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Automatic gating and riser system design and defect control for K4169 superalloy guide blade casting based on parametric 3D modeling-simulation integrated system
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作者 Le-chuan Li Ya-jun Yin +4 位作者 Bing-zheng Fan Guo-yan Shui Xiao-yuan Ji Jian-xin Zhou Lei Jin 《China Foundry》 2026年第1期20-30,共11页
Automation and intelligence have become the primary trends in the design of investment casting processes.However,the design of gating and riser systems still lacks precise quantitative evaluation criteria.Numerical si... Automation and intelligence have become the primary trends in the design of investment casting processes.However,the design of gating and riser systems still lacks precise quantitative evaluation criteria.Numerical simulation plays a significant role in quantitatively evaluating current processes and making targeted improvements,but its limitations lie in the inability to dynamically reflect the formation outcomes of castings under varying process conditions,making real-time adjustments to gating and riser designs challenging.In this study,an automated design model for gating and riser systems based on integrated parametric 3D modeling-simulation framework is proposed,which enhances the flexibility and usability of evaluating the casting process by simulation.Firstly,geometric feature extraction technology is employed to obtain the geometric information of the target casting.Based on this information,an automated design framework for gating and riser systems is established,incorporating multiple structural parameters for real-time process control.Subsequently,the simulation results for various structural parameters are analyzed,and the influence of these parameters on casting formation is thoroughly investigated.Finally,the optimal design scheme is generated and validated through experimental verification.Simulation analysis and experimental results show that using a larger gate neck(24 mm in side length) and external risers promotes a more uniform temperature distribution and a more stable flow state,effectively eliminating shrinkage cavities and enhancing process yield by 15%. 展开更多
关键词 numerical simulation automatic design investment casting parametric 3D modeling gating and riser system
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Anisotropy of Phase Transformation in Aluminum and Copper under Shock Compression:Atomistic Simulations and Neural Network Model
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作者 Evgenii V.Fomin Ilya A.Bryukhanov +1 位作者 Natalya A.Grachyova Alexander E.Mayer 《Computers, Materials & Continua》 2026年第4期548-577,共30页
It is well known that aluminum and copper exhibit structural phase transformations in quasi-static and dynamic measurements,including shock wave loading.However,the dependence of phase transformations in a wide range ... It is well known that aluminum and copper exhibit structural phase transformations in quasi-static and dynamic measurements,including shock wave loading.However,the dependence of phase transformations in a wide range of crystallographic directions of shock