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World File Search System经验方程
使用高斯进程回归机器学习模型的Flyrock投掷预测
I.引言Flyrock是爆炸启动时远离采矿区的岩石质量。通常考虑的第一个参数是：负担，爆炸孔直径，深度，粉末因子间距，茎，爆炸性材料类型和sub-drill在Flyrock预测期间是可控参数。此外，爆炸工程师无法影响的岩石性能是无法控制的参数，例如压缩间距和岩石的拉伸强度。因此，爆炸工程师必须更改第一个参数，以最大程度地减少flyrock掷距离。设计了各种经验方程，以设想由爆破操作[1]，[2]产生的fly架。经验模型是根据flyrock上的几个现场实验的有效参数开发的，即孔直径，爆炸性，茎，负担的密度，弹出材料，粉末因子和孔长度的初始发射速度。因此，这些经验方程的性能预测能力在许多情况下不是很有效[2]，[3]。
采用无损检测和岩相试验预测岩石材料无侧限抗压强度的先进树状技术
摘要：准确评估岩石强度是几乎所有岩石项目（如隧道和开挖）的一项基本任务。人们尝试了许多方法来创建计算无限制抗压强度 (UCS) 的间接技术。这通常是由于收集和完成上述实验室测试的复杂性。本研究应用了两种先进的机器学习技术，包括极端梯度提升树和随机森林，用于根据无损检测和岩相学研究预测 UCS。在应用这些模型之前，使用 Pearson 卡方检验进行了特征选择。该技术选择了以下输入来开发梯度提升树 (XGBT) 和随机森林 (RF) 模型：干密度和超声波速度作为无损检测，云母、石英和斜长石作为岩相学结果。除了 XGBT 和 RF 模型外，还开发了一些经验方程和两个单决策树 (DT) 来预测 UCS 值。本研究的结果表明，在系统精度和误差方面，XGBT 模型在 UCS 预测方面优于 RF。XGBT 的线性相关性为 0.994，其平均绝对误差为 0.113。此外，XGBT 模型优于单个 DT 和经验方程。XGBT 和 RF 模型也优于 KNN（R = 0.708）、ANN（R = 0.625）和 SVM（R = 0.816）模型。本研究的结果表明，XGBT 和 RF 可有效用于预测 UCS 值。
重新审视 Roskam 对临界场的实证预测......
能够在代表性跑道上起飞和降落。作为一名教师，我每年指导十几项综合飞机设计研究；没有一项设计挑战是以团队可以忽视现场性能及其对系统设计的影响的方式提出的。到目前为止，我指导的大多数学生和专业项目都依赖于著名的经验关系来估计 Roskam [1] 中引入的起飞和着陆距离。事实上，我的 2020 年版《飞机性能与尺寸》教科书 [2][3] 重申了 Roskam 的方程式。不幸的是，我对 Roskam 方程的信任已经减弱了。我在这次会议上发表的配套论文 [4] 中探讨了 Roskam 经验着陆方程的准确性。在这项工作中，我继续在 AIAA 会议论文 2021-0462 中开始的一项研究，该研究旨在开发一种改进的经验方法，适用于估计尾撞 (即 VMU ) 受限超音速运输机的临界场长度 [5]。在这项工作中，我开发了适用于各种 14 CFR § 25 认证运输类飞机项目的新型通用经验方程。与 Roskam 的早期工作不同，这些新方程考虑了 VMCA 限制和跑道牵引力。我对 Roskam 的不安源于这样一个事实：在过去的七年里，我和我的学生收集了大量当前和上一代飞机的飞行手册（B737 classic [6]、B737 NG [7]、B737 MAX [8]、B747-400 [9]、B767-300 [10]、B777-200 [11]、A320 [12]、CRJ 200 [13]、CRJ 700 [14] 和 ERJ 170 [15]）。大多数这些手册都包含一个性能部分，列出了起飞和降落速度和距离。我们发现了一种模式，即 Roskam 的起飞方程并不能像我们希望的那样准确地预测实际的“书本”性能。我们还注意到，Roskam 的方程据称是基于干燥天气性能的统计拟合。如果我们要修改一个经验方程，我们希望有一个更通用的能力，以便我们能够根据干燥和潮湿的天气情况确定飞机的尺寸。
桥墩周围局部冲刷预测
摘要 本文介绍了两种人工智能建模方法，即遗传规划 (GP) 和自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)，用于在 320 组实验室和现场测量数据的清水条件下预测桥墩冲刷深度。冲刷深度被建模为五个主要无量纲参数的函数：桥墩宽度、逼近流深度、弗劳德数、粒径分布的标准差和通道开阔度。使用训练后的 GP 模型建立了函数关系，并通过将结果与 ANFIS 模型和七个传统的基于回归的公式的结果进行比较来验证其性能。数值试验表明，GP 模型比 ANFIS 模型或任何其他经验方程具有更好的一致性。通过将推导的 GP 方程用于预测埃及因巴巴大桥桥墩周围的冲刷深度，证实了 GP 模型的优势。
尼日利亚Owerri的全球太阳辐射的估计...
