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Knock prediction for dual fuel engines by using a simplified combustion model
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作者 费少梅 刘震涛 严兆大 《Journal of Zhejiang University Science》 EI CSCD 2003年第5期591-594,共4页
The present work used a methane-air mixture chemical kinetics scheme consisting of 119 elementary reaction steps and 41 chemical species to develop a simplified combustion model for prediction of the knock in dual fue... The present work used a methane-air mixture chemical kinetics scheme consisting of 119 elementary reaction steps and 41 chemical species to develop a simplified combustion model for prediction of the knock in dual fuel engines. Calculated values by the model for natural gas operation showed good agreement with corresponding experimental values over a broad range of operating conditions. 展开更多
关键词 Dual fuel engines combustion model Knock prediction
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Establishment of a CouplingModel for the Prediction of Heat Dissipation of the Internal Combustion Engine Based on Finite Element
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作者 Hongyu Mu Yinyan Wang +5 位作者 Hong Teng Xingtian Zhao Xiaolong Zhang Yan Jin Shiyang Hao Jingfeng Zhao 《Energy Engineering》 EI 2022年第3期1103-1116,共14页
The aerodynamics and heat transfer performance in the rear-mounted automobile cabin have an important influence on the engine’s safety and the operational stability of the automobile.The article uses STARCCM and GT-C... The aerodynamics and heat transfer performance in the rear-mounted automobile cabin have an important influence on the engine’s safety and the operational stability of the automobile.The article uses STARCCM and GT-COOL software to establish the 3D wind tunnel model and engine cooling system model of the internal combustion engine.At the same time,we established a 3D artificial coupling model through parameter transfer.The research results show that the heat transfer coefficient decreases with the increase