GH4133轮盘材料疲劳失效概率分布类型研究

研究GH4133轮盘材料疲劳失效概率分布类型,通过经验分布函数法和平均失效率函数法处理疲劳失效数据,根据所得到的数据信息假设轮盘材料疲劳失效概率分布类型为正态分布、对数正态分布或三参数的威布尔分布。先对三个分布分别进行参数估计再利用柯尔莫哥洛夫拟合优度检验法,检验分布函数总体拟合效果。并绘制所确定分布的失效率曲线与平均失效率曲线比验。综合比较同温度不同应变比、同应变比不同温度下各组数据,得出GH4133轮盘材料的疲劳失效分布函数以对数正态分布函数为最佳。     

基于Jaya-BP神经网络的混凝土坝参数反演

针对混凝土坝等大体积混凝土结构性能参数高效反馈问题，提出一种基于Jaya-BP神经网络的新型参数反演算法。采用Jaya算法优化BP神经网络的权值和阈值，克服其迭代收敛速度偏慢、易陷入局部最优解等缺点，提高BP神经网络的全局寻优能力和稳定性。引入正交设计法以及拉丁超立方法设计参数组合，通过有限元分析得到较为准确的训练样本，形成基于Java-BP神经网络结合有限元分析的大体积混凝土结构参数高效反演算法。以典型混凝土重力坝和拱坝为例，对坝体和坝基弹性模量进行反演分析，并与传统的BP神经网络反演结果进行对比表明，Jaya-BP神经网络反演精度明显提高。     

地铁基坑明挖法开挖地表沉陷拟合分析

结合南京地铁某基坑工程,对周边的沉陷数据进行监测。使用MATLAB软件将监测得到的数据进行曲线拟合,并将预测值与实际值对比,验证了利用有限点的沉降信息结合数学方法及软件拟合基坑周围的沉降曲面的可信度。     

基于PCA-Elman神经网络的短期PV/T组件温度预测

为了进一步提高光伏/光热一体化(PV/T)系统中PV/T组件温度的预测精度,使得PV/T系统能够根据PV/T组件温度的波动情况提前准确地做出控制决策,以优化控制效果,文章在分析PV/T组件温度与气象因素的相关性以及相邻时间序列温度自相关性的基础上,采用主成分分析法对原始输入样本数据进行预处理,并提取该样本数据的主成分,然后结合反馈型Elman神经网络理论,建立动态预测模型。研究结果表明,相对于未提取主成分的神经网络模型,提取主成分的神经网络模型的预测精度更高,泛化性能更强。     

基于NX平台的注射模随形冷却水道生成方法研究

针对某些特殊零件传统冷却水道冷却效果不明显的问题,提出采用随形冷却水道冷却的方案。为了提高随形冷却水道的设计及制造效率,在NX平台上以零件轮廓截面为基础,利用小波光顺算法和最小二乘拟合算法,提出一种双螺旋随形冷却水道生成方法。其过程为:首先生成零件指定区域的等距离截面集合,然后偏置截面,最后在相邻层的截面上生成双螺旋水道中心线并优化。以汽车零件的随形冷却水道生成为例,验证该方法实用且有效。     

利用异构图神经网络实现情绪-原因对的有效抽取

情绪-原因对的自动抽取，是文本情感分析的新任务，旨在以子句为单位，从不带任何标注的原始文本中识别情绪表达，并确定产生相应情绪的原因，形成情绪-原因对。完成上述任务的关键是有效捕捉情绪和原因之间以及不同情绪-原因对之间的关联。针对现有研究在捕捉这些关联方面存在的粒度过粗、无法有效区分不同子句对之间因果关系的相互影响等不足，提出了一种基于异构图神经网络的情绪-原因对抽取方法。该方法首先构建以子句和子句对为顶点的异构图，其中子句和子句对之间以及不同的子句对之间存在不同类型的边，用于捕捉各种细粒度的关联；然后采用带有注意力机制的异构图神经网络顶点表达更新算法，对子句和子句对的初始表达进行迭代更新；接着将更新后的子句对表达输入到二元分类器，通过该分类器判断相应的子句对是否存在情绪-原因关系。在情绪-原因对抽取任务的基准数据集上进行的实验表明，所提基于异构图神经网络的方法具有稳定的效果提升，在F1值上比当前最好的方法高0.85%;如果底层编码器(用于得到初始的子句表达和子句对表达)采用BERT,F1值可以达73.12%,也优于底层编码器同样采用BERT的现有最新算法。     

高速钢轨缺陷的漏磁检测及反演

为保障高速铁路行车安全,从铁磁性材料磁化的机理出发,分析漏磁检测的基本原理,介绍漏磁检测技术在钢轨缺陷检测中的应用研究,提出高速钢轨缺陷的漏磁检测方法。采用有限元法建立缺陷漏磁检测模型,分析缺陷漏磁场Bx、By和Bz分量的特点,并针对高速钢轨漏磁检测中缺陷提取相应的特征参数,运用人工神经网络的方法实现漏磁检测缺陷的反演,取得较好的反演结果。     

基于模糊神经网络弹药输送车载供弹系统故障诊断

针对弹药输送车载供弹系统故障的复杂性、多样性故障难以诊断的问题,提出了一种基于模糊神经网络弹药输送车载供弹系统故障诊断方法。该方法运用模糊神经网络理论基础和优点,通过对弹药输送车载供弹系统的故障分析,构建了弹药输送车载供弹系统故障诊断模型,并运用MATLAB语言编程进行仿真。仿真结果表明该方法不仅提高系统的诊断容错能力和准确率,而且还为弹药输送车载供弹系统的精密故障诊断提供了有效的方法,具有广泛的军事应用前景。     

Pt100油温监测系统在燃油加油机检定中的应用

燃油加油机检定过程中油温的检测,现有的测量工具和测量方法,所得测量结果并不理想.笔者设计了一套基于Ptl00油温监测系统,并对测量结果进行软件拟合,可提高油温测量结果的准确度.     

基于小波变换的风力发电机组故障检测方法

针对传统风力发电机组故障检测方法受到非平稳振动信号影响，导致检测结果不精准的问题，提出了基于小波变换的风力发电机组故障检测方法。根据风力发电机组轴承非平稳信号特征，使用小波变换降噪技术，分解非平稳信号，获取有限长度离散含噪信号。消除噪声项后，利用峭度对非平稳信号的敏感性，提取故障自旋频率特征，实现轴承的故障检测。利用卷积神经网络提取齿轮箱阶次信号时序特征，通过齿轮箱故障时序特征的小波变换平移，利用阶次跟踪分析方法推导不同转速级的故障特征，以此对非平稳工况下齿轮箱故障状态诊断。由实验结果可知，该方法内、外滚道加速度时域信号变化范围分别为-0.3～0.3、-0.06～0.05 m/s²，小、大齿轮断齿故障幅值为0.2、 0.4，轴承故障和齿轮箱故障变化范围均与实际范围一致。