颗粒物质三维直剪实验的数值模拟

为了获取断层物质的受压剪切特性,用离散元法生成5种非规则颗粒单元来模拟自然条件下断层物质的直剪过程,以实验数据为参数,探讨了不同法向应力、摩擦系数、颗粒形状、试样颗粒组构对断层物质的剪应力的影响。结果表明,剪应力随法向应力、摩擦系数、非规则颗粒含量的增加而增大,不同法向应力、颗粒形状、试样组构下孔隙率的变化反映了剪应力的变化。     

基于LSSVM概率输出与证据理论融合的变压器故障诊断

为了利用相对较少的故障数据样本对变压器主要故障类型进行较准确的判断,基于智能互补和数据融合的思想,提出基于最小二乘支持向量机LSSVM( least square support vector machine)概率输出与证据理论融合的故障诊断方法。该诊断方法具有以下特点：可融合蕴含变压器运行状态的多种特征信息,输出变压器各种故障的概率,为变压器检修提供更多的可用信息;充分发挥了LSSVM在小样本情况下具有较强泛化能力的优势。算例结果表明,该诊断方法的故障诊断准确率达到91.1%,优于传统的IEC三比值法(故障诊断准确率75.6%)及LSSVM分类法(故障诊断准确率82.2%),有效降低了诊断误判的风险。     

模拟电路故障诊断中故障重分类方法的研究

分析了模拟电路故障诊断中故障类重叠.针对在该情况下神经网络训练困难与故障诊断正确率低的问题,提出了一种适于模拟电路的、基于神经网络故障诊断的故障重分类方法,给出了该方法的数学模型.通过诊断示例表明,该方法在故障类存在重叠时,降低了神经网络的训练难度,故障诊断的正确率达到99%以上.     

一种新的中文文本分类算法

对于中文文本分类问题,使用了一种新的RBF神经网络算法.这一方法通过高斯径向基函数,使用k均值推导出隐藏项的中心点及宽度,并将由隐藏层得到的输出结果合并起来,从而得到分类结果.试验证明,这种算法的准确率、召回率、F测量的值都很高,得到的分类效果很好.     

人防工程在主体施工阶段容易出现的质量通病及预防措施

人防工程在主体施工中,由于施工人员审图不清,对施工技术规范不熟悉,从而导致出现质量问题。以晋中万科朗润园·文苑项目为工程实例,就人防工程在主体施工阶段容易出现的质量通病及预防措施进行了阐述,为今后类似工程提供依据和借鉴。     

含有碰摩故障的多盘双转子系统动态特性

建立航空发动机双转子轴承系统的有限元模型,为考察碰摩特征对双转子系统的影响,在考虑转轴剪切效应、惯量分布效应、横向扭转以及系统结构的几何参数等重要影响因素的前提下考察碰摩故障对系统的影响.研究了碰摩间隙等参数变化时对双转子系统动态特性的影响规律.结果表明由于双转子本身结构和转速的影响,转子各处呈现非周期1运动.另外,由于碰摩影响,整个系统会出现非线性响应,但由于中介轴承的影响在无碰摩故障的转轴上非周期运动稍弱一些.中介轴承除了有耦合作用外,还起到了隔振的作用.     

数学描述抽油系统故障时抽油机示功图

抽油设备的工作状况反应在示功图上。由于抽油井的情况较复杂,使实测示功图的形状各不相同,增加了故障分析的难度,分析容易出错。针对这一问题,分析了抽油机采油系统出故障时的示功图。对16种故障的典型示功图形状特征进行数学描述,得到了出故障时示功图特征;对特征相近的功图,给出了结合油井参数进行判断的方法。从而为从示功图的数据上直观且快速准确地判断抽油设备的工作状况提供理论依据。     

对一起铁路信号联锁机脱机故障的分析研究

本文通过对一起UPS电源故障造成的联锁A、B机不能正常切换且联锁B机脱机造成的全场锁闭的故障进行分析,总结了发生故障的各种原因及解决措施,提出计算机联锁系统联锁机电源故障的故障处理及检维修工作。     

大数据偏序结构生成原理

形式概念分析是一种强有力的数据分析和可视化工具,自提出至今已被应用到数据挖掘、知识发现等领域.但由于概念间复杂的关系使得概念格中的连线错综复杂,尤其是在处理大的形式背景时显得尤为混乱.形式背景中所包含的属性间关系、对象间关系以及对象一属性关系是形式背景的本质关系,本文在人类认知事物哲学原理的指导下,构建了以描述属性间关系和区分对象为基本目的的偏序结构图,并描述了其构建方法.该种图形层次分明、结构清晰,不存在线的交叉连接,具有比较好的可视化效果,尤其计算方法简单,存在应用到大数据的潜能,为大数据数据分析和知识发现提供了一种潜在工具.     

多源信息融合故障诊断方法研究进展

简述多源信息融合与故障诊断的关系,指出多源信息融合故障诊断的一般方法。从融合结构和融合算法的角度对多源信息融合故障诊断方法进行了分类阐述,并分别说明其诊断原理与研究现状;指出信息融合故障诊断按融合结构可分为层次结构信息、多级信息和组合神经网络的融合故障诊断,按融合算法分为基于贝叶斯理论、DS证据理论、模糊集理论、粗糙集理论和人工神经网络的融合故障诊断。最后展望了信息融合故障诊断方法的未来发展趋势。