of the comprehensive drag coefficient of the nacelle.This shows that the cabin flow field has an important influence on the heat transfer coefficient.Themainstream temperature rise of the engine room increases with the increase of the engine load.It is proved that vehicle speed affects the amount of heat dissipation of the engine room internal combustion engine under certain load conditions.The article provides a more effective and fast calculation method for the research on the heat dissipation of the internal combustion engine and the optimization of the cooling system equipment. 展开更多
关键词 Internal combustion engine coupled model predictION heat dissipation heat dissipation of the whole machine
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基于贝叶斯优化支持向量回归的煤自燃温度预测模型 被引量:1
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作者 杨海燕 胡新成 +1 位作者 蔡佳文 余照阳 《工矿自动化》 北大核心 2025年第7期36-43,51,共9页
针对传统煤自燃温度预测模型未考虑指标气体与温度数据之间存在多重共线性、模型预测精度不足问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法改进支持向量回归(SVR)超参数(BO-SVR)的煤自燃温度预测模型。利用煤自燃程序升温实验,对生成的指标... 针对传统煤自燃温度预测模型未考虑指标气体与温度数据之间存在多重共线性、模型预测精度不足问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法改进支持向量回归(SVR)超参数(BO-SVR)的煤自燃温度预测模型。利用煤自燃程序升温实验,对生成的指标气体数据进行收集与处理。利用Spearman相关性分析选择与煤温相关性较强的指标气体并分析指标气体生成量间的共线性;对选择的指标气体进行主成分分析,解决多重共线性问题的同时降低维数;采用5折交叉验证方法划分训练集和测试集,通过平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和判定系数(R^(2))指标,对BO-SVR模型的性能与SVR、粒子群优化SVR(PSO-SVR)和遗传算法优化SVR(GA-SVR)模型进行定量评价。结果表明,BO-SVR模型的MAE较其他3种模型分别降低了74.2%,36.7%和10.2%,RMSE分别降低了71.9%,33.3%和11.4%,R^(2)达0.9885,高于其他模型。选取山西煤炭进出口集团河曲旧县露天煤业有限公司的烟煤煤样开展平行试验,BO-SVR模型在新数据集上的MAE为4.9279℃,RMSE为6.4899℃,R^(2)达0.9853,与原数据集预测结果保持高度一致性。表明BO-SVR模型具有较好的泛化性、预测精度和鲁棒性,有助于提高预测煤自燃温度的准确性。 展开更多
关键词 煤自燃 贝叶斯优化 支持向量回归 指标气体 预测模型
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加力燃烧室一体化稳定器燃烧效率预测模型研究
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作者 赵昶 刘玉英 +1 位作者 刘广海 谢奕 《航空动力学报》 北大核心 2025年第8期365-374,共10页