loading has not been revealed.In this work,we calculated the shock Hugoniot for aluminum and copper in different crystallographic directions([100],[110],[111],[112],[102],[114],[123],[134],[221]and[401])of shock compression using molecular dynamics(MD)simulations.The results showed a high pressure(>160 GPa for Cu and>40 GPa for Al)of the FCC-to-BCC transition.In copper,different characteristics of the phase transition are observed depending on the loading direction with the[100]compression direction being the weakest.The FCC-to-BCC transition for copper is in the range of 150–220 GPa,which is consistent with the existing experimental data.Due to the high transition pressure,the BCC phase transition in copper competes with melting.In aluminum,the FCC-to-BCC transition is observed for all studied directions at pressures between 40 and 50 GPa far beyond the melting.In all considered cases we observe the coexistence of HCP and BCC phases during the FCC-to-BCC transition,which is consistent with the experimental data and atomistic calculations;this HCP phase forms in the course of accompanying plastic deformation with dislocation activity in the parent FCC phase.The plasticity incipience is also anisotropic in bothmetals,which is due to the difference in the projections of stress on the slip plane for different orientations of the FCC crystal.MD modeling results demonstrate a strong dependence of the FCC-to-BCC transition on the crystallographic direction,in which the material is loaded in the copper crystals.However,MD simulations data can only be obtained for specific points in the stereographic direction space;therefore,for more comprehensive understanding of the phase transition process,a feed-forward neural network was trained using MD modeling data.The trained machine learning model allowed us to construct continuous stereographic maps of phase transitions as a function of stress in the shock-compressed state of metal.Due to appearance and growth of multiple centers of new phase,the FCC-to-BCC transition leads to formation of a polycrystalline structure from the parent single crystal. 展开更多
关键词 Molecular dynamics(MD) ALUMINUM COPPER shock wave polymorphic phase transformation polycrystalline structure neural network model
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A Simulation Study on Comparing General Class of Semiparametric Transformation Models for Survival Outcome with Time-Varying Coefficients and Covariates
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作者 Yemane Hailu Fissuh Tsegay Giday Woldu +1 位作者 Idriss Abdelmajid Idriss Ahmed Abebe Zewdie Kebebe 《Open Journal of Statistics》 2019年第2期169-180,共12页
The consideration of the time-varying covariate and time-varying coefficient effect in survival models are plausible and robust techniques. Such kind of analysis can be carried out with a general class of semiparametr... The consideration of the time-varying covariate and time-varying coefficient effect in survival models are plausible and robust techniques. Such kind of analysis can be carried out with a general class of semiparametric transformation models. The aim of this article is to develop modified estimating