机理与数据融合计算是指将机理建模和数据分析相结合的一种计算方法。机理建模是通过建立数学模型来描述系统的行为规律,而数据分析则是通过对系统数据的统计和分析来揭示系统的特征。机理与数据融合计算的目标是通过综合利用机理模型和实际数据,提高对系统行为的理解和预测能力。 机理与数据融合计算在许多领域都有广泛的应用...
机理与数据融合计算的主要步骤包括数据处理和预处理、模型校准和参数估计、模型评估和验证等。其中,数据处理和预处理阶段包括数据清洗、缺失值填补、异常值检测等,以获得高质量的观测数据。模型校准和参数估计阶段通过优化算法或统计方法,将观测数据与机理模型进行拟合,从而获得更准确的模型参数或校正模型假设。模型评估和验...
数据与机理融合建模 数据与机理融合建模是一种系统建模方法,将数据驱动和基于物理机理的建模方法结合起来,以更真实、精确和可靠地描述一个系统或过程的行为和性能。该方法的基本思想是,利用数据获取系统或过程的行为模式,同时利用基于物理机理的模型来解释这些模式,并进一步推导系统或过程的未知行为和性能。 数据与机理...
例如,在天气预报领域,早已实现了机理模型(如求解Navier-Stokes方程)与观测数据的融合,这一过程被称为“资料同化”。通过结合物理模型的严谨性和实际观测数据的实时性,天气预报的准确性得到了显著提升。 机理-数据融合预报天气,【人工智能和科学计算】https://www.bilibili.com/video/BV1gX4y1J78B/?share_source=co...
21、(1)本发明利用生产事件控制指令包含的运动数据动态更新数字孪生装备模型的位姿参数,通过实测位姿数据与数字孪生装备模型融合实现物理装备实体与数字孪生装备间虚实同步仿真。 22、(2)本发明基于数据-机理融合构建位姿误差补偿及动态修正机制,通过整合实测位姿数据与数字孪生装备模型迭代更新最佳位姿误差补偿值,从而提升了...
1、本发明为解决现实环境下驾驶员行为不确定性和车辆复杂动力学带来的挑战,提出数据与机理融合驱动的个性化人机协同转向控制方法。该方法利用在线收集到的驾驶员转向角历史数据,迭代学习获取面向个性化驾驶员的车辆主动前轮转向系统和主动后轮转向系统的最优控制策略。
专利摘要显示，本申请实施例公开了一种基于数据驱动与机理模型融合的措施推荐方法和系统；本申请实施例包括：获取应用场景对应的监测数据；基于所述监测数据，生成应用场景对应的实时足迹演化集合；基于足迹演化路径、所述足迹演化路径对应的处置措施以及所述处置措施对应的受控结果，生成所述应用场景对应的映射表；基于所述...
我认为:工业数据建模的真正出路是数据与机理的融合:机理主要解决的是定性的问题,而数据是要解决定量的问题,两者无法相互代替。没有机理,难以判断模型的对错、适用范围的大小、模型的可靠性不会太高;没有数据,我们难以给出定量的结果。直接从机理出发的建模,不适合复杂的模型:因为数据不足以保证模型的准确和可靠性。
报告题目:机理与数据融合的计算成像 报 告 人:董彬 教授 报告时间:2023年6月14日(周三)15:00 报告地点:校本部教二楼323室 报告摘要 计算成像是我们观察和理解自然界的重要途径,它关注如何高效地感知自然现象、获取数据并重建高质量的图像,以支...
本发明涉及一种数据与机理融合的卷绕机锭轴装配精度预测方法,在雅可比旋量模型基础上引入公差域的点云拟合对旋量的实际变动区间进行求解,该方法考虑了并联装配关系和零件表面形貌特征对锭轴装配精度的影响,提高机理模型的预测精度;针对锭轴装配数据少,致使数据补偿机理误差困难的问题,本发明提出深度置信神经网络双层BP神经...