为了在一体化加力燃烧室长度设计阶段快速获取不同工况下一体化稳定器下游不同位置的燃烧效率,在来流温度为600~1 250 K、来流速度为75~170 m/s和当量比0.08~0.16的条件下,以U型一体化火焰稳定器为研究对象,基于数值模拟研究与理论分析... 为了在一体化加力燃烧室长度设计阶段快速获取不同工况下一体化稳定器下游不同位置的燃烧效率,在来流温度为600~1 250 K、来流速度为75~170 m/s和当量比0.08~0.16的条件下,以U型一体化火焰稳定器为研究对象,基于数值模拟研究与理论分析相结合的方法,确定了适用于一体化加力燃烧室的湍流脉动速度的经验预测公式,提出了加力燃烧室一体化稳定器沿程燃烧效率预测模型,并对预测模型进行了验证。结果表明:该模型预测误差在非燃油自燃工况下不超过4%,在燃油自燃工况下不超过12%。 展开更多
关键词 加力燃烧室 一体化稳定器 燃烧效率 沿程 预测模型
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基于物理模型约束与注意力机制的卷积长短期记忆网络在火驱产量预测中的应用
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作者 袁元 赵仁保 +6 位作者 徐浩天 赵邑镇 孙梓齐 杨凤祥 展宏洋 李海波 吕世瑶 《大庆石油地质与开发》 北大核心 2025年第4期90-100,共11页
火驱是中国稠油开发的重大战略接替技术,具有原位生热,高采收率与绿色低碳的显著优势。由于其地下物理化学过程极其复杂,物理模型与数据挖掘方法之间难以达到统一,致使火驱产量预测难度较大。利用燃烧管实验,基于物质平衡理论,推导出火... 火驱是中国稠油开发的重大战略接替技术,具有原位生热,高采收率与绿色低碳的显著优势。由于其地下物理化学过程极其复杂,物理模型与数据挖掘方法之间难以达到统一,致使火驱产量预测难度较大。利用燃烧管实验,基于物质平衡理论,推导出火驱产油量的物理模型。结合深度学习算法,并将物理模型约束加入损失函数中,建立基于物理模型约束与注意力机制的卷积长短期记忆网络火驱产量预测模型。结果表明:基于物理模型约束与注意力机制的卷积长短期记忆网络方法的绝对误差、均方误差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别为0.0948、0.0113、0.1064、15.28%,相比其他方法误差较小,拟合效果较好;物理约束的引入,有效克服了复杂神经网络作为“黑箱”的可解释性不足问题,同时显著提高了模型的准确度和鲁棒性。研究成果可用于火驱油田生产井产量预测,为稠油火驱开发决策提供依据。 展开更多
关键词 稠油油藏 火驱技术 卷积神经网络 物理实验模型 产量预测
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加力燃烧室上游喷射式稳定器燃烧效率预测模型
6
作者 赵昶 刘玉英 +1 位作者 刘广海 乔程雨 《航空动力学报》 北大核心 2025年第7期220-228,共9页
火焰稳定器下游不同位置的燃烧效率预测是加力燃烧室长度设计中的重要问题。在来流温度600~900 K、来流速度75~170 m/s和当量比0.22~1.20的条件下,以上游喷射式U型钝体火焰稳定器为研究对象,采用数值模拟研究与理论分析相结合的方法,确... 火焰稳定器下游不同位置的燃烧效率预测是加力燃烧室长度设计中的重要问题。在来流温度600~900 K、来流速度75~170 m/s和当量比0.22~1.20的条件下,以上游喷射式U型钝体火焰稳定器为研究对象,采用数值模拟研究与理论分析相结合的方法,确定了适用于加力燃烧室的湍流火焰速度预测模型与湍流强度半经验预测公式,提出了基于化学反应速率控制的加力燃烧室上游喷射式钝体火焰稳定器的沿程燃烧效率预测模型,并对预测模型进行了验证。结果表明:与数值模拟结果相比,该模型对火焰稳定器下游不同位置处的燃烧效率预测误差,在不同来流温度和速度下不超过2.5%,不同当量比下不超过20%。 展开更多
关键词 加力燃烧室 上游喷射式稳定器 燃烧效率 沿程 预测模型
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基于RMPC燃煤火电机组多变量解耦控制策略 被引量:3
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作者 张林 叶军 周大慧 《湖北大学学报(自然科学版)》 2025年第3期465-472,F0003,共9页
