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1.
在民航检修与维护过程中积累了大量蕴含丰富故障特征的文本维修记录,然而由于维修文本本身存在复杂性,其还未实现智能诊断,数据利用率低。提出一种不断修正迭代的基于预训练语言模型双向转换器编码表示(BERT)及轻量级梯度提升机(LightGBM)的飞机维修记录的故障原因分析方法,求解文本形式的维修记录中的故障原因,用以辅助维修人员进行正确的维修决策。首先,在基于BERT的故障诊断模型Transformer特征提取架构中引入多头注意力机制,以充分捕捉融合上下文的双向语义、更加关注于重点词汇;其次,为了提高诊断速度减少模型的参数并融合LightGBM模型来实现维修文本的故障原因分类;最后,将改进的模型与其他常用文本分析模型进行对比实验,在基于民机维修文本的故障诊断中该模型的准确率比TextCNN模型、LSTM模型和BiLSTM模型分别提升了38.99%、22.98%和18.16%,且BERT-LightGBM模型比BERT模型诊断速度提升了0.91%。表明所提方法在实现飞机维修文本故障诊断方面的有效性及优越性。 相似文献
3.
为保证机器人能安全无碰撞地抵达目标位置,提出一种在改进版圆形扩张(CSE+)法中融合鸽群优化算法的实时避障算法。所提算法引入对障碍物密集程度的判断机制,在障碍分布密集时选择最安全的路径,在障碍物分布稀松的环境中,利用鸽群优化算法在安全范围内寻找下一目标最优位置。此外,还引入了搜索树,可实现死角的检测与避免。仿真结果显示:所提避障算法能提高路径规划的性能,在障碍物分布稀松时效果更加明显,且可实现死角检测并能通过狭长通道。 相似文献
5.
6.
在群智能算法的改进中,常利用优秀个体加速算法收敛,但对其依赖过度会导致种群多样性和算法全局收敛性下降的现象。对此,提出一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法。首先,在个体更新阶段不仅引入优秀个体加速收敛,并且通过普通个体对优秀个体的影响进行适当平衡,因此,优秀个体与普通个体的信息都能得到利用,进而种群多样性和算法全局收敛性得到提升。其次,通过对等级更新参数进行动态优化,加强了种群等级更新机制对算法收敛的促进作用。最后,经过时间复杂度与收敛性分析,证明了改进算法仍具有简单性和全局收敛性。仿真结果表明:所提出的改进算法较其他对比算法在寻优精度、寻优成功率和收敛速度等方面都具有明显优势。 相似文献
9.
基于当前迅速发展的计算机可视化技术,阐述了进行星载微波辐射计计算机仿真工作的重要意义和必要条件。同时提出了仿真工作需要研究和解决的重要问题并重点介绍了一种可以较好地模拟大气辐射特性的方法。 相似文献
10.
以小车式起落架为例,利用ADAMS/Airc- raft建立了起落架滑跑试验仿真模型.给出了起落架滑跑运动方程,并进行了滑跑试验仿真分析。仿真结果与理论要求对比具有较好的一致性。 相似文献