equations under semiparametric transformation models of survival time with time-varying coefficient effect and time-varying continuous covariates. For this, it is important to organize the data in a counting process style and transform the time with standard transformation classes which shall be applied in this article. In the situation when the effect of coefficient and covariates change over time, the widely used maximum likelihood estimation method becomes more complex and burdensome in estimating consistent estimates. To overcome this problem, alternatively, the modified estimating equations were applied to estimate the unknown parameters and unspecified monotone transformation functions. The estimating equations were modified to incorporate the time-varying effect in both coefficient and covariates. The performance of the proposed methods is tested through a simulation study. To sum up the study, the effect of possibly time-varying covariates and time-varying coefficients was evaluated in some special cases of semiparametric transformation models. Finally, the results have shown that the role of the time-varying covariate in the semiparametric transformation models was plausible and credible. 展开更多
关键词 Estimating Equation SEMIparametric transformation models TIME-TO-EVENT Outcomes TIME-VARYING COEFFICIENTS TIME-VARYING COVARIATE
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基于LSTM-Transformer模型的突水条件下矿井涌水量预测 被引量:1
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作者 李振华 姜雨菲 +1 位作者 杜锋 王文强 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期77-85,共9页
目的矿井涌水量精准预测对预防矿井水害和保障矿井安全生产具有重要意义,为精准预测矿井涌水量,构建适用于华北型煤田受底板L_(1-4)灰岩含水层和奥陶系灰岩含水层水害威胁的矿井涌水量预测模型。方法以河南某典型矿井的水文监测数据为基... 目的矿井涌水量精准预测对预防矿井水害和保障矿井安全生产具有重要意义,为精准预测矿井涌水量,构建适用于华北型煤田受底板L_(1-4)灰岩含水层和奥陶系灰岩含水层水害威胁的矿井涌水量预测模型。方法以河南某典型矿井的水文监测数据为基础,提出LSTMTransformer模型。利用LSTM捕捉矿井涌水量的动态时序特征,通过Transformer的多头注意力机制分析含水层水位变化和矿井涌水量之间的复杂时序关联,构建水位动态变化驱动下的矿井涌水量精准预测框架。结果结果表明,LSTM-Transformer模型预测精度显著优于LSTM,CNN,Transformer和CNN-LSTM模型的,其均方根误差为20.91 m^(3)/h,平均绝对误差为16.08 m^(3)/h,平均绝对百分比误差为1.12%,且和单因素涌水量预测模型相比,水位-涌水量双因素预测模型预测结果更加稳定。结论LSTM-Transformer模型成功克服传统方法在捕捉复杂水文地质系统中水位-涌水量动态关联上的局限,为矿井涌水量动态预测提供可解释性强、鲁棒性好的解决方案,也为类似地质条件下矿井涌水量预测提供了新方法。 展开更多
关键词 涌水量预测 水位动态响应 LSTM-transformer耦合模型 时间序列预测 注意力机制 矿井安全生产
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一种面向地图综合建筑多边形化简的Transformer模型
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作者 刘鹏程 成晓强 +2 位作者 肖天元 杨敏 艾廷华 《测绘学报》 北大核心 2026年第1期124-137,共14页
针对地图综合中建筑多边形化简方法依赖人工规则、自动化程度低且难以利用已有化简成果的问题,本文提出了一种基于Transformer机制的建筑多边形化简模型。该模型首先把建筑多边形映射至一定范围的网格空间,将建筑多边形的坐标串表达为... 针对地图综合中建筑多边形化简方法依赖人工规则、自动化程度低且难以利用已有化简成果的问题,本文提出了一种基于Transformer机制的建筑多边形化简模型。该模型首先把建筑多边形映射至一定范围的网格空间,将建筑多边形的坐标串表达为网格序列,从而获取建筑多边形化简前后的Token序列,构建出建筑多边形化简样本对数据;随后采用Transformer架构建立模型,基于样本数据利用模型的掩码自注意力机制学习点序列之间的依赖关系,最终逐点生成新的简化多边形,从而实现建筑多边形的化简。在训练过程中,模型使用结构化的样本数据,设计了忽略特定索引的交叉熵损失函数以提升化简质量。试验设计包括主试验与泛化验证两部分。主试验基于洛杉矶1∶2000建筑数据集,分别采用0.2、0.3和0.5 mm 3种网格尺寸对多边形进行编码,实现了目标比例尺为1∶5000与1∶10000的化简。试验结果表明,在0.3 mm的网格尺寸下模型性能最优,验证集上的化简结果与人工标注的一致率超过92.0%,且针对北京部分区域的建筑多边形数据的泛化试验验证了模型的迁移能力;与LSTM模型的对比分析显示,在参数规模相近的条件下,LSTM模型无法形成有效收敛,并生成可用结果。本文证实了Transformer在处理空间几何序列任务中的潜力,且能够有效复用已有化简样本,为智能建筑多边形化简提供了具有工程实用价值的途径。 展开更多