针对火电机组燃煤锅炉燃烧系统存在的强耦合、强扰动及参数时变等问题,提出一种基于鲁棒模型预测控制的多目标协同燃烧优化控制策略。以主蒸汽压力、烟气含氧量和炉膛负压为被控量,以燃煤量、送风量和引风量为输入量,设计基于可逆矩阵... 针对火电机组燃煤锅炉燃烧系统存在的强耦合、强扰动及参数时变等问题,提出一种基于鲁棒模型预测控制的多目标协同燃烧优化控制策略。以主蒸汽压力、烟气含氧量和炉膛负压为被控量,以燃煤量、送风量和引风量为输入量,设计基于可逆矩阵解耦鲁棒模型预测控制(inverse matrix decoupling robust model predictive control,IMD-RMPC)的三输入三输出燃烧优化控制系统,通过可逆矩阵对三输入三输出模型进行解耦,用二次规划求解器优化目标函数,结合反馈控制率将得到的系统输入量作用于控制系统。仿真结果表明:与串级PID、MPC控制和未解耦的RMPC控制相比,在系统适配和失配情况下,所提出的IMD-RMPC控制策略的超调量和调节时间都为最小,在施加扰动的情况下,主汽压、烟气含氧量和炉膛负压的调节时间分别为54.62 s、34.41 s和86.41 s,超调量分别仅为6.32%、4.22%和5.90%,系统抗干扰及鲁棒性能得到有效提升。工程应用表明:主汽压、烟气含氧量和炉膛负压的超调量分别减小了1.06%、2.03%和16.35%,证明了IMD-RMPC控制策略的有效性。 展开更多
关键词 多变量控制 解耦控制 鲁棒模型预测控制 燃烧系统
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基于IWOA-LightGBM的煤自燃程度预测方法研究
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作者 臧燕杰 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第S1期64-70,共7页
为提升煤自燃预测精度,提出基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)与轻量级梯度提升机(LightGBM)融合的预测模型。首先,通过SPSS 27分析煤自燃程序升温试验中指标气体浓度的相关性,采用核主成分分析法(KPCA)提取主成分数据;然后,针对传统鲸鱼算法(... 为提升煤自燃预测精度,提出基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)与轻量级梯度提升机(LightGBM)融合的预测模型。首先,通过SPSS 27分析煤自燃程序升温试验中指标气体浓度的相关性,采用核主成分分析法(KPCA)提取主成分数据;然后,针对传统鲸鱼算法(WOA)易陷入局部最优的问题,引入Circle混沌映射、自适应权重及最优领域扰动策略改进其全局搜索能力,进而优化LightGBM超参数以提升预测精度并抑制过拟合;最后,将该模型应用于新疆沙吉海煤矿实际预测场景。结果表明:IWOA-LightGBM模型相较于其他模型,在测试样本中的准确率A分别提高13.33%、26.66%、20%、20%、13.33%;精确率P分别提高12.23%、24.45%、18.89%、18.89%、12.23%;召回率R分别提高13.1%、23.02%、18.1%、16.07%、10.56%;F_( 1)分别提高12.56%、23.79%、18.52%、17.58%、13.15%。模型在复杂条件下的可靠性与稳定性,展现出优于传统模型的泛化性与鲁棒性,能够为矿井煤自燃灾害预警提供了新的技术方案。 展开更多
关键词 煤自燃 改进鲸鱼优化算法(IWOA) 轻量级梯度提升机(LightGBM) 核主成分分析法(KPCA) 预测模型
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基于SSA-RBF神经网络的煤自然发火预测模型 被引量:3
9
作者 高飞 梁宁 +1 位作者 贾喆 侯青 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期128-137,共10页
为解决传统煤自燃预测模型预测状态单一和预测精度不高的问题,提出基于麻雀搜索算法(SSA)优化的径向基(RBF)神经网络煤自然发火预测模型。首先,采用程序升温试验分析煤样指标气随温度的变化特征,将煤自然发火过程按煤温分为缓慢(80≤t_(... 为解决传统煤自燃预测模型预测状态单一和预测精度不高的问题,提出基于麻雀搜索算法(SSA)优化的径向基(RBF)神经网络煤自然发火预测模型。首先,采用程序升温试验分析煤样指标气随温度的变化特征,将煤自然发火过程按煤温分为缓慢(80≤t_(i)<120℃)、加速(120≤t_(i)<160℃)和激烈(t_(i)≥160℃)3个氧化阶段,同时分析这3个阶段指标气与煤温的灰色关联度;其次通过不同维度测试函数检验粒子群算法(PSO)、灰狼算法(GWO)和SSA算法性能;最后利用6个矿区数据验证基于SSA-RBF神经网络的煤自燃预测模型的优越性。结果显示,缓慢氧化阶段CO/ΔO_(2)、CO、C_(2)H_(4)这3种指标气体与煤温的灰色关联系数最大;而加速氧化阶段C_(2)H_(4)/C_(2)H_(6)、CO/ΔO_(2)、CO_(2)/CO_(3)种指标与煤温的灰色关联系数最大。3种不同维度函数的测试结果表明:SSA与PSO、GWO相比具有更好的全局搜索能力和稳定性,其收敛速度更快;神经元数量为5个、迭代次数为300次时,SSA-RBF神经网络预测模型对缓慢氧化和加速氧化阶段的预测准确性分别达到了99%和93%。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法(SSA) 径向基函数(RBF)神经网络 煤自然发火 预测模型 指标气 灰色关联度