摘要在这项研究中，测得的气象数据，经验模型用于估计尼日利亚奥韦利的全球太阳辐射。使用Angstrom和Page的线性回归模型，尼日利亚OWERRI的相对阳光持续时间，相对湿度和最高温度与全局太阳辐射数据相关。产生了其他多个线性回归模型，以检查全球接收到的太阳能与其他气候因素（例如最高温度和相对湿度）之间的关系。阿布贾的尼日利亚气候机构（NIMET）为2011年至2021年之间的11年期间提供了气候特征。四个统计误差指标 - 均值偏差误差（MBE），均方根误差（RMSE），平均百分比误差（MPE）和T-Stat-用于验证数据的统计有效性。尽管某些模型比其他模型更加强烈，但结果表明，使用已建立的模型，预测的全球太阳辐射与测得的平均全球太阳辐射之间存在牢固的关系。基于T统计结果，城市的最佳经验方程为
快速li电镀定量的快速...
大多数商用锂离子电池的快速充电受到限制，这是由于担心石墨阳极上的锂电池，这很难检测到并带来很大的安全风险。在这里，我们演示了简单，可访问和高通量循环技术的功能，以量化来自200个以上细胞的不可逆li电镀数据。我们首先观察能量密度，电荷速率，温度和电荷（SOC）对锂电镀的影响，使用结果来完善基于成熟的物理学的电化学模型，并提供一个可解释的经验方程来预测镀金开发SOC。然后，我们探索锂电池的可逆性及其与电解质设计的连接，以防止不可逆的LI积累。最后，我们设计了一种量化商业相关石墨的原位li板的方法| lini 0.5 mn 0.3 CO 0.2 O 2（NMC）细胞，并与实验方便的LI |石墨配置的结果进行比较。本文中的假设和大量数据主要是用电池研究人员通用的设备生成的，鼓励进一步开发创新的测试方法和数据处理，从而可以快速电池工程。
常规与增材制造VHCF断口特征的实验研究
通过增材制造 (AM) 生产的材料与文献极为相关。然而，对于这些材料的疲劳寿命以及 VHCF 模式中主要裂纹的相应起始机制，仍然存在尚未巩固的知识。在通过传统方法生产的材料中观察到的是，疲劳裂纹往往从位于内部或表面下区域的材料固有缺陷处成核。疲劳裂纹演变过程的变化导致在断裂表面形成一种称为“鱼眼”的特征形态。在断裂表面上观察到的另一个普遍现象是在起始点附近形成了一个细颗粒区域 (FGA)。这项工作旨在研究两种不同材料在 VHCF 中的裂纹成核机制：传统钢、DIN 34CrNiMo6 和通过 L-DED 生产的 AISI 316L 不锈钢。超声波测试以 20±0.5 kHz 的频率和 R= -1 进行。获得了 SN 曲线并分析了断裂面，验证了鱼眼和 FGA 的形成。将 FGA 尺寸与经验方程估算的值进行了比较。FGA 和鱼眼尺寸与应力幅值和最大应力强度因子 (SIF) 有关。