关键词 地图综合 建筑多边形化简 TOKENIZATION transformer模型 上下文工程
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基于CNN-Transformer的黄河水质参数并行预测模型
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作者 王超梁 郭荣幸 +3 位作者 赵雪专 王军 赵妮媛 陈济民 《人民黄河》 北大核心 2026年第3期152-156,共5页
针对传统水质参数预测方法在处理复杂非线性水质参数变化时精度不足的问题,基于水质参数变化的周期性和非线性特征,提出一种基于CNN-Transformer的黄河水质参数并行预测模型,对2020—2025年黄河流域七里铺监测断面的溶解氧、高锰酸盐指... 针对传统水质参数预测方法在处理复杂非线性水质参数变化时精度不足的问题,基于水质参数变化的周期性和非线性特征,提出一种基于CNN-Transformer的黄河水质参数并行预测模型,对2020—2025年黄河流域七里铺监测断面的溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮、总磷进行预测。模型将监测数据并行输入CNN(卷积神经网络)模块和Transformer模块,分别提取局部细节特征和全局动态特征,利用全连接层将融合特征映射至预测结果。对比CNN-Transformer模型与RNN(循环神经网络)、CNN、LSTM(长短期记忆网络)、Transformer模型的预测性能,结果表明,与其他4种模型相比,CNN-Transformer模型的MSE减小了3.93%~10.96%,RMSE减小了5.82%~9.33%,MAE减小了12.44%~14.48%,R^(2)增大了6.56%~26.65%,其表现出优异的性能。 展开更多
关键词 水质参数 并行预测 CNN-transformer模型 黄河
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基于Transformer模型堤坝渗漏入口精准识别方法研究
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作者 梁越 赵硕 +4 位作者 喻金桃 许彬 张斌 龚胜勇 舒云林 《岩土工程学报》 北大核心 2026年第1期187-195,共9页
渗漏是堤坝工程面临的主要安全隐患,渗漏入口精确识别与定位对降低堤坝风险至关重要。通过堤坝渗漏入口示踪剂分布及其运移特征模拟数据,训练学习Transformer模型以确定最优参数条件并分析该条件下该模型的预测效果,进一步通过室内模型... 渗漏是堤坝工程面临的主要安全隐患,渗漏入口精确识别与定位对降低堤坝风险至关重要。通过堤坝渗漏入口示踪剂分布及其运移特征模拟数据,训练学习Transformer模型以确定最优参数条件并分析该条件下该模型的预测效果,进一步通过室内模型试验验证该模型的可靠性。研究表明:①当迭代次数达600次时,模型预测的流速最大值相对误差最小,且最大流速值坐标与真实渗漏入口坐标最为接近,预测效果最佳;在此条件下,当数据采集时长为50 s时,模型预测的流速最大值相对偏差最小,预测效果最优。②在最佳迭代次数和数据采集时长条件下,模型预测精度超过95%,渗漏入口大小和渗漏流量的预测值与真实值差异极小,且流速和位置预测相对误差均较低,其中位置预测相对误差低于5%。③将电导率试验采集数据转换为示踪剂浓度并输入至该模型进行流速分布预测,可知该模型能准确定位渗漏入口位置,且流速和渗漏入口坐标的预测平均相对误差均低于10%,进而验证了该模型在渗漏入口定位中的有效性与准确性。相关研究成果可为堤坝渗漏入口精确识别奠定理论基础和提供技术支撑。 展开更多
关键词 堤坝 渗漏入口 transformer模型 精准识别 室内模型试验
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基于长短期记忆网络-Transformer模型参数优化的锂离子电池剩余使用寿命预测 被引量:1
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作者 高建树 郝世宇 党一诺 《汽车工程师》 2026年第1期32-39,共8页
为提高锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测的准确性,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)网络-Transformer模型参数优化的RUL预测方法,采用网格搜索法选取模型的超参数,利用LSTM网络提取锂离子电池时间序列中的长短期依赖关系,使用Transforme... 为提高锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测的准确性,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)网络-Transformer模型参数优化的RUL预测方法,采用网格搜索法选取模型的超参数,利用LSTM网络提取锂离子电池时间序列中的长短期依赖关系,使用Transformer的自注意力机制处理全局信息并对超参数进行优化,通过全连接层进行最终的寿命预测。基于美国国家航空航天局(NASA)数据集和先进生命周期工程中心(CALCE)数据集的试验验证结果表明,模型在更短的序列长度、更少的隐藏层数量和训练次数等条件下,在多种评价指标上均优于LSTM网络模型、Transformer模型及其他神经网络模型,具有更高的预测精度和鲁棒性。最后,通过不同电池的对比试验进一步验证了模型在不同电池数据上的泛化能力。 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余使用寿命预测 参数优化 长短期记忆神经网络 transformER 混合模型
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基于多尺度特征提取与ResNet-Transformer的抽油机故障诊断
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作者 韩东颖 朱志洲 +1 位作者 葛子轩 时培明 《计量学报》 北大核心 2026年第1期35-41,共7页
提出了一种多尺度特征提取与ResNet-Transformer算法用于抽油机故障诊断。首先,利用深度残差网络ResNet-34的局部特征提取能力捕获示功图空间细节,并借助Transformer编码器上下文建模能力获取全局特征,构建了端到端的抽油机故障诊断框架... 提出了一种多尺度特征提取与ResNet-Transformer算法用于抽油机故障诊断。首先,利用深度残差网络ResNet-34的局部特征提取能力捕获示功图空间细节,并借助Transformer编码器上下文建模能力获取全局特征,构建了端到端的抽油机故障诊断框架;其次,引入多尺度特征提取模块,通过1×1、3×3和5×5卷积核并行提取不同尺度的特征信息,增强对示功图细节的感知能力;最后,设计了特征融合注意力机制,自适应地整合多尺度特征和全局语义信息。在包含7种典型工况的示功图数据集上进行实验,结果表明,该算法在故障诊断任务中取得了94%准确率,验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 力学计量 故障诊断 抽油机 示功图 多尺度特征提取 ResNet-transformer模型
