导读:本文包含了过程参数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:参数,过程,自适应,高斯,花键,工艺,正交。
过程参数论文文献综述
周奕琦,陈开宇,张伟[1]（2019）在《平原地区泵闸叁维参数化全过程设计研究》一文中研究指出平原地区泵闸主体的结构型式大多较为相似,而传统的二维设计仍需要逐一设计,且前期设计方案的调整,及施工图阶段的二维配筋图绘制也有大量的修改工作,使得设计效率低下。针对以上问题,考虑采用叁维参数化设计来解决。即将同一类型的泵闸建立参数化模型模板,利用该模板通过修改参数可得到同一类型不同尺寸的泵闸,并可直接进行下一步的叁维配筋及出图、工程量统计工作。通过某泵闸工程实例,利用BIM软件Micro Station CONNECT建立了该泵闸的参数化模型,定义好通用参数以及约束关系参数,并利用Re Station完成了模型的叁维配筋设计及出图、工程量统计工作。结果表明利用叁维参数化可以优化平原地区泵闸的全过程设计。(本文来源于《城市道桥与防洪》期刊2019年12期）
曹文梁,康岚兰[2]（2019）在《高斯过程回归超参数自适应选择粒子群优化算法》一文中研究指出超参数优化是减少高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)学习方法计算量,提高高斯模型性能的一个重要问题。为解决超参数优化问题中先验知识匮乏,对初始值过分依赖且易陷入局部最优等问题,文章引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,并结合差分速度更新公式及自适应变异策略,提出了一种自适应差分粒子群-高斯过程回归优化(adaptive differential particle swarm optimization-Gaussian process regression,ADPSO-GPR)算法对GPR中超参数进行自适应优化。该算法在线性与非线性两类时序回归序列上与多种主流超参数优化算法进行对比,实验结果表明,采用该文算法优化超参数后的GPR具有较高的拟合精度及泛化能力。(本文来源于《合肥工业大学学报(自然科学版)》期刊2019年11期）
陈晨,廖奇峰,王皓[3]（2019）在《含随机参数的偏微分方程的自适应高斯过程求解器》一文中研究指出对于数值求解含随机参数的偏微分方程的问题,本文基于以高斯过程为核心的求解器提出了一种自适应挑选训练数据的求解模型.该模型从极少的初始训练数据集出发训练高斯过程求解器,将参数池中预测方差指示变量最大的参数及其对应的偏微分方程的高精度解加入训练数据集中,然后重复上述过程,直到所训练出来的高斯过程求解器在测试数据集上达到所要求的精度.此外,本文还将该自适应模型在带有二维随机参数的扩散方程上进行测试,结果表明所提出的自适应选点策略有效,模型的预测准确度随着训练数据的增加而迅速提高,最终只需要40个训练数据即可在测试数据集上达到要求的精度.(本文来源于《四川大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
刘红,王珺雯,阮霞,宁晓勇,范先媛[4]（2019）在《纳米Fe/Ni催化降解2,4-二氯酚的机理及过程中参数变化》一文中研究指出采用液相还原法制备了纳米Fe/Ni双金属材料,分析了其催化降解2,4-二氯酚的机理、降解过程中Ni的作用及相关参数变化。结果表明,2,4-二氯酚被纳米Fe/Ni降解的主要途径是2,4-二氯酚直接被脱去2个氯原子生成苯酚,此外也可先脱去一个氯原子生成2-氯酚或4-氯酚,然后继续脱氯生成苯酚;纳米Ni可将纳米Fe腐蚀产生的氢气转化为活性氢原子,活性氢原子再对2,4-二氯酚进行脱氯降解。在反应初期,溶液氧化还原电位及溶解氧浓度快速降低,pH及溶解铁浓度急剧升高,随着反应的进行,上述各参数值趋于稳定。(本文来源于《武汉科技大学学报》期刊2019年06期）
谭德俊,朱云芬,马进,陈潇飞,李蓉[5]（2019）在《景阳鸡孵化过程中关键技术参数的探索》一文中研究指出景阳鸡作为湖北省知名畜禽地方品种,被收录入《湖北省家畜家禽品种志》。随着国家乡村振兴战略的逐步推进,景阳鸡作为地方特色优质资源在乡村产业振兴中具有重要的挖掘潜力。但景阳鸡的传统自然孵化和小规模粗放孵化已不能满足产业规模化发展的需求,探索景阳鸡孵化过程中的各项技术参数意义重大,对景阳鸡的规模化和标准化发展具有支撑作用,可助推乡村产业振兴。(本文来源于《湖北畜牧兽医》期刊2019年11期）
李桂玉[6]（2019）在《基于DMS—PSO的数控机床切削过程工艺参数优化模型求解策略》一文中研究指出DMS—PSO算法能够有效提升数控机床切削过程的工艺参数,帮助数控机床生产线提升生产效能。利用DMS—PSO算法操控数控机床的过程中,通过有序的算法编程,使数控机床在生产过程中的局部问题有效解决。本文通过以DMS—PSO算法在数控机床中的应用介绍,完善数控机床算法,从而达到不断提升数控机床生产力的目的。(本文来源于《电子测试》期刊2019年22期）
