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道面温度短时精准预测是跑道积冰预警的关键因素之一, 为了解决单一机理预测模型随预测时间延长而造成误差累积的问题, 提出了一种冰雪天气下跑道温度混合预测方法。将跑道温度机理预测模型与核极限学习机(KELM)相结合, 建立一种数据驱动修正残差的跑道温度机理预测模型。针对果蝇优化算法(FOA)收敛速度慢、易陷入局部最小值的问题, 引入权值更新函数和距离扩充因子, 调整果蝇的全局寻优效果, 避免陷入局部极小值。利用改进的果蝇优化算法(MFOA)对KELM的正则化参数与核参数联合优化, 以冰雪天气下跑道温度实际数据为例, 建立基于改进果蝇优化核极限学习机(MFOA-KELM)的跑道温度混合预测模型, 并在不同时间尺度下对该混合预测模型进行仿真测试。实验结果表明:与单一机理预测模型相比, 当预测时长为120 min时, MFOA-KELM混合预测模型的平均绝对误差至少减小了61.43%, 在残差阈值为±0.5℃时, 平均预测准确率为91.25%。可见, MFOA-KELM混合预测模型具有更高的预测准确性, 研究结论显示该混合预测方法能够为机场跑道温度短时精准预测提供新思路。 相似文献
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针对隐式极限状态方程的可靠性分析,提出了一种基于失效域样本模拟的高效线抽样法。该法采用马尔可夫链来快速得到失效域中的条件样本,利用这些失效域中的样本可以得到线抽样的重要方向,并且这些样本还可以作为线抽样的样本,来得到隐式极限状态方程失效概率的估计值。由于该法可以较准确地得到线抽样方法的重要方向,因此线抽样的效率可以得到提高,另外失效域的样本又可以作为线抽样的样本,从而进一步降低所提方法的计算工作量。算例表明所提算法的计算精度和效率均高于传统线抽样方法。 相似文献
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本文简单介绍了一种敏捷软件开发方法——极限编程,以及质量控制的基本方法。并探讨在成品管理系统中如何运用极限编程进行软件质量控制,既保持“敏捷”的特点,又能作为一种成熟的蜂件开发过謦,提供高质量的软件产品。 相似文献
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《燃气涡轮试验与研究》2019,(4):53-57
针对涡扇发动机试车中出现的空气导管开裂故障,进行了故障件断口外观形貌及断口和原材料分析。利用Pairs公式反推出的断口疲劳扩展区的应力,低于TA15钛合金拉伸强度极限15.6%;而空气导管带刀痕试样的高周疲劳强度极限,低于该合金在材料数据手册中的疲劳强度极限27.4%。故障原因主要是加工刀痕降低了构件的疲劳强度极限,在发动机试车过程中的振动和空气导管内外腔压差变化载荷作用下,导致了裂纹萌生和扩展,这也表明TA15钛合金具有缺口敏感性。 相似文献
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风电场的大规模接入对电网暂态稳定性造成的影响不容忽视。以含双馈风电机组的扩展两机系统为例,建立了双馈风机等值模型,将两机系统等值成单机无穷大系统,依据等面积法则详细推导了风电接入后系统极限切除角的解析式,进而定量分析了极限切除角随风电比例、风机并网位置、故障位置和负荷接入位置等4个影响因素的变化趋势,总结出4种影响因素对暂态功角稳定性的影响规律。在BPA和FASTEST中分别建立含双馈风机的扩展双机系统的仿真模型,对理论分析工作的正确性进行了仿真验证。 相似文献