基于相关向量机的配比变量施肥离散元模型参数标定方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109241607A(43)申请公布日2019.01.18(21)申请号201811007694.6(22)申请日2018.08.31(66)本国优先权数据201710890620.02017.09.27CN(71)申请人山东农业大学地址271018山东省泰安市岱宗大街61号(72)发明人牛子孺李金光苑进辛振波王建福汪力衡王硕(74)专利代理机构济南誉丰专利代理事务所(普通合伙企业)37240代理人李茜(51)Int.Cl.G06F17/50(2006.01)权利要求书3页说明书16页附图12页(54)发明名称基于相关向量机的配比变量施肥离散元模型参数标定方法(57)摘要本发明提供一种基于相关向量机的配比变量施肥离散元模型参数标定方法，包括：步骤1，根据特定种类的配比变量施肥机具的排肥过程，建立配比变量施肥离散元模型；步骤2，分析离散元模型参数的敏感度；步骤3，采用离散元仿真生成训练样本及测试样本；步骤4，建立肥料掺混均匀度回归模型；步骤5，构建主因参数适应度函数；步骤6，建立最优主因参数值计算数学模型并求解。该基于相关向量机的配比变量施肥离散元模型参数标定方法有效避免了采用试验测量获得的模型参数值造成的仿真失真现象，有效克服了手动同时调整多个参数值进行标定的盲目性和复杂性。CN109241607ACN109241607A权利要求书1/3页1.基于相关向量机的配比变量施肥离散元模型参数标定方法，其特征在于，该基于相关向量机的配比变量施肥离散元模型参数标定方法包括：步骤1，根据特定种类的配比变量施肥机具的排肥过程，建立配比变量施肥离散元模型；步骤2，分析离散元模型参数的敏感度；步骤3，采用离散元仿真生成训练样本及测试样本；步骤4，建立肥料掺混均匀度回归模型；步骤5，构建主因参数适应度函数；步骤6，建立最优主因参数值计算数学模型并求解。2.根据权利要求1所述的基于相关向量机的配比变量施肥离散元模型参数标定方法，其特征在于，在步骤1中，根据特定种类的配比变量施肥机具的排肥过程，建立与其结构参数及工况参数相同的配比变量施肥离散元模型，模型中的各种参数包括物理本征参数和接触参数，通过查阅材料摩擦系数表这些相关参考文献，或者开展物理试验测量，或者依据建模者的工程经验，确定其经验取值域及其初始值。3.根据权利要求1所述的基于相关向量机的配比变量施肥离散元模型参数标定方法，其特征在于，在步骤2中，将配比变量施肥离散元模型中各个参数的经验取值区域m等分，得到各个取值域的取值步长，将取值域下限值作为参数的第1个取值，参数取值域的下限值加上取值域对应的取值步长，得到参数的第2个取值，以此类推，生成参数的m+1个值后，采用单因素离散元仿真实验，实施单个参数的敏感度分析，即在固定其它参数初始值的同时，仿真某一参数m+1个取值下的排肥过程，统计排肥后各种肥料的掺混均匀度值，计算每一个参数的平均敏感度值及最大敏感度值，对比敏感度计算结果，选取取值变化对肥料掺混均匀度影响较大的参数，即选取平均敏感度值较大，或者最大敏感度值较大，或者两值均较大的参数，作为主因参数。4.根据权利要求3所述的基于相关向量机的配比变量施肥离散元模型参数标定方法，其特征在于，在步骤2中，实施某一参数单因素离散元仿真试验后，得到该参数对应的各种肥料掺混均匀度值的集合，计算该参数经验取值域内的任意一个取值对应的敏感度值υi，计算公式为：κ＝0,1,2,....,ni＝1,2,....,m+1该参数的敏感度平均值计算公式为：该参数的敏感度最大值υmax，计算公式为：υmax＝maxυii＝1,2,...,m+1上述各式中，i为该参数在经验取值域内的任意一个取值的代号；κ为肥料种类；χ为该参数的初始值；Δχi为该参数在其经验取值域内的任意一个取值相对于初始值的变化量；为该参数经验取值域内的任意一个取值对应的某种肥料的掺混均匀度值相对于2CN109241607A权利要求书2/3页该参数取初始值时对应的同种肥料的掺混均匀度的变化量，为该参数取初始值时对应的某种肥料的掺混均匀度；ωκ为不同种类肥料的权重系数，取0≤ωκ≤1，所有种类肥料的权重系数之和5.根据权利要求1所述的基于相关向量机的配比变量施肥离散元模型参数标定方法，其特征在于，在步骤3中，在配比变量施肥离散元模型主因参数的经验取值域内随机抽样，生成肥料掺混均匀度回归模型输入端训练样本，将输入端训练样本中的各个个体作为配比变量施肥离散元模型的主因参数值，进行离散元仿真后，统计各种肥料掺混均匀度值，将特定种类肥料的掺混均匀度值的集合，作为该种肥料掺混均匀度回归模型输出端训练样本，最终形成训练样本。6.根据权利要求5所述的基于相关向量机的配比变量施肥离散元模型参数标定