"格瑞特柔性网"在综采工作面末采回撤的技术实践探究

为实现综采工作面安全、快速回撤搬家,阳煤集团二矿71503综采工作面采用格瑞特柔性网进行末采回撤试验,并对格瑞特柔性网与金属网进行全面分析对比,论证了格瑞特柔性网在末采回撤过程中经济效益与社会效益显著。     

风电机组变桨轴承的动态柔性特性研究

针对传统变桨轴承方法中的刚性假设不能反应变桨轴承动态运行特点的问题,引入了在线测试与仿真分析技术,对变桨轴承动态柔性特性进行了研究。分析了变桨轴承运行的受载特点,提出了一种基于应变载荷测试与位移传感器的在线测试方法,以测试风电机组不同功率下变桨轴承内外圈轴向位移、径向位移和载荷;建立了考虑周边结构与变桨轴承柔性的变桨系统有限元模型,并以在线测试所得载荷作为有限元分析输入载荷,进行了仿真分析;最终对不同功率下的变桨轴承轴向位移、径向位移测试数据与仿真数据进行了对比分析。研究结果表明:变桨轴承载荷、变桨轴承内外圈轴向位移、径向位移随风轮转动呈现周期性交替变化规律,不同位置变化规律特点不同,体现了变桨轴承的动态柔性特性;该特性可应用于变桨轴承可靠性的研究。     

区间值序信息系统中差别信息树的属性约简

属性约简是粗糙集领域的一个热门研究课题,而差别矩阵是获得属性约简的有效方法。然而,差别矩阵含有重复元素,增加了获得约简所需要的时间。差别信息树的提出解决了差别矩阵含有重复元素的问题,实现了对差别矩阵中非空元素的压缩存储。但是差别信息树是在等价关系下的差别矩阵的基础上提出的,并没有考虑序决策信息系统的情况。在区间值序信息系统的背景下提出了基于可分辨矩阵的差别信息树,解决了可分辨矩阵中存在冗余元素的问题,实现了对可分辨矩阵中非空元素的压缩存储。得到了该树的相关性质定理并对其进行了验证,并在此基础上给出区间值序信息系统的基于差别信息树的完备的属性约简方法。最后给出了实证分析,验证了该方法的可行性以及有效性。     

重新找回人工智能的可解释性

针对深度神经网络AI研究的可解释性瓶颈，指出刚性逻辑（数理形式逻辑）和二值神经元等价，二值神经网络可转换成逻辑表达式，有强可解释性。深度神经网络一味增加中间层数来拟合大数据，没有适时通过抽象把最小粒度的数据（原子）变成粒度较大的知识（分子），再把较小粒度的知识变成较大粒度的知识，把原有的强可解释性淹没在中间层次的汪洋大海中。要支持多粒度的知识处理，需把刚性逻辑扩张为柔性命题逻辑（命题级数理辩证逻辑），把二值神经元扩张为柔性神经元，才能保持强可解释性。本文详细介绍了从刚性逻辑到柔性逻辑的扩张过程和成果，最后介绍了它们在AI研究中的应用，这是重新找回AI研究强可解释性的最佳途径。     

有限元分析皮肤厚度对脉象浮沉的影响

除病理因素外,生理因素也会影响脉象。根据手指和手腕的解剖结构,建立血管、皮肤和探头的三维有限元模型,用Hyperfoam材料模型表示皮肤的力学性质,用Neo-Hookean材料模型表示血管的力学性质。利用该有限元模拟研究中医诊脉,结果表明,不考虑病理因素,皮肤越厚脉象越沉。此结果有助于修正脉搏检测结果,提高诊断准确性,对研究脉诊机理具有重要意义。     

基于k-shell的复杂网络最短路径近似算法

复杂网络最短路径经典算法的处理效率较低，不适用于大规模复杂网络，而现有近似算法通用性有限，且计算准确率不理想，不能满足规模日益扩大的复杂网络中的最短路径计算需求。针对于此，提出基于[k]-shell的复杂网络最短路径近似算法。算法利用节点的[k]-shell值进行网络划分并引导搜索路径，利用超点聚合处理[k]-shell子网来降低路径搜索中节点和连边的规模，通过在路径搜索过程使用双向搜索树方法提高算法的计算效率和准确率。实验结果表明，算法通用性较好，在现实与仿真大规模复杂网络中均具有较高的计算效率和准确率。