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...
针对航空推进系统中进气道/发动机/尾喷管之间的匹配问题,并考虑到装配差异、性能退化和传感器噪声的影响,论文建立了多变量、高精度的进/发/排一体化部件级模型,并提出了一种机理-数据融合的自适应建模方案,提高了模型计算精度,为航空推进...
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...
4.模型集成:将机理建模和数据驱动建模的结果进行集成,利用融合算法综合考虑两者的优势,得到更准确的综合模型。 结论 电力系统的建模是保障其稳定运行和优化调度的重要基础。传统的机理建模和现代的数据驱动方法各有优势,但也存在局限性。通过混合建模的方式,可以充分发挥两者的优势,实现对电力系统更精准、更高效的建模与...
这时候,仿真模型与统计模型有两种典型融合方式。 (1)仿真作为统计模型的训练验证平台。现实世界中数据的场景覆盖度有限,故障样本数量更有限,这对统计学习模型训练通常是不够的。这时候可以发挥仿真模型场景覆盖全面的优势,模拟在工业现场出现不了或极少出现的场景(如重大故障、极端工况)。仿真模型为统计模型生成训练数据...
一、机理与数据融合计算的概念 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...