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1.
为探究服装单件生产流水线的设计与仿真优化过程,基于工序编排的原则,得到了女士棉服的单件生产流水线编排方案。通过工序拆分、工序重组等优化方法对上述流水线安排方案进行优化,并建立了生产流水线结构模型。利用所建立的模型进行女士棉服的单件生产流水线仿真研究,并将仿真过程与实际生产进行对比。结果表明,所建立的模型可实现对服装单件生产流水线的仿真模拟,整个试验过程与实际生产吻合较好。该研究方法及其结果为后续不同形式的服装生产流水线仿真优化奠定了基础。  相似文献   
2.
在滚动轴承故障诊断过程中,时域振动信号容量大且易受噪声污染,难以建立准确的故障诊断模型。针对上述难题,本文采用无损约束降噪方法对稀疏自编码进行优化,提出了基于无损约束降噪稀疏自编码的滚动轴承故障诊断方法。该方法可直接作用于时域振动信号,消除对人工特征提取的依赖性,无需降噪预处理,降低了故障诊断模型建立的难度。为验证本方法的有效性,利用滚动轴承时域振动信号进行仿真实验,并对诊断过程中学习到的故障特征进行可视化分析。实验结果表明,本方法可以在噪声数据下建立有效的故障诊断模型,且比传统的栈式稀疏自编码诊断算法具有更强的噪声鲁棒性。  相似文献   
3.
在不考虑面料形变的前提下,通过分析服装平面款式图的空间结构,得出服装平面款式图是服装平铺状态下的空间立体投影.假设平铺状态下的服装是刚性几何体,在建立该几何体的数学模型基础上,得出原型纸样与款式图的映射关系,从而实现了款式图到工业纸样的结构信息传递.  相似文献   
4.
研究了信任函数理论框架下规则中的不确定性的表示与传播,引入信任结构表示不确定的规则。定义了信任结构的复合与分解运算,由此提出了一种新的不确定推理模式。  相似文献   
5.
在新服装产品销售预测任务中,由于缺乏历史销售数据,通常需要充分利用其他模态的数据作为补充。然而,多模态服装数据通常具有冗余性和异构性。为解决这些问题,提出一种包括三个主要元素的层次化多模态注意力循环神经网络(hierarchical multi-modal attention based recurrent neural network, HMA-RNN)。层次化结构将高层语义信息与低层语义信息分离,以避免信息冗余。在模态融合阶段引入多模态注意力机制(multi-modal attention, MMA)以减轻固有的数据不对齐问题。采用共享注意力机制构建跨多模态数据的依赖关系。在Visuelle 2.0数据集上的试验结果表明,所提出的方法加权平均百分比误差(weighted average percentage error, WAPE)为72.07,平均绝对误差(mean absolute error, MAE)为0.80,明显优于现有的方法,表明了该研究所提出的方法的有效性。  相似文献   
6.
在滚动轴承故障诊断中,算法难以学习所有负载下的健康状态特征,为有效诊断滚动轴承在变负载下的健康状态,算法需要较强的负载域适应能力.针对上述问题,提出了基于多通道时频域信号的卷积神经网络算法.不同的小波提取不同的特征,算法采用多种小波可以提供多样的健康状态特征.并且全局最大池化替换每一空洞卷积之后的最大池化,从全局范围内提取最大激活.因此,算法只需在源域下训练,即可在目标域下得到良好的诊断效果.为验证该算法的有效性,利用公共数据集进行实验.实验结果表明,该算法在不同负载下的分类精度较其他算法有明显提高,从而可以有效识别滚动轴承的健康状态.  相似文献   
7.
以诊断推理为应用背景,研究了信任函数理论框架下的证据表示,从似然原理出发,给出了基于似然性的信任函数所要满足的性质,引入了嵌套表示,建立了嵌套表示与稳健地斯推断的联系,并以一个简化的诊断推理过程为例,说明了嵌套表示的应用,最后指出嵌套表示与其它表示方法的差异来自对似然原理的不同理解。  相似文献   
8.
川西北部九龙山地区深层茅口组碳酸盐岩沉积后遭受剥蚀和淋滤溶蚀作用,岩溶体储层较发育.茅口组作为下二叠统重要产气层系,具有巨大的天然气勘探潜力.为了进一步提高岩溶体储层的预测精度,通过开展岩溶体上覆地层反射结构分析,茅二段岩溶体地震相研究,茅口组剥蚀后的微古地貌恢复,岩溶体地震属性特征分析等研究工作,对茅二段岩溶体分布情况进行了定性综合预测.利用伽马反演方法预测茅二段生屑灰岩,并在此基础上通过研究采用多属性储层孔隙度反演预测方法进行茅二段岩溶体储层的定量预测.结果表明:定性-定量预测相结合的储层预测方法,对茅二段岩溶体储层的刻画更为有效、可靠,从而为川西北九龙山地区茅口组的开发规划和选区提供重要依据.  相似文献   
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