用有限差分法和反向热传导法,获得了实验条件下钢板表面的对流换热系数及表面温度.研究了不同水流量(0.9~2.1 m3·h-1)对换热系数与表面温度变化规律的影响.在层流冷却过程中,对流换热系数与表面温度呈非线性关系;在距离驻点70 mm内,水流量对换热系数随表面温度变化规律没影响;远离驻点70 mm外,对流换热系数比随远离冲击区驻点距离的增加而减小.采用所确定的换热系数计算得到的温降曲线与实测曲线吻合较好