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多尺度非对称注意力遥感去雾Transformer
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作者 王旭阳 梁宇航 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期77-89,共13页
雾霾干扰会导致遥感图像结构模糊、细节丢失,严重影响下游视觉任务的准确性。为此,本文提出一种异构增强的遥感图像去雾网络,从空间结构建模与频率信息整合2个层面提升特征恢复能力。具体而言,设计多尺度非对称注意力Transformer模块,... 雾霾干扰会导致遥感图像结构模糊、细节丢失,严重影响下游视觉任务的准确性。为此,本文提出一种异构增强的遥感图像去雾网络,从空间结构建模与频率信息整合2个层面提升特征恢复能力。具体而言,设计多尺度非对称注意力Transformer模块,引入方向感知机制以增强模糊边缘与纹理细节的建模;同时构建基于小波变换高低频自适应增强模块,使用Haar小波分解分离频域信息,分别通过高频与低频子模块强化边缘轮廓与结构表达。2个模块分别嵌入特征提取与融合阶段,协同缓解传统方法方向性建模不足与高频特征易丢失等问题。在保持低计算开销的前提下,本文方法在HAZE1K与RICE数据集上的平均PSNR/SSIM性能分别达到24.9936/0.9099与33.1802/0.8942,在细节恢复方面表现出显著优势。 展开更多
关键词 遥感图像去雾 transformER 非对称注意力 高低频特征增强 小波变换 方向感知建模 深度学习
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基于Transformer多尺度融合网络的暖通空调能耗预测模型
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作者 于水 韩府宏 +1 位作者 罗宇晨 孙圣坤 《太阳能学报》 北大核心 2026年第2期300-309,共10页
提出一种基于Transformer的多尺度融合网络模型,用于预测建筑暖通空调的能耗。通过引入多尺度金字塔模块与时间卷积网络结构,该模型能够有效捕捉时序特征的局部与整体信息,从而提高预测的准确性。实验结果表明,该模型在预测性能上优于... 提出一种基于Transformer的多尺度融合网络模型,用于预测建筑暖通空调的能耗。通过引入多尺度金字塔模块与时间卷积网络结构,该模型能够有效捕捉时序特征的局部与整体信息,从而提高预测的准确性。实验结果表明,该模型在预测性能上优于传统的单一模型,均方根误差(RMSE)与平均绝对误差(MAE)均显著降低,决定系数(R2)达到0.9826。该模型可为建筑能耗管理提供一种高效且准确的预测工具,有助于实现更高效的建筑能源管理与节能策略。 展开更多
关键词 HVAC 特征提取 深度学习 负荷预测 多尺度特征 transformer模型
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Transformer架构驱动下的综采工作面矿压时序特征智能预测
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作者 杜锋 陈博 +7 位作者 王文强 浦海 杜雪明 李国栋 乔瑞 李鑫磊 徐杰 曹煜 《煤田地质与勘探》 北大核心 2026年第2期1-13,共13页
【背景】矿压预测是顶板灾害预警和管理的重要手段,是智能化矿井安全生产的前提和基础。开采过程中综采工作面环境复杂多变,导致基于电液控制系统采集的支架压力数据分布差异较大,预测困难。【方法】基于Transformer的矿压预测模型,使... 【背景】矿压预测是顶板灾害预警和管理的重要手段,是智能化矿井安全生产的前提和基础。开采过程中综采工作面环境复杂多变,导致基于电液控制系统采集的支架压力数据分布差异较大,预测困难。【方法】基于Transformer的矿压预测模型,使用线性插值填补缺失的矿压值,并使用滑动窗口算法调整训练时的矿压数据结构;针对矿压数据的时序特性,构建融合时序特征的输入序列,利用多头注意力(multi-head-attention)机制动态计算权重,根据数据本身自适应地聚焦关键时间步,从而有效捕捉复杂的非线性时序依赖,显著提升特征表征与预测能力,最后使用迁移学习方法,完成对上、中、下工作面支架工作阻力预测,并搭建基于矿压大数据的智能分析及预测平台。【结果和结论】使用多头注意力机制代替神经网络捕捉全局矿压数据特征,比循环神经网络(recurrent neural network,RNN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)具有更强长序列依赖能力和特征学习能力,能有效降低模型损失,更加适用于预测矿压,Transformer模型在测试集上的均方误差和平均绝对误差损失精度分别达到0.34%和2.57%。Transformer模型也具有较强的泛化能力,使用迁移学习方法微调后,能够有效降低模型损失,在迁移同工作面其他支架时具有更好的泛化效果,Transformer预测模型进一步验证在矿压预测问题的适用性和可行性。平台可视化显示系统可精准分析预测前后的来压次数、推进距离、来压判据和工作面矿压云图等关键参数,为顶板灾害预警乃至其他灾害预警提供新思路,也为矿井安全高效开采与智能化建设奠定了坚实基础。 展开更多
关键词 综采工作面 深度学习 transformer模型 时间序列 矿压显现 矿压预测
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基于近红外光谱与Transformer的烟叶感官指标预测方法
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作者 张云伟 张健涛 +3 位作者 张海 周渭皓 李斌 陶成金 《农业机械学报》 北大核心 2026年第1期386-396,共11页
为克服传统卷烟配方设计与维护过程中存在的主观性强、过度依赖人工经验及感官评吸等技术瓶颈,利用“近红外光谱-化学成分-感官指标”的间接关联,提出了一种基于近红外光谱与Transformer架构的端到端烟叶感官质量指标预测方法。首先采用... 为克服传统卷烟配方设计与维护过程中存在的主观性强、过度依赖人工经验及感官评吸等技术瓶颈,利用“近红外光谱-化学成分-感官指标”的间接关联,提出了一种基于近红外光谱与Transformer架构的端到端烟叶感官质量指标预测方法。首先采用Savitzky-Golay卷积平滑法(SG)、一阶导数法(D1)、多元散射校正(MSC)3种光谱预处理技术有效消除基线漂移和散射干扰;进而设计了一种面向光谱数据特征的Transformer预测模型,实现了烟叶感官质量三维评价体系(风格特征:清香、甜香、焦香;烟气特征:浓度、劲头;质量特征:香气质、香气量、杂气、刺激、余味)的精准预测,并采用了SHAP方法对模型进行分析,增强了模型的可解释性。结果表明,模型对各感官指标测试集预测的平均绝对误差均不高于0.56,具有较好可用性;针对不同感官指标,模型表现出对不同光谱特征波段的捕捉,有效挖掘了光谱特征的协同作用机制,具有较好可解释性。在此基础上,进一步结合多维相似度分析设计了一种辅助烟叶替代方法,可为烟叶替代与配方优化提供量化决策支持。 展开更多
