-
基于物理原理的广义学习方法在利用不完整模态数据进行模型更新中的应用
•PhyBL将特征方程嵌入到BLS中,以便在模态数据不完整的情况下进行模型更新。•特征方程约束确保了模态参数映射的物理一致性。•与普通BLS相比,PhyBL在处理轻微损伤时表现更为优异。•通过对广州塔的验证,pMAC值超过0.94,频率误差也在8%以内。引言精确的有限元模型对于结
来源:MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING
时间:2026-08-15
-
一种用于受非高斯脉冲激励影响的时变结构系统的自适应递归随机子空间识别方法
摘要:在实际工程中,结构系统的激励可能会受到非高斯脉冲噪声的干扰,这会在测得的响应信号中引入异常值,进而导致仅基于输出数据的模态参数识别结果出现偏差。为解决这一问题,本文提出了一种针对受非高斯脉冲激励的时变结构系统的新颖自适应递归随机子空间识别方法。该ARSSI方法采用自适应加权
来源:MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING
时间:2026-08-15
-
基于动态均衡博弈的多源融合方法在粉末床熔融设备故障诊断中的应用
摘要:随着增材制造技术向更高精度和生产效率发展,对于粉末床熔融设备而言,可靠的故障诊断变得越来越重要。这类设备会产生高维度、强相关性且随时间变化的多传感器数据,这些数据虽然蕴含丰富的状态信息,但也带来了较大的冗余性和计算负担。现有的融合方法主要侧重于提升精度或减少冗余,但往往难以
来源:COMPUTERS IN INDUSTRY
时间:2026-08-15
-
针对气候变化的态度与需求驱动的能源减排:一种机器学习方法
摘要在公众中推广减缓气候变化的行为是应对这一挑战的关键步骤,但不同群体在这方面的成效参差不齐。本文综述了关于个人对气候变化的态度与减缓行为之间关系的相关研究,重点关注需求端的能源消耗降低问题。文章还提出了一个分析框架,用以理解各种减缓策略背后的驱动因素及障碍。通过运用机器学习方法
-
虚拟电厂参与多个电力现货市场的协同决策方法
摘要:虚拟电厂通过参与电力现货市场,能够优化资源调度并提升经济效益。本文提出了一种基于动态规划的协调优化决策方法,用于多类型市场中的虚拟电厂,以应对因电价波动、负荷需求不确定性以及风能和太阳能发电的随机性所带来的协调交易难题。首先,构建了虚拟电厂参与能源市场与辅助服务市场的联合交
-
基于广义LIME的特征排序方法在利用SHAP和LIME–BORDA算法预测加州承载比中的应用
•共有12种机器学习回归模型被用于CBR预测的基准测试。•随机森林展现出最高的泛化性能,其测试R2值为0.832。•一种新的LIME–BORDA框架通过加权秩聚合实现了局部可解释性的提升。•经过改进的LIME–BORDA模型结果与全局SHAP重要性指标之间存在高度相关性。•细粒含
来源:ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS
时间:2026-08-15
-
一种用于优化基于生物质的联合发电的人工智能框架,该框架结合了固体氧化物电解、海水淡化、二氧化碳捕集以及甲烷化技术
摘要:向可持续能源系统的转型加剧了对能够同时生产多种高附加值产品并提高碳利用效率的综合性生物质利用途径的需求。然而,将生物质气化、二氧化碳捕获、氢气生产以及甲烷化技术整合到单一的人工智能辅助多联产框架中的研究仍较为有限。为填补这一空白,本研究提出了一种新型的生物质驱动型综合能源系
来源:ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT
时间:2026-08-15
-
PHiL方法在光伏-聚光太阳能热混合能源系统中实时云层事件发生时对蒸汽朗肯循环动态响应的评估
摘要:太阳能光伏与聚光太阳能发电系统相结合的装置会面临次级云层变化带来的影响,但同时必须遵守功率设备的升降速率限制,并确保电网稳定。本研究构建了一个功率硬件在环测试平台,该平台将动态的Simulink/Simscape聚光太阳能蒸汽朗肯循环功率模型与4.7千瓦的光伏阵列、逆变器控
来源:ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT
时间:2026-08-15
-
沟辅助停切技术:表层核沟辅助白内障手术中的无阻塞切割技术
切割技术适用于中度至硬度的晶核;然而,对于非固态晶核,要维持封堵以固定它则较为困难。我们设计的停止按压技术是对传统停止切割技术的改进,无需封堵即可实现完全切割。唯一的前提是让晶核保持稳定,使用超声能量进行晶核封堵并非必需。该技术要求医生掌握水平切割技巧,但这一过程存在囊膜撕裂和悬
来源:JCRS Online Case Reports
时间:2026-08-15
-
综述:用于先进传感的多孔金属膦酸盐的制备:合成方法、作用机制及应用
摘要作为金属有机框架材料的一个重要分支,金属膦酸酯框架材料因其出色的热稳定性和化学稳定性而备受关注,这类稳定性源自于金属与膦酸酯之间的强协调作用。与基于羧酸根的金属有机框架相比,金属膦酸酯框架在恶劣的化学环境下仍能保持结构完整,这一特性使其特别适合用于实际检测应用。然而,膦酸酯倾
来源:Inorganic Chemistry Communications
时间:2026-08-15