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基于机器学习的多气体指标煤自燃温度预测 被引量:8
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作者 曹富荣 吴学松 +4 位作者 李军 付天予 刘佳伟 李志辉 杨小彬 《煤矿安全》 CAS 北大核心 2024年第4期106-113,共8页
采空区煤自燃是诱发矿井火灾的主要因素之一,在矿井火灾中的占比高达90%。为实现采空区自燃的精准防治,需要准确获得采空区内部的高温点温度,以砚北煤矿为工程背景,分析其煤样氧化升温过程中产生的指标气体,建立煤自燃温度预测的指标体... 采空区煤自燃是诱发矿井火灾的主要因素之一,在矿井火灾中的占比高达90%。为实现采空区自燃的精准防治,需要准确获得采空区内部的高温点温度,以砚北煤矿为工程背景,分析其煤样氧化升温过程中产生的指标气体,建立煤自燃温度预测的指标体系,进而开展基于深度学习的多指标气体煤自燃温度预测研究。首先对砚北煤矿采集的煤样进行煤氧化升温实验,根据实验结果划分为单一气体指标与复合气体指标,分析各指标随温度上升的变化规律,进而确定合适的指标作为煤自燃温度预测指标;使用多源数据处理方法对煤自燃温度预测指标进行处理,应用库克距离法和多重插补法对数据进行清洗,并结合灰色关联度分析法建立煤自燃温度预测指标体系;使用Elman神经网络构建预测模型,确定模型结构与超参数后,进而建立煤自燃温度预测模型,获得煤氧化升温过程中温度的准确预测。 展开更多
关键词 多气体指标 ELMAN神经网络 多源数据处理 预测模型 煤自燃温度预测
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考虑燃烧室出口温度分布的航空发动机部件级模型 被引量:2
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作者 郑前钢 张宏维 张海波 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期240-257,共18页
燃烧室出口温度分布不均匀会使涡轮叶片受到不均匀的热载荷,严重影响涡轮叶片的工作寿命。本文提出一种具有燃烧室出口温度分布预测功能的部件级模型建模方法,为燃烧室出口温度分布控制研究提供了仿真平台。以变循环发动机为研究对象,... 燃烧室出口温度分布不均匀会使涡轮叶片受到不均匀的热载荷,严重影响涡轮叶片的工作寿命。本文提出一种具有燃烧室出口温度分布预测功能的部件级模型建模方法,为燃烧室出口温度分布控制研究提供了仿真平台。以变循环发动机为研究对象,根据其设计点参数设计燃烧室三维模型,通过CFD数值模拟的方法,计算得到该燃烧室三维模型在地面不同工作状态下的燃烧室出口温度分布场,组成温度分布场训练数据集。提出基于Inception-反卷积网络的燃烧室出口温度分布场重建方法,基于该方法构建了燃烧室出口温度分布场预测模型。建立了适用于全包线、全状态,可以预测燃烧室出口温度分布场的部件级模型,与传统的部件级模型相比,该模型能够预测发动机在不同工作状态、不同包线点下的燃烧室出口温度分布场。结果表明:Inception-反卷积网络在训练集和测试集上的均方误差比常规反卷积降低11.83%和5.6%,比WGAN-GP降低87%和90%;部件级模型预测温度分布场和CFD仿真温度分布场的温度分布趋势基本一致;所提出的Inception-反卷积网络预测精度高于常规反卷积网络和WGAN-GP网络预测精度,在热斑处温度点误差更小,在亚声速巡航点(H=8 km,Ma=0.7),(H=8 km,Ma=0.9)和超声速巡航点(H=10 km,Ma=1.4),(H=10 km,Ma=1.6)时,Inception-反卷积网络预测温度分布场的平均温度误差分别为0.05 K,-1.38 K,-1.54 K和4.44 K,均方误差分别为6.7×10^(-4),1.9×10^(-4),3.0×10^(-4)和1.4×10-3,热斑温度误差分别为-3.91 K,-3.67 K,-5.34 K和0.85 K。 展开更多
关键词 发动机部件级模型 燃烧室出口温度分布 深度学习 全包线 预测模型
