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一种新的空间多维关联规则模型与算法 总被引:4,自引:0,他引:4
空间对象具有自相关、连续性、多尺度等特点,导致空间关联规则挖掘与传统的统计关联规则挖掘不同,不存在统计的“事务”,挖掘更加复杂。本文用基于空间相关的影响域来创建“空间事务”,以代替传统关联规则挖掘中的事务,建立了一种新的应用于挖掘空间多维数据的空间多维关联规则模型(Spatial multidimensional association rules model,SMARM)。设计并实现了一种新的挖掘算法SMARBIA,用基于影响域、空间支持度等剪枝技巧,克服了空间多维关联规则挖掘过程中候选项目集庞大的困难。实验表明,该算法能有效地减少候选项目集而获得较好的性能。 相似文献
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昆虫翼挥拍时的动态变形与受到的惯性力和气动力是相互影响的,这是一个复杂的流固耦合过程,本文利用简化的非定常气动力估算方法、简化的昆虫翼结构模型和简化的拍动方式,对该问题的耦合求解途径做了初次探索.首先,在比较了昆虫翼拍动中受到的惯性力和气动力大小的基础上,阐明了耦合求解蜻蜓翼变形过程的必要性.其次,提出一个迭代求解该耦合问题的简化方案,并利用有限元数值模拟了粘弹性蜻蜓模型翼绕定轴往复挥拍的变形过程,比较了耦合气动力前后的模型翼变形,并初步分析了能耗变化. 相似文献
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五相混合式步进电机因其定位精度高、转矩脉动小以及转矩密度高等优点而应用愈加广泛。为进一步减小其运行噪声、提高系统整体效率,本文提出一种可抑制三次谐波的五相混合式步进电机空间矢量脉宽调制(Space vector pulse width modulation,SVPWM)优化控制策略。首先搭建了考虑互感条件下的五相混合式步进电机解耦控制数学模型。在此基础上,采用相邻两大矢量和两中矢量合成混合电压矢量的SVPWM控制策略,并给出了相应的五相混合式步进电机双闭环控制系统。本文所提的混合SVPWM算法通过利用大、中矢量在基波、三次谐波双坐标系对应关系以达到抑制三次谐波的效果,能够有效降低相电流纹波和谐波含量。最后,研制了一套基于FPGA的实验平台,对所提策略与传统滞环算法、大矢量SVPWM算法进行对比研究,重点分析了3种算法对相电流纹波和谐波含量的影响,从而验证了所提算法的正确性和优越性。 相似文献
16.
喷管分离流流动-热-结构顺序耦合数值模拟及试验研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对大膨胀比喷管气流分离状态下喷管所受的复杂载荷,采用数值方法分析喷管结构.利用有限体积二阶迎风插值格式及SST涡耗散湍流模型,结合二层增强型壁面函数,求解N-S方程、热传导方程.采用流固耦合的流动与换热模型,流场与结构温度场互为边界条件交互数据,实现了流场解算与温度场解算的耦合数值分析.应用有限元方法对给定的温度场及压力载荷作用下的结构进行了瞬态静力分析,实现了流动-热-结构的顺序耦合.采用此计算模型对轴对称拉瓦尔喷管进行了数值模拟,发现在大膨胀比下喷管发生气流分离,经分离处的斜激波后气流温度梯度及压力梯度变化较大,导致该区域应力较大.为验证模型的准确性,开展了试验研究,测得的气流分离位置和计算得到的分离位置很好的符合,说明了计算方法的有效性. 相似文献
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以某固体火箭发动机喷管为例,研究其旋转情况下的流动、传热及热结构响应性能。利用雷诺应力湍流模型,结合增强型壁面函数,求解N-S方程。以喷管内壁面温度分布为边界条件,求解二维轴对称瞬态热传导方程。将瞬态温度场按时间步长加载,进行瞬态静力学分析,得到不同转速下的流场、温度场及应力场。结果表明,喷管在旋转情况下,喷管内壁面尤其是喉部及扩张段温度分布在转速为100 r/min及600 r/min左右时变化剧烈;旋转内流场与喷管结构的耦合作用加剧了喷管的传热,尤其是喉衬的烧蚀,特征点温度值随转速增大而升高;最大热应力位于喷管最外层尾端,整体热应力在转速低于100 r/min时得到释放,随着转速的不断增大,喷管整体最大热应力及扩张段特征点应力随之增大,而喉衬特征点由于旋转导致了温度梯度降低,其应力值随之减小。 相似文献
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两级星型齿轮传动动态均载特性分析 总被引:2,自引:1,他引:2
建立了两级星型齿轮传动系统的动力学均载分析模型,考虑了各构件的制造误差与安装误差。计算了系统的载荷不均匀系数。对由制造误差与安装误差引起的动态不均载特性进行了动力学分析。分析了各误差和载荷不均匀系数的关系,得到了各误差与系统载荷不均匀系数间的变化关系,讨论了各类误差对系统载荷不均载系数的影响。研究结果表明,第一级星轮及其所在轴轴承偏心误差对系统载荷不均匀系数的影响最大;各误差对第一级系统载荷不均匀系数的影响比对第二级的影响大;随着星轮个数增加,系统载荷不均匀系数增大。 相似文献
20.
BP算法因收敛速度慢、易于陷入局部极小值等缺点,使得对于较大的搜索空间、多峰值和不可微函数常常不能搜索到全局极小点,这些制约了BP网络在各个领域中的应用。本文通过对学习系数、神经元的激励函数及误差函数的联合优化,在一定程度上避免了学习中的局部极小问题,提高了学习效率,改进了网络的性能。 相似文献