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191.
卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。 相似文献
192.
通过加速腐蚀试验以及疲劳试验数据,对腐蚀损伤表征因子(腐蚀坑最大宽度、腐蚀坑最大深度、点蚀率)进行统计分析,应用神经网络和蒙特卡洛法对6A02铝合金试验件的疲劳寿命进行可靠性分析,分析结果与实验结果的相对误差在工程上可以接受。 相似文献
193.
为降低航班运行延误、提高航路资源利用率,从空管部门和航空公司协同角度研究空中交通开放区域战术控流问题。引入协同决策理念和航路配流思想,考虑航路瓶颈点容流关系和航空器时间间隔标准,整合空中等待和改航等策略,研究建立了开放区域航路网络交通流模型,给出了协同控流策略及其执行程序。采用实际航班运行数据,对所提方法进行了仿真验证。结果表明,用于仿真验证的30架航班总延误时间降低了17.7%,不仅有效减少了航班延误、充分利用了航路资源,而且提高了航空公司参与决策的自主性与积极性,有利于区域航路交通流协同优化控制。 相似文献
194.
基于神经网络与果蝇优化算法的涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性设计 总被引:2,自引:1,他引:2
在对涡轮叶片低循环疲劳寿命概率分析的基础上,将广义回归型神经网络(generalized regression neural network,GRNN)与果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FFOA)结合,利用果蝇优化算法的多点全局的快速搜索能力来优化影响疲劳寿命的随机变量,进行涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性优化设计.优化结果表明:疲劳寿命的概率区间减小17.9%,对随机变量的敏感度降低,从而可以更精确地对疲劳寿命进行估计.计算结果验证了该方法在工程应用中的可行性. 相似文献
195.
通过引入复杂网络中的网络分析模型,建立了一个用于评价舰艇编队信息关系结构的模型,并从网络拓扑结构的角度对舰艇编队信息关系结构进行了实例分析。所建立的模型可以从多个角度对舰艇编队信息关系结构进行评价,这为海上舰艇编队通信组网提供了一种新的评价思路。 相似文献
196.
基于RBF神经网络的FADS系统及其算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以典型的十字形布局的大气数据传感系统及其跨声速应用为研究对象,基于RBF神经网络,设计了新的FADS算法和故障检测处理方法。将测压点按不同功能进行精细的划分和组合,形成更加精简、目的性更强且相互独立的RBF网络处理子模块,利用各子网络模块提供的冗余特性,使用基于故障特征向量表的方法,实施简单而有效的故障检测与处理。仿真验证表明,迎角与侧滑角的测量误差不大于0.5°,且故障检测是有效的。 相似文献
197.
198.
199.
200.
为提高多段翼型增升效能,开展包括襟/缝翼偏度和缝道参数在内的优化设计研究。将神经网络与遗传算法结合的优化设计方法应用于气动优化设计,并针对30P30N三段翼型,分别以8°迎角时升阻比最大和22°迎角时升力最大为目标进行了单目标和多目标优化设计研究。研究结果表明:采用单目标设计虽可在设计点获得较好的优化结果,但在非设计状态气动性能下降;采用多目标优化设计,既可获得良好的中等迎角升阻性能,又可改善大迎角失速性能,使综合气动性能更优;遗传算法与神经网络结合的优化设计方法可满足多段翼型的多点优化设计问题,具有高效、高精度等优点,易于工程应用。 相似文献