基于并行多通道卷积长短时记忆网络的轴承寿命预测方法

在预测轴承剩余使用寿命时，数据间的时序特性是一个可以利用的重要隐藏信息。为了更好地提取具有时序信息的特征用于预测，提出了一种基于并行多通道卷积长短时记忆网络（PMCCNN-LSTM）的剩余使用寿命预测模型。该模型主要由两部分组成：前端为并行多通道卷积网络（PMCCNN），提取信号特征，挖掘数据的时序特性，并采用逐层训练和微调的方式提升参数的收敛性；后端为长短时记忆（LSTM）网络，基于特征进行剩余使用寿命预测，并采用加权平均的方法对预测结果进行平滑处理。在一个轴承加速寿命实验的公开数据集上使用留一法验证了该模型的准确性，实验结果表明：所提模型的平均误差与最大误差分别比传统的卷积神经网络（CNN）低23.38%和15.84%，比传统的LSTM低24.14%和19.01%，比卷积长短时记忆网络（CNN-LSTM）低30.32%和23.09%。     

红外菲涅尔透镜的注射超声辅助成型优化

为了提升聚合物红外菲涅尔透镜的光学性能,以其表面微沟槽的成型质量为目标,提出了一种高效的注射超声辅助成型方法,并对工艺参数进行了综合质量优化。首先分析了超声振动对聚合物的加热和加压效应,设计了一套一模两腔的对比试验模具;接着以红外菲涅尔透镜的调制传递函数MTF和齿形平均高度h为优化质量目标,设计了四步骤的多目标优化流程,通过试验设计、基于BP神经网络的质量目标与注射工艺参数关系建模、基于NSGA-Ⅱ的多目标优化和试验验证进行工艺参数的综合优化。实验结果表明:该多目标优化流程具有很高的精度,MTF和h的平均预测误差MPE分别为4.16%和3.32%;注射超声辅助成型的菲涅尔透镜微沟槽具有更高的复制质量,其齿沟槽平均高度h增加了15.6%,且h值的波动量随着h值的增大而增大,MTF值受齿高h均匀性的影响大于齿高h对其的影响。     

混合动力汽车燃油经济性模型预测控制策略

为了实现对混合动力汽车实时的燃油经济性控制,提出了改进的马尔可夫模型预测控制方法。建立了混合动力汽车关键部件模型,从克服阻力和速度跟踪两个方面建立了车辆需求转矩模型,从而建立了混合动力汽车仿真模型;使用多步马尔可夫模型预测车辆状态;在模型预测控制目标函数中引入电量参考值,当电量大于参考值时使用模型预测最优控制策略,当电量低于参考值时,在目标函数中引入电量惩罚项,使用改进的模型预测控制策略。经仿真验证,在新欧洲行驶工况下,马尔可夫模型预测控制比恒值预测控制的油耗减少了4.27%,比规则能量管理策略减少了4.99%;在中国城市工况下,马尔科夫模型预测控制比恒值预测控制的油耗减少了8.32%,比规则能量管理策略减少了13.16%。     

燃气企业网络安全改进实例分析

燃气企业信息化系统所面临的风险和威胁越来越大,尤其系统中断造成的宕机,会给燃气企业带来经济与信誉等诸多方面的损失。当前燃气企业信息化系统是一个资源高度整合的系统,一旦发生意外事故,势必造成燃气业务大面积瘫痪,无法持续正常运作。因此需要提供一个安全的网络环境,以保障燃气企业的业务和数据稳定运行。     

基于SDN和虚拟拓扑的天基网络路由算法

针对天基网络的时变拓扑结构给网路管理和路由设计带来的难题,综合考虑GEO卫星和LEO卫星的优势,建立了一种基于软件定义网络(SDN)架构的天基网络模型,提出了一种基于虚拟拓扑的包含必经节点的天基网络路由算法(VTPN)。通过改进时间片划分策略,提高了计算效率,通过必经节点的设定,改善了链路拥塞问题。仿真结果表明:SDN架构下的VTPN算法与其他算法相比,网络链路利用率和负载均衡性能提高了约50%,丢包率降低了约20%。     

液压机摆冲结构计算精度分析及子模型应用

针对DZY1000液压机结构改进后的摆冲结构的强度问题,基于有限元分析理论,确定计算方案后进行了静力学分析,并对有限元计算结果及计算精度进行分析,结果表明,摆冲结构的等效应力较大且应力大小变化规律不明显。为提高计算精度,运用子模型技术对摆冲结构的等效应力进行了分析,分析结果验证了改进结构的可靠性。子模型技术的应用为液压机整体结构优化提供了理论依据。