基于增量型极限学习机的飞机复合材料结构损伤识别

针对飞机复合材料结构损伤难以有效识别问题,提出一种基于增量型极限学习机(incremental extreme learning machine,I-ELM)的飞机复合材料结构损伤识别新方法。首先对某型机用复合材料层合板进行冲击,而后对其进行疲劳拉伸试验,通过优化布局在复合材料层合板上的光纤光栅传感器募集应变信息,并对其进行预处理。采用互补总体平均经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)方法对募集的应变信息进行自适应分解,得到多个本征模态分量(intrinsic mode function,IMF)。计算各阶IMF分量的样本熵,通过核熵成分分析(kernel entropy component analysis,KECA)方法对样本熵进行特征融合,构建融合特征向量。采用融合特征向量建立基于I-ELM损伤识别模型,通过实验对损伤识别模型的有效性进行了验证,并与所构建的BP的损伤识别模型的识别结果进行了比较。结果表明,该方法能有效对飞机复合材料结构损伤进行识别,具有很好的应用前景。     

基于维修重要度的多态系统预测性维修

针对现有多态系统中单元重要性评价的不足及维修活动关注的侧重点,综合权衡影响单元维修的风险度、对系统可靠性的贡献度及检测度,引入维修重要度(maintenance importance,MI)的概念。MI可定量评估各时刻多态单元的重要性,为后续维修活动中单元的维修顺序提供支撑。结合MI和目标导向法提出了系统预测性维修的总体思路,并搭建了综合系统可靠性评估、单元重要性评价、维修策略制定为一体的预测性维修平台。最后以某捷联惯导系统为例进行算法验证,仿真结果证明了所提设计思路是可行的,评估结果可为后续维修活动的优化和实施提供支撑信息。     

怎样将工程造价管理做得更好

工程造价管理是一门综合性的学科,是反映工程经济效益和社会效益的一个综合指标,合理确定和全面有效控制工程造价是对工程建设优化管理的重要手段。本文主要对建筑工程造价管理方法进行了探讨。     

状态概率矩阵及其在GO法中应用

状态组合算法和概率公式算法是GO法常用的定量分析方法,但对于多输入多状态的复杂系统,二者的计算均过于烦琐.结合两种算法,提出了一种简化的GO定量概率矩阵算法.首先引入状态概率矩阵的概念,对常用操作符导出基于矩阵的定量计算公式;然后针对系统中共有信号的修正,提出了对任意多状态共有信号均适用的新算式;最后通过两个算例的可靠性计算,证明了所提算法的有效性.新算法不仅便于分析操作符状态和信号流状态之间的组合关系,而且算式直观、计算简单、易于编程,尤其在多输入多状态系统的可靠性计算上具有更大的优势.     

怎样将工程造价管理做得更好

工程造价管理是一门综合性的学科,是反映工程经济效益和社会效益的一个综合指标,合理确定和全面有效控制工程造价是对工程建设优化管理的重要手段.本文主要对建筑工程造价管理方法进行了探讨.     

基于模糊GO法的惯性导航系统可靠性研究

GO法是一种以成功为导向的系统可靠性分析方法,但GO法不适合评价模糊不确定性系统的可靠性.为解决此问题,将模糊数学与GO可靠性模型相结合,引入三角模糊数和扩展原理分别对输入、输出数据的模糊不确定性进行量化,提出了不确定性多态系统的模糊GO可靠性分析方法——模糊GO法.惯性导航系统(INS)属于典型的小子样复杂机电系统,其可靠性存在一定模糊不确定性.以某平台INS为例,分别用模糊FTA、传统GO法、模糊GO法进行可靠性分析研究,结果表明:模糊GO法有效,是传统GO法的合理推广,可作为一种复杂多态系统可靠性分析方法.