王培安,郭欢欢[7]（2019）在《基于正交试验花键冷挤压成形过程参数分析》一文中研究指出为保证花键的成形质量,减小模具的试模成本,利用DEFORM-3D软件模拟花键的冷挤压成形过程,采用正交试验对下压速度、摩擦因数和凹模初始硬度参数进行优化分析;利用最优参数对成形载荷及凹模磨损深度的影响规律进行探讨,验证其正交试验结论。结果表明,使成形载荷和花键凹模磨损程度最优的参数组合为摩擦因数0. 08和凹模初始硬度63 HRC。该分析为实际生产提供了理论参考,具有一定的指导作用。(本文来源于《西华大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
邓建[8]（2019）在《录井传感器参数工作曲线监测平台在远程录井过程中的应用》一文中研究指出随着录井新技术的不断应用,远程录井服务的逐渐完善,实现了现场数据向监控中心的迁移。释放了现场人员的工作压力,弥补了远程录井对现场传感器参数准确性的监控,保证了录井数据的准确性,提高了录井质量。(本文来源于《石化技术》期刊2019年10期）
陆宏,黄文,刘庆国,秦泗吉[9]（2019）在《铝合金筒形件充液拉深成形过程中模具参数对回弹的影响》一文中研究指出针对2219铝合金筒形件的充液拉深成形,研究了模具参数对回弹的影响。采用ABAQUS IMPLICIT软件,对充液拉深成形过程进行有限元模拟,采用实体单元,板料采用1/32模型,选取不同的凸模圆角半径、凹模圆角半径和凸凹模间隙,给出预胀形压力和成形压力,模拟得到应力的分布及回弹。在此基础上,给出回弹随模具参数的变化规律。模拟结果表明:回弹随凸模圆角半径的增大而减小;随着凹模的圆角半径的增大,筒形件底部回弹角变小,法兰区凹模圆角中止处回弹略有增大;筒形件底部回弹角随凸凹模间隙的增大而变大,凸凹模间隙对法兰区凹模圆角中止处回弹的影响不大。(本文来源于《锻压技术》期刊2019年10期）
尹元德,章明,王纯凯,汪龙,李珺[10]（2019）在《不同孔型参数对薄壁无缝管顶管过程管壁拉凹的影响》一文中研究指出针对某钢管公司Φ114 mm CPE顶管机组薄壁无缝管顶管过程中出现的管壁拉凹缺陷,借助于有限元分析软件Simufact,对典型规格Φ111 mm×4. 35 mm的42CrMo4钢管顶管过程进行叁维弹塑性有限元模拟,分析了不同孔型参数对顶管过程的模辊力、各机架出口轧件壁厚及应力应变的影响。结果表明:顶管过程中,减壁量较大的机架之间存在张力作用;不同孔型系列,机架减壁量(减壁率)越大,机架间张力、轧件在辊缝处产生的附加变形、壁厚拉薄量和所受的轴向拉应力越大,管壁发生拉凹的倾向性增大。因此,在设计孔型时,要合理分配各机架的减壁量(减壁率),使单个机架的减壁量(减壁率)不宜太大。通过现场生产探伤数据对模拟结果的正确性进行了验证。(本文来源于《塑性工程学报》期刊2019年05期）
过程参数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
超参数优化是减少高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)学习方法计算量,提高高斯模型性能的一个重要问题。为解决超参数优化问题中先验知识匮乏,对初始值过分依赖且易陷入局部最优等问题,文章引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,并结合差分速度更新公式及自适应变异策略,提出了一种自适应差分粒子群-高斯过程回归优化(adaptive differential particle swarm optimization-Gaussian process regression,ADPSO-GPR)算法对GPR中超参数进行自适应优化。该算法在线性与非线性两类时序回归序列上与多种主流超参数优化算法进行对比,实验结果表明,采用该文算法优化超参数后的GPR具有较高的拟合精度及泛化能力。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
过程参数论文参考文献
[1].周奕琦,陈开宇,张伟.平原地区泵闸叁维参数化全过程设计研究[J].城市道桥与防洪.2019
[2].曹文梁,康岚兰.高斯过程回归超参数自适应选择粒子群优化算法[J].合肥工业大学学报(自然科学版).2019
[3].陈晨,廖奇峰,王皓.含随机参数的偏微分方程的自适应高斯过程求解器[J].四川大学学报(自然科学版).2019
[4].刘红,王珺雯,阮霞,宁晓勇,范先媛.纳米Fe/Ni催化降解2,4-二氯酚的机理及过程中参数变化[J].武汉科技大学学报.2019
[5].谭德俊,朱云芬,马进,陈潇飞,李蓉.景阳鸡孵化过程中关键技术参数的探索[J].湖北畜牧兽医.2019
[6].李桂玉.基于DMS—PSO的数控机床切削过程工艺参数优化模型求解策略[J].电子测试.2019
[7].王培安,郭欢欢.基于正交试验花键冷挤压成形过程参数分析[J].西华大学学报(自然科学版).2019
[8].邓建.录井传感器参数工作曲线监测平台在远程录井过程中的应用[J].石化技术.2019
[9].陆宏,黄文,刘庆国,秦泗吉.铝合金筒形件充液拉深成形过程中模具参数对回弹的影响[J].锻压技术.2019
[10].尹元德,章明,王纯凯,汪龙,李珺.不同孔型参数对薄壁无缝管顶管过程管壁拉凹的影响[J].塑性工程学报.2019
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