关键词 烟叶感官指标 近红外光谱 transformER 预测模型 烟叶替代
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基于TCN-Transformer混合架构的中低速磁浮列车制动模型
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作者 王果 石开 +3 位作者 闵永智 吕微熹 夏楷哲 吴艾玲 《科学技术与工程》 北大核心 2026年第6期2579-2591,共13页
针对中低速磁浮列车传统单质点制动模型电制动响应延迟、液压补偿离散导致的列车制动建模问题,提出了基于TCN-Transformer(temporal convolutional network-transformer)混合架构的制动模型。通过三级预处理体系构建:涡流测速数据缺失... 针对中低速磁浮列车传统单质点制动模型电制动响应延迟、液压补偿离散导致的列车制动建模问题,提出了基于TCN-Transformer(temporal convolutional network-transformer)混合架构的制动模型。通过三级预处理体系构建:涡流测速数据缺失值插补、运行状态分解和多尺度窗口特征生成,融合时间卷积网络的局部时序模式捕获能力,结合Transformer的全局动态关联建模优势,建立中低速磁浮列车制动特性预测方法。实验表明,该模型在50步长预测时平均绝对误差为1.114 km/h,较单体Transformer模型降低7.2%;线路实测数据集验证显示,模型制动响应时间较传统动力学模型提前22.1 s,消除最高限速段超限波动,停车位移误差缩小32.4%。研究表明,混合架构通过多尺度特征融合有效解决了电-液混合制动动态补偿的非线性建模问题,为磁浮列车智能制动系统提供了具有实时预测能力的解决方案。 展开更多
关键词 中低速磁浮列车 TCN-transformer混合架构 制动建模 多尺度特征融合 时间序列预测
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A fnite element parametric modeling technique of aircraft wing structures 被引量:13
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作者 Tang Jiapeng Xi Ping +1 位作者 Zhang Baoyuan Hu Bifu 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2013年第5期1202-1210,共9页
A finite element parametric modeling method of aircraft wing structures is proposed in this paper because of time-consuming characteristics of finite element analysis pre-processing. The main research is positioned du... A finite element parametric modeling method of aircraft wing structures is proposed in this paper because of time-consuming characteristics of finite element analysis pre-processing. The main research is positioned during the preliminary design phase of aircraft structures. A knowledge- driven system of fast finite element modeling is built. Based on this method, employing a template parametric technique, knowledge including design methods, rules, and expert experience in the process of modeling is encapsulated and a finite element model is established automatically, which greatly improves the speed, accuracy, and standardization degree of modeling. Skeleton model, geometric mesh model, and finite element model including finite element mesh and property data are established on parametric description and automatic update. The outcomes of research show that the method settles a series of problems of parameter association and model update in the process of finite element modeling which establishes a key technical basis for finite element parametric analysis and optimization design. 展开更多
关键词 Finite element model Geometric mesh model KNOWLEDGE parametric modeling Skeleton model TEMPLATE WING
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结合Transformer的扩散模型用于人脸美丽预测
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作者 甘俊英 黎慧聪 +2 位作者 陈汉添 庄圳鑫 陈真 《机电工程技术》 2026年第3期74-79,共6页