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煤粉富氧燃烧CO_(2)富集特性与NO_(x)生成量模拟预测研究 被引量:3
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作者 严祯荣 钟布依 +5 位作者 胡超 张涛 何翔 夏杰 滕澜 笪耀东 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期632-640,共9页
分析了富氧下的煤粉燃烧特性、CO_(2)富集特性和NO_(x)生成特性,并模拟了CO_(2)富集和NO_(x)生成量的协同控制趋势。结果表明:与空气燃烧相比,富氧燃烧条件下CO_(2)富集分布与NO_(x)体积分数分布是负协同效应;不同O_(2)/CO_(2)体积分数... 分析了富氧下的煤粉燃烧特性、CO_(2)富集特性和NO_(x)生成特性,并模拟了CO_(2)富集和NO_(x)生成量的协同控制趋势。结果表明:与空气燃烧相比,富氧燃烧条件下CO_(2)富集分布与NO_(x)体积分数分布是负协同效应;不同O_(2)/CO_(2)体积分数比的富氧下,随着O_(2)体积分数的增加,炉膛出口的CO_(2)体积分数和NO_(x)体积分数都先上升到最大值后稍微下降,呈正协同效应,但出现拐点的O_(2)体积分数不同;CO_(2)富集到一定程度时,能有效抑制NO_(x)的生成量;在富氧条件下,可实现炉膛出口的高CO_(2)富集与低NO_(x)生成量的协同控制技术。 展开更多
关键词 富氧燃烧 多相流动 CO_(2)富集特性 低NO_(x)排放 模型预测
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锅炉燃烧系统变分模态分解建模方法研究 被引量:2
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作者 张效源 刘利军 +3 位作者 辛超 孙凯 鲍旭奇 李益国 《自动化仪表》 CAS 2024年第6期6-10,共5页
建立准确的燃烧系统模型是实现锅炉燃烧优化的基础。针对现有建模方法多步预测精度不足的问题,提出一种锅炉燃烧系统变分模态分解(VMD)建模方法。该方法将传统单个模型的预测方式转换为基于数据分解的混合模型预测方式。首先,采用VMD将... 建立准确的燃烧系统模型是实现锅炉燃烧优化的基础。针对现有建模方法多步预测精度不足的问题,提出一种锅炉燃烧系统变分模态分解(VMD)建模方法。该方法将传统单个模型的预测方式转换为基于数据分解的混合模型预测方式。首先,采用VMD将输出信号分解为多个规律变化的平稳序列,以降低数据的复杂度。然后,针对每个模态信号,利用在线最小二乘支持向量机算法和时间序列预测算法分别建立预测模型。最后,通过合成得到最终的预测结果。仿真结果表明,该方法有效提升了燃烧模型的单步和多步预测精度,可以为实现锅炉闭环燃烧优化控制奠定良好基础。该方法有助于解决常规燃烧系统建模方法中只关注单步预测误差而忽视多步预测误差的问题。 展开更多
关键词 锅炉燃烧系统 建模方法 锅炉效率 NOx生成量 变分模态分解 多步预测
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赣南马尾松林地表细小死可燃物含水率动态及模型 被引量:3
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作者 朱诗豪 吴志伟 +1 位作者 李政杰 李顺 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期158-168,共11页
[目的]建立森林地表细小死可燃物(枯落叶、细枯枝、枯草等)含水率预测模型,预警区域森林火灾引燃的可能性及其潜在火行为。[方法]基于野外长期定位观测的赣南地区典型植被类型马尾松林地表细小死可燃物含水率数据,在不同地形条件和时间... [目的]建立森林地表细小死可燃物(枯落叶、细枯枝、枯草等)含水率预测模型,预警区域森林火灾引燃的可能性及其潜在火行为。[方法]基于野外长期定位观测的赣南地区典型植被类型马尾松林地表细小死可燃物含水率数据,在不同地形条件和时间段进行气象因子随机森林相对重要性排序和皮尔逊相关性分析,建立地表细小死可燃物含水率随机森林模型和气象要素回归模型,比较不同模型精度指标,筛选适合赣南地区的森林火灾预测模型。[结果]赣南地区马尾松林地表细小死可燃物含水率具有明显变异性,阴坡含水率显著高于阳坡,在防火期初期最明显。地表细小死可燃物含水率与各气象要素(温度、相对湿度、风速、光照强度)具有极显著相关性(P<0.001);随机森林模型预测精度高于气象要素回归模型,阴坡2种模型精度均高于阳坡;具有滞后效应的光照强度因子对地表细小死可燃物含水率影响最大,影响地表细小死可燃物含水率的关键因素在阳坡是相对湿度、阴坡是风速。[结论]具有滞后效应的气象因子对赣南地区马尾松林地表细小死可燃物含水率有显著影响,考虑增加这些因素能更好预测地表细小死可燃物含水率变化,为火险预警提供可靠依据。 展开更多
