数据与机理融合建模方法主要有以下几个步骤: 1.数据采集和预处理:收集与系统或过程相关的数据,并进行数据清洗、处理和筛选。 2.建立初步的数据驱动模型:利用数据分析方法,例如数据挖掘、机器学习等,从数据中提取出系统或过程的特征,并将其用于构建初步的数据驱动模型。 3.建立基于物理机理的模型:利用物理学和工程学...
有学者开发了用于预测刀具磨损的物理引导混合模型,以自适应神经模糊系统基础,以加工条件参数和传感器数据为输入特征,融合刀具磨损率预测数值机理模型构建混合模型,其对于磨损的预测精度得到了较大提升; 有学者在GCNN中引入物理模型的刚度退化信息与导波信号的功率谱密度变化关系进行学习,以确保模型输出满足现有物理,通过仅对...
1.在方法论上,本文考虑了围护结构负荷和渗透负荷,基于此构建了机理数据融合负荷预测模型,并且探究了不同机理数据融合方式对预测性能的影响。 2.在实验结果上,所构建的机理数据融合模型在不同程度的小样本数据场景下能够有较好的预测性能和...
Ｍａｙ２０２２ꎬＮｏ ３ ㊀ 机理与数据融合的火电机组建模方法 贾佐梓ꎬ孙浩荀ꎬ李文辉ꎬ王㊀焜ꎬ郭耀元(白山热电有限责任公司ꎬ吉林㊀白山㊀１３４３００)摘㊀要:本文面向ＡＧＣ㊁一次调频的灵活运行需求ꎬ通过机理与数据结合的方法ꎬ建立了超临界火电机组模型ꎬ并根据实际运行数据进行了参数...
研究方法 本文所提出的数据机理融合模型的建模过程如图1所示,首先基于互信息、F_regression、RF和XGBoost方法,求得各个特征对终轧温度的重要性分数,并通过归一化计算每个特征的占比,最后采用算数平均方法计算特征的综合重要性分数,得到特征的综合排疡,...
孪生系统的机理+数据融合建模方法,首先阐述了基本数学原理以及建模方法,并对比了机理+数据融合建模与传统数据模型,机理模型的区别;然后从模型选择,物理机理约束以及实际任务需求3个角度详细给出了机理+数据融合建模方法的构造过程,总结了目前学术界的最新研究进展;最后介绍了国内外关于机理+数据融合建模方法在工业设备设计...
中数字孪生系统的机理+数据融合建模方法摘要工业互联网的快速发展为学术界以及工业界带来了新型研发范式——数据密集型科学发现,融合物理机理以及数据驱动的建模方法是其中的研究热点之一,这种方式可以充分发挥机理仿真可解释性和泛化能力强、数据驱动模型灵活性和可学习的优势,为未来数字孪生系统提供高效、灵活的工具和方法...
为了解决当前光电成像制导武器全数字仿真试验中缺少导引头数学模型的难题, 本文依据数字孪生思想, 提出了一种机理与数据融合的光电成像导引头建模方法。 以典型红外成像导引头为例, 基于红外探测识别的基本原理构建了其探测识别过程的机理模型, 然后基于红外成像导引头在不同工作场景下的实测数据集, 构建了其制导指令...