模型过度拟合数据库中的噪声标签,导致人脸美丽预测任务中存在泛化能力较弱、预测准确率降低的问题。针对此问题,提出了一种结合Transformer的扩散模型用于训练过程中的标签去噪和重建。模型学习条件概率分布,以“分类器引导”方式控制... 模型过度拟合数据库中的噪声标签,导致人脸美丽预测任务中存在泛化能力较弱、预测准确率降低的问题。针对此问题,提出了一种结合Transformer的扩散模型用于训练过程中的标签去噪和重建。模型学习条件概率分布,以“分类器引导”方式控制生成过程,包含条件信息编码器和去噪网络。首先,迁移Swin Transformer的预训练权重,微调并获取初步预测,作为输出先验;其次,将先验知识作为扩散模型后向过程端点的均值,并调节每一个时间步的去噪转换;最后,提取人脸美丽特征,经扩散模型推理得到预测结果。基于3个人脸美丽数据库进行了实验验证,结果表明,所提模型优于基准扩散模型及人脸美丽预测方法。就准确率而言,所提模型在SCUT-FBP5500、LSAFBD、CelebA数据库上分别取得76.50%、72.65%、81.78%的准确率,分别比基准扩散模型提升了0.73%、1.76%、1.12%,比人脸美丽预测方法提升了1.00%、4.42%、0.37%,较好地解决了噪声标签的问题,提高了预测性能,可广泛应用于其他图像分类任务或相关领域。 展开更多
关键词 人脸美丽预测 扩散模型 transformER 条件信息编码器
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基于LSTM-Transformer的钢铁工业用户调节潜力预测与优化
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作者 李彬 张雨蒙 周照钒 《电力系统自动化》 北大核心 2026年第5期54-62,共9页
工业用户作为城市用电主体之一,其负荷复杂多变且受用户调节潜力影响较大,传统的预测方法难以准确估计钢铁工业用户的调节能力。为了兼顾负荷波动的不确定性以及钢铁工业用户用电行为的规律性特征,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)-Trans... 工业用户作为城市用电主体之一,其负荷复杂多变且受用户调节潜力影响较大,传统的预测方法难以准确估计钢铁工业用户的调节能力。为了兼顾负荷波动的不确定性以及钢铁工业用户用电行为的规律性特征,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)-Transformer的钢铁用户调节潜力预测方法。该方法利用LSTM网络捕捉工业负荷可调设备、检修计划和用户调节潜力样本等序列的长期依赖关系提取特征,并通过Transformer模块进行位置编码,利用双层多头自注意力机制捕获数据不同属性间的关系并进行拼接,从而获取多因素影响下的工业用户调节潜力。选取中国天津某钢铁厂的实际运行数据,对4种模型计算潜力值进行对比。实验结果表明,相较于其他模型,所提模型的平均误差降低约40%,具有更高的精度,能够有效反映钢铁工业用户的调节潜力,为优化调度提供有力支持。 展开更多
关键词 需求响应 钢铁工业 负荷 调节潜力 用电 LSTM-transformer模型 多头自注意力机制
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Dynamic parametric modeling-based model updating strategy of aeroengine casings 被引量:10
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作者 Chengwei FEI Haotian LIU +3 位作者 Shaolin LI Huan LI Liqiang AN Cheng LU 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2021年第12期145-157,共13页
For accurate Finite Element(FE)modeling for the structural dynamics of aeroengine casings,Parametric Modeling-based Model Updating Strategy(PM-MUS)is proposed based on efficient FE parametric modeling and model updati... For accurate Finite Element(FE)modeling for the structural dynamics of aeroengine casings,Parametric Modeling-based Model Updating Strategy(PM-MUS)is proposed based on efficient FE parametric modeling and model updating techniques regarding uncorrelated/correlated mode shapes.Casings structure is parametrically modeled by simplifying initial structural FE model and equivalently simulating mechanical characteristics.Uncorrelated modes between FE model and experiment are reasonably handled by adopting an objective function to recognize correct correlated modes pairs.The parametrized FE model is updated to effectively describe structural dynamic characteristics in respect of testing data.The model updating technology is firstly validated by the detailed FE model updating of one fixed–fixed beam structure in light of correlated/uncorrelated mode shapes and measured mode data.The PM-MUS is applied to the FE parametrized model updating of an aeroengine stator system(casings)which is constructed by the proposed parametric modeling approach.As revealed in this study,(A)the updated models by the proposed updating strategy and dynamic test data is accurate,and(B)the uncorrelated modes like close modes can be effectively handled and precisely identify the FE model mode associated the corresponding experimental mode,and(C)parametric modeling can enhance the dynamic modeling updating of complex structure in the accuracy of mode matching.The efforts of this study provide an efficient dynamic model updating strategy(PM-MUS)for aeroengine casings by parametric modeling and experimental test data regarding uncorrelated modes. 展开更多