关键词 地表细小死可燃物含水率 预测模型 气象要素回归模型 随机森林 赣南地区
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零维预测燃烧模型建模方法
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作者 胡登 王贺春 +3 位作者 王彬彬 王银燕 杨传雷 史明伟 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1322-1329,共8页
为了解决神经网络建立的柴油机零维燃烧模型对稳态和动态工况预测能力不稳定问题,本文采用遗传算法对神经网络的初始权值、阈值进行综合优化,提出了遗传算法-神经网络算法。基于TBD620型柴油机,通过稳态和瞬态试验获得运行参数和缸压数... 为了解决神经网络建立的柴油机零维燃烧模型对稳态和动态工况预测能力不稳定问题,本文采用遗传算法对神经网络的初始权值、阈值进行综合优化,提出了遗传算法-神经网络算法。基于TBD620型柴油机,通过稳态和瞬态试验获得运行参数和缸压数据,通过代数分析法结合遗传算法获得对应燃烧参数,最后分别利用遗传算法-神经网络算法和神经网络算法对燃烧模型进行构建并对比辨识结果。结果表明:与神经网络算法相比,遗传算法-神经网络算法构建的零维燃烧模型对应φ_(50)和IMEP预测值平均误差分别降低了43.84%和42.73%,遗传算法具有高效的权值、阈值寻优能力,模型具有更高的预测精度,泛化性更好,适用于柴油机零维燃烧模型研究。 展开更多
关键词 柴油机 韦伯方程 零维燃烧模型 神经网络 遗传算法 生物柴油 代数分析法 遗传算法-神经网络算法
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基于DBO-SVM的采空区煤自燃危险性预测 被引量:3
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作者 薛凯隆 崔欣超 +1 位作者 祁云 齐庆杰 《沈阳理工大学学报》 CAS 2024年第6期85-90,共6页
为实现采空区煤自燃危险的准确预警,避免自燃火灾的发生,引入蜣螂优化(dung beetle optimizer,DBO)算法与支持向量机(support vector machine,SVM)算法相结合的煤自燃预测模型。选取O_(2)、N_(2)浓度等十种指标作为自燃预测输入指标,自... 为实现采空区煤自燃危险的准确预警,避免自燃火灾的发生,引入蜣螂优化(dung beetle optimizer,DBO)算法与支持向量机(support vector machine,SVM)算法相结合的煤自燃预测模型。选取O_(2)、N_(2)浓度等十种指标作为自燃预测输入指标,自燃危险性等级作为输出指标,对所建模型进行训练,以四种分类性能评价指标检验模型的预测性能和精度,同时将DBO-SVM模型分别与DBO优化反向传播神经网络(BPNN)模型、粒子群优化算法(PSO)、优化BPNN神经网络模型以及SVM模型的预测结果进行对比分析。结果表明:DBO-SVM模型准确率相较于DBO-BPNN、PSO-BPNN、SVM模型分别提高了1333%、20%、3333%。将DBO-SVM模型应用于山西晋牛煤矿工作面煤自燃预测,该模型能快速准确地对不同矿井采空区煤自燃危险性进行预测,表明DBO-SVM模型相较于其他模型更具普适性和稳定性,更适合钻孔自燃预测。 展开更多
关键词 采空区 煤自燃 预测模型 蜣螂优化算法 支持向量机
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基于机器学习的预测模型对火电燃料燃烧效果的优化研究 被引量:1
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作者 王利兵 《中国高新科技》 2024年第7期56-58,共3页
文章旨在提出一种基于机器学习的预测模型,用于优化火电燃料燃烧效果。使用了深度神经网络(DNN)和支持向量机(SVM)等机器学习算法,结合燃烧理论和工程实践,建立了燃烧效果预测模型。通过对燃料特性、燃烧参数及环境因素的综合分析,提出... 文章旨在提出一种基于机器学习的预测模型,用于优化火电燃料燃烧效果。使用了深度神经网络(DNN)和支持向量机(SVM)等机器学习算法,结合燃烧理论和工程实践,建立了燃烧效果预测模型。通过对燃料特性、燃烧参数及环境因素的综合分析,提出了一种有效的优化策略,可提高火电厂燃料燃烧效率和减少排放。实验结果表明,所提出的模型具有良好的预测精度和鲁棒性,为火电行业提供了一种新的优化手段。 展开更多
