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World File Search System性能函数
1202. 同步带谐振可靠性分析...
摘要。针对具有随机参数的同步带传动谐振可靠性问题，将同步带传动建模为轴向运动的连续体。基于Galerkin法，分析了同步带横向振动时的频率响应。考虑到参数的随机性，由摄动理论推导出频率响应与随机参数的关系。在结构共振疲劳的基础上，利用固有频率与激励频率之间的准则，得到了同步带传动谐振可靠性的性能函数，研究了同步带传动的前二阶谐振失效概率。结果表明，随着带速的增加，同步带传动横向振动的固有频率降低。一次谐振失效概率降低，二次谐振失效概率增大。研究结果为带传动的抗共振设计和可靠性评估提供了参考。
基于...的四旋翼无人机建模与PID控制
摘要：本文旨在探讨四旋翼无人机的建模与控制方法。建模过程中采用机构建模与实验测试相结合的方式，特别对电机和螺旋桨进行了详细的建模。通过对四旋翼无人机机体结构和飞行原理的了解，采用牛顿-欧拉法对四旋翼无人机进行动力学分析，建立了小角度转动下的无人机数学模型。采用过程辨识器（PID）对其进行控制。首先采用PID控制模型的姿态角，在此基础上采用PID控制各个方向上的速度。然后，利用MATLAB对重心偏移的四旋翼飞行器的PID控制进行仿真。结果表明:在重心不发生偏移的情况下,俯仰角和滚转角可以共同控制5°,PID可以有效地控制控制量,并在较短的时间内达到预期的效果。对经典BP算法、经典GA-BP算法、改进GA-BP算法分别进行了训练,共150组训练数据,训练函数采用Levenberg-Marquardt(trainlm),性能函数采用均方误差(MSE)。在同样噪声的背景下,改进GA-BP算法的检测率最高,经典GA-BP算法次之,经典BP算法最低。
通过应用程序
摘要：贝叶斯优化（BO）在大量控制应用程序中对昂贵的黑盒功能进行全局优化的数据效果表现出了巨大的希望。传统的BO是无衍生的，因为它仅依赖于性能函数的观察来找到其最佳。最近，已经提出了所谓的第一阶BO方法，该方法还将绩效函数的梯度信息进一步加速收敛。一阶BO方法主要利用标准采集功能，而间接使用内核结构中的梯度信息来学习性能功能的更准确的概率替代物。在这项工作中，我们提出了一种直接利用性能函数（Zeroth-order）及其相应梯度（第一阶）评估的梯度增强的BO方法。为此，提出了一个新型的基于梯度的采集功能，可以识别性能优化问题的固定点。然后，我们利用从多目标优化的想法来制定一种e显策略，以找到最佳贸易点的查询点，这些查询点是传统的Zeorth-rorder-rorde获取功能与拟议的基于梯度的采集函数之间的。我们展示了如何使用拟议的获取 - 增强梯度增强的BO（AEGEBO）方法来加速基于策略的增强型学习的收敛，通过将噪声观察结果结合到可以直接从闭环数据中估算的奖励函数及其梯度的噪声。将AEGBO的性能与传统的BO和基准LQR问题上众所周知的增强算法进行了比较，我们始终如一地观察到在有限的数据预算中显着提高了性能。
多点贝叶斯主动学习可靠性分析
本手稿提出了一种新型的贝叶斯主动学习可靠性方法，该方法同时整合了贝叶斯故障概率估计和贝叶斯决策理论多点富集过程。首先，提出了一种称为综合边缘概率（IMP）的认知不确定性度量，以作为Kriging估计的失败概率的平均绝对偏差的上限。然后，遵守贝叶斯决策理论，定义了一种称为多点逐步减少（MSMR）的外观学习函数，以量化通过在预期中添加一批新样本来量化IMP的可能减少。基于MSMR的多点富集过程的成本效率实现由三个关键的解决方法进行：（a）由于内部积分的分析性障碍性，MSMR将其减少到单个积分。（b）MSMR中的其余单个积分是通过数值截断的数值计算的。（c）最大化MSMR的启发式治疗方法是根据迭代迅速选择最佳下一个点的一批最佳点，其中使用规定或自适应方案来指定批量大小。在两个基准示例和两个动态可靠性问题上测试了所提出的方法。结果表明，MSMR中的自适应方案在计算资源消耗和整体计算时间之间取得了良好的平衡。然后，根据故障概率估计的准确性，迭代次数以及性能函数评估的数量，尤其是在复杂的动态可靠性问题中，MSMR的表现相当优于现有的倾斜功能和并行化策略。
2025年5月20日，星期二3A汉诺威AB AI和机器...
Session Chair: Ilia T. Bagov, Karlsruhe Institute Of Technology, Karlsruhe, Germany Session Vice Chair: Shuangbiao Liu, Northwestern University, Evanston, IL 8:00 - 8:40 am 4210708: Tribo-Informatics: The Systematic Fusion of AI and Tribology Zhinan Zhang, Nian Yin, Xin Wang,中国上海上海何兴大学；犹他州大学的Shuaihang Pan，AI的UT进步犹他州大学，已大大提高了我们计算，设计，模拟和测试摩擦系统的能力。Tribo-Infrymatics将摩擦学与有效研究的信息学结合在一起，重点介绍了摩擦系统中的五个关键信息类型：输入数据，系统属性，输出数据，摩擦学数据和衍生状态信息。它使用传统的数据处理和高级机器学习技术，例如线性回归，高斯模型，支持向量机和随机森林。本研究探讨了AI在摩擦学各个方面的应用，从组成级摩擦学系统到智能摩擦学系统。案例研究将说明底环信息学的实际实施。通过使用信息技术，可以降低摩擦系统的复杂性，并且可以缩短研究时间表，从而促进摩擦学创新。8：40-9：00 AM 4199278：AI驱动的快速预测弹性水力动力学润滑的接触Max Marian，Max Marian，Josephine Kelley，Josephine Kelley，Leibniz Hannover，Hannover，Hannover，Hannover，Hannover，德国，德国润滑的托架 - 接触预测对机械性能的预测至关重要，但它仍然是机械性能，但它仍然是复杂的，并计算了IT的复杂性和计算。学习的功能负责映射非线性过渡人工智能（AI）和机器学习（ML）技术提供有效而准确的解决方案。本演示文稿探讨了ML算法，尤其是人工神经网络，用于建模润滑的底环接触行为。一个重点是弹性水动力润滑（EHL）接触，其中经过大量的数值生成数据训练的ML算法有效地使用润滑性属性和操作条件等输入参数有效地捕获复杂模式。这允许在更高级别的机器元素或整个驱动器系统的更高级别系统模拟中简化EHL接触条件的详细信息。在演讲中，我们演示了基本的建模方面以及预测滚动摩擦和滑动摩擦以及圆柱辊轴承中电容的示例用法。9:00 - 9:20 am 4188903: Symbolic-Regression Based Extended Hertz Theory of Coated Bodies Brian Delaney, Shuangbiao Liu, Q. Jane Wang, Northwestern University, Evanston, IL This work presents an application of symbolic regression to extend Hertz theory toward coated bodies through new functions of the ratio of Young's modulus of the coating to that of底物（E）和非二维涂层厚度（H）。赫兹理论可以在未涂层的身体或涂层厚度足够大的涂层厚度的情况下预测两个渐近接触性能值（最大接触压力，接触半径和接触接近）。构建了E和H的接触性能函数，并通过符号回归获得了参数。