关键词 Aeroengine casings Correlated mode pair model updating parametric modeling Structural dynamics Uncorrelated modes
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A Feature-Based Parametric Product Modeling System in CIMS Environment 被引量:4
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作者 李海龙 《High Technology Letters》 EI CAS 1997年第1期13-16,共4页
This paper proposes an approach of developing the feature based parametric product modeling system which is suitable for integrated engineering design in CIMS environment.The architecture of ZD--MCADII and the charact... This paper proposes an approach of developing the feature based parametric product modeling system which is suitable for integrated engineering design in CIMS environment.The architecture of ZD--MCADII and the characteristics of its each module are introduced in detail. ZD--MCADII’s product data is managed by an object--oriented database management system OSCAR, and the product model is built according to the standard STEP. The product design is established on a unified product model, and all the product data are globally associated in ZD--MCADII. ZD--MCADII provides various design features to facilitate the product design, and supports the integrity of CAD, CAPP and CAM. 展开更多
关键词 CIMS FEATURE based modeling parametric design PRODUCT model OODB
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Development cost prediction of general aviation aircraft projects with parametric modeling 被引量:5
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作者 Xiaonan CHEN Jun HUANG Mingxu YI 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第6期1465-1471,共7页
The study of the development cost of general aviation aircraft is limited by small samples with many cost-driven factors. This paper investigates a parametric modeling method for prediction of the development cost of ... The study of the development cost of general aviation aircraft is limited by small samples with many cost-driven factors. This paper investigates a parametric modeling method for prediction of the development cost of general aviation aircraft. The proposed technique depends on some principal components, acquired by utilizing P value analysis and gray correlation analysis. According to these principal components, the corresponding linear regression and BP neural network models are established respectively. The feasibility and accuracy of the P value analysis are verified by comparing results of model fitting and prediction. A sensitivity analysis related to model precision and suitability is discussed in detail. Results obtained in this study show that the proposed method not only has a certain degree of versatility, but also provides a preliminary prediction of the development cost of general aviation aircraft. 展开更多
关键词 BP neural network DEVELOPMENT cost General AVIATION AIRCRAFT GRAY correlation ANALYSIS Linear regression P value ANALYSIS parametric modeling Preliminary prediction Sensitivity ANALYSIS
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