基于强化学习单元匹配循环神经网络的滚动轴承状态趋势预测

为了解决当前人工智能预测方法在滚动轴承状态趋势预测中预测精度较差、计算效率较低的问题,提出基于强化学习单元匹配循环神经网络(RLUMRNN)的滚动轴承状态趋势预测新方法。先采用滑动平均奇异谱熵作为滚动轴承状态退化特征,再将该特征作为RLUMRNN的输入完成滚动轴承状态趋势预测。在RLUMRNN中,利用最小二乘线性回归法构造单调趋势识别器,将轴承整体的状态退化趋势分为上升、下降、平稳3种单调趋势单元,并通过强化学习为每一种单调趋势单元选择一个隐层数和隐层节点数与其相适应的循环神经网络,从而改善了RLUMRNN的非线性逼近能力和泛化性能;用3种单调趋势单元和不同隐层数、隐层节点数分别表示Q值表的状态和动作,并构造关于循环神经网络输出误差的新型奖励函数,以明确强化学习的目标,从而减小循环神经网络的输出误差,避免在Q值表更新过程中使Agent(即决策函数)盲目搜索,提高了RLUMRNN的收敛速度。通过双列滚子轴承状态趋势预测实例验证了该方法具有较高的预测精度和计算效率。     

自适应连续集稀疏分解声音识别算法

为实现公共环境复杂背景中异常声信号识别以辅助公共场所安全监控,提出基于连续完备集的自适应MP稀疏分解声音识别算法,算法通过相关参数改进实现自适应PSO算法,然后借助PSO算法的连续空间搜索优势对MP稀疏分解进行连续集优化,从而提高稀疏分解获得的最优原子的匹配度,最后提取重构声信号的时频参数特征以SVM算法实现异常声音事件的快速准确识别。实验结果表明,与已有算法相比,所提识别算法显著降低了计算量,并取得了最优的声音识别率和识别鲁棒性。     

浅谈汽车翼子板大灯处R角匹配不顺问题整改方案

车辆外观造型越犀利就越会受到广大汽车爱好者的喜爱,越是犀利的造型对汽车外覆盖件的分缝要求就越严格,汽车翼子板作为外覆盖件之一,造型较为犀利(主要体现为棱线R角较尖),在整车匹配时涉及很多匹配关系,对车辆外观造型有很大影响。影响汽车翼子板成形工艺的因素很多,如果在设计前期未能做好相关工艺分析,会给装车匹配及冲压车间的生产带来非常大的影响。本文就汽车翼子板在匹配过程中出现的问题及原因进行分析并提出相应的解决办法,为行业提供一些参考意见。     

轮毂电机驱动太阳能电动车匹配及经济性分析

提出了一种基于轮毂电机的太阳能电动车构型,基于某B级车完成了太阳能电池、动力电池、电机等关键总成参数的选型与匹配。基于MATLAB/Simulink搭建了太阳能电池仿真模型,对太阳能电池的光照特性进行了仿真分析。为了验证所提出构型的经济性,基于AVL Cruise搭建了经济性验证模型,基于NEDC工况对整车经济性进行了验证分析,仿真结果表明:当一天平均行驶50 km时,非太阳能电动车耗电量为7.174 kW·h,太阳能电池会生成1.688 kW·h,即太阳能电池消耗电网电5.486 kW·h,节能比例为23.5%;当动力电池容量相同时,非太阳能纯电动车续驶里程为200 km,太阳能电动车续驶里程为240 km,续驶里程增加了20%,节能效果显著,相关研究可为我国太阳能电动车的开发提供参考。     

基于PolyWorks虚拟装配间隙面差计算分析研究

随着当今社会汽车制造业的迅猛发展,高标准和高需求已经是消费者对汽车制造凯歌的主旋律。而这其中,汽车钣金件的间隙面差就是其中一个重要因素。快速检测间隙面差是否满足设计要求直接关系到汽车白车身的生产精度和企业的工作效率。传统计算间隙面差大多利用量具,易划伤被测物且在零件实际装配后才可测量,降低生产效率,而非接触测量造价昂贵。本课题基于实物的汽车钣金件虚拟装配,对间隙面差的计算方法进行分类与参数调整,提出一种高效率、高标准的间隙面差计算流程。     

冶炼烟气回收装置匹配化改造生产实践

金川集团铜业有限公司在用的两套制酸系统530 kt/a和300 kt/a分别建于2005年和2006年，两套系统原设计中转化工序全部采用“3+1”双转双吸的转化流程，2012年合成炉系统大修中率先将530 kt/a系统转化工序升级为“3+2”流程，并增加了配套的余热锅炉，但制酸系统的净化工序和干吸工序并未升级，导致整套系统在匹配性能提升方面存在短板。采用“回”型喷头布置、水平放置的新型等压捕沫器、“塔-槽一体式”浓酸吸收设备等新技术后，吸收塔的吸收率由99.88%上升至99.9%，酸雾含量减少了至少50%，净化工序酸水排放量降低了40%，制酸系统二段电除雾器出口氟元素含量由1.5 mg/m3降低至0.6 mg/m3，烟气杂质去除率提升了60%，吸收塔循环槽容积提升后，制酸系统处理烟气量增加了0.3×105 m3/h（两系统合计）。     

动态车辆共乘问题的双模式协作匹配算法

车辆共乘可有效提升运输资源利用率，降低出行成本，缓解交通拥堵并降低环境污染.针对动态车辆共乘问题构建了整数规划模型，并提出了一种基于离线匹配和在线匹配的双模式协作匹配算法.在离线匹配阶段，以共乘比率和绕行距离为标准对匹配价值进行评估，设计了基于带权路径搜索树的通用共乘比率生成算法对共乘参与者进行准确高效的预匹配.在在线匹配阶段，提出了基于首尾距离度的实时订单插入算法，并对离线匹配结果中的行驶路径进行修正.通过双模式协作，可有效兼顾算法的实时性和结果质量.基于真实数据的大量实验结果表明，该算法给出的匹配方案在总匹配价值和求解效率上均优于实验中的对比算法，其平均离线匹配率达93.71%、平均双模式协作匹配率达85.53%,增加运输资源利用率82.86%,减少车辆并发数84.86%.