关键词 机器学习 火电燃料 燃烧效果 预测模型 优化策略
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IGFC系统控制策略研究及模型开发
18
作者 刘长磊 李初福 +1 位作者 董斌琦 许明 《洁净煤技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第S02期289-293,共5页
整体煤气化燃料电池(IGFC)发电是一项煤基低碳高效发电革命性前沿技术,在高效发电的同时可以实现CO_(2)富集。探讨了IGFC系统控制策略,提出了IGFC系统关键单元燃料电池发电和尾气纯氧燃烧主要控制参数及控制方法,建立了高温燃料电池发... 整体煤气化燃料电池(IGFC)发电是一项煤基低碳高效发电革命性前沿技术,在高效发电的同时可以实现CO_(2)富集。探讨了IGFC系统控制策略,提出了IGFC系统关键单元燃料电池发电和尾气纯氧燃烧主要控制参数及控制方法,建立了高温燃料电池发电单元热平衡模型和纯氧燃烧尾气CO_(2)体积分数预测模型,通过实验获得了模型的相关参数。利用高温燃料电池发电单元热平衡模型,电堆电压和发电功率预测相对误差小于5%,获得了20 kW级高温燃料电池发电单元不同发电功率下的主要参数控制值;进行了20 kW级IGFC发电尾气燃烧实验验证,在较低的过氧系数(1.05)条件下,尾气纯氧燃烧后CO_(2)干基体积分数达到93%以上,与尾气CO_(2)体积分数模型预测误差小于1%。通过建立的模型预测,结合常规PID控制,可以实现IGFC系统关键参数有效控制。 展开更多
关键词 IGFC 纯氧燃烧 控制策略 模型预测
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内蒙古大兴安岭森林火险等级预报模型研究
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作者 杨淑香 吴宏伟 +2 位作者 董越 李洪峰 包兴华 《林业调查规划》 2024年第2期19-24,共6页
为提高森林火险等级预报的准确率和及时率,减少森林资源损失。以内蒙古大兴安岭地区为研究区域,利用遥感MODIS-NDVI数据反演可燃物的湿度指数,以气象指数、植被指数、闪电指数、湿度指数共同计算得出森林火险指数,以火险指数作为内蒙古... 为提高森林火险等级预报的准确率和及时率,减少森林资源损失。以内蒙古大兴安岭地区为研究区域,利用遥感MODIS-NDVI数据反演可燃物的湿度指数,以气象指数、植被指数、闪电指数、湿度指数共同计算得出森林火险指数,以火险指数作为内蒙古大兴安岭地区森林火险等级预报模型的量化指标,并对火险等级进行分级,获得内蒙古大兴安岭森林火险等级预报方法。该方法结合当地的实际情况,将闪电指数引入到预报模型中,并实现了定量化估测。同时,以近几年发生在该地区重特大森林火灾为例,对该预报模型进行了验证。该方法可较好地对内蒙古大兴安岭地区森林火险等级进行定量化预报。 展开更多
关键词 森林可燃物 MODIS-NDVI数据 含水率 火险等级 预报模型 大兴安岭
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煤自然发火期预测模型研究 被引量:22
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作者 邓军 张燕妮 +1 位作者 徐通模 徐精彩 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期568-571,共4页
通过对煤自燃过程及总参数的理论分析,得出煤体自然发火期与表征外界散热条件的毕渥数Bi、表征煤体散热性的煤体导温系数α和表征煤体放热性的参数A 有关.根据大型煤样自然发火实验台(1 5t)的测定结果,求出与发火期相对应的煤体等效放... 通过对煤自燃过程及总参数的理论分析,得出煤体自然发火期与表征外界散热条件的毕渥数Bi、表征煤体散热性的煤体导温系数α和表征煤体放热性的参数A 有关.根据大型煤样自然发火实验台(1 5t)的测定结果,求出与发火期相对应的煤体等效放热强度,并拟合出等效放热强度与表征煤体自燃性强弱的特征放热强度的函数关系,从而建立了实验条件下煤体自然发火期预测模型,该预测模型中未知参数少,易确定,预测误差小于15%. 展开更多
关键词 自然发火期 预测模型 特征放热强度
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