基于数字孪生的高温高压容器寿命预测

为解决高温高压容器剩余寿命在线预测难题,提出一种基于数字孪生的高温高压容器剩余寿命预测模型构建方法。该方法基于实时工况条件,采用ANSYS仿真模型进行耦合仿真,获取高温高压容器一定时域物理场,通过多轴蠕变损伤模型建立高温高压容器剩余寿命预测样本数据集,利用Tent-SSA优化的BP神经网络算法进行训练预测,建立机理模型与机器学习融合驱动的数字孪生高温高压容器寿命预测模型。最后以某型钠冷快堆蒸汽发生器关键部件的管板作为对象,试验结果表明该预测模型总体均方误差由优化前的3.2197E-02降低至7.7449E-03,模型更稳定且鲁棒性强、收敛快。     

数字孪生自演化驱动的地下工程沉降预测

随着城市地下空间发展,地下工程沉降问题应引起重视。传统沉降预测模型常存在模型预测精度不高、模型可解释性差和难以模拟沉降规律的动态变化等局限性和不足,对此提出一种基于数字孪生自演化的地下工程沉降预测方法。建立的地下工程孪生体为沉降预测模型的高精度建模提供了有效的支撑,开发的“多项式回归+总体卡尔曼滤波”自演化算法每一步都具有可解释性,同时模型参数自主校正功能使预测模型能够动态追踪沉降规律的改变。实验结果表明所提方法能够有效解决传统沉降预测模型的缺陷。     

基于WS-LSTM的海底管道剩余寿命预测

海底管道处在一个恶劣且不可接触的环境中,它的安全运行受到诸多挑战.为了保障海底管道的安全稳定运行,需对其剩余寿命进行预测,但传统的海底管道剩余寿命预测过多依赖专家经验且预测精确度较低.为了使海底管道剩余寿命预测的精确度进一步提高,本文提出基于WS-LSTM的剩余寿命预测方法,即基于小波变换(wavelet trans-...     

基于监督局部模型的设备剩余寿命预测

精确预测设备的剩余使用寿命能帮助厂商衡量所生产设备的质量,也有利于使用者及时更换或修理设备。截至2021年,基于相似性预测剩余寿命的研究大多使用欧式距离进行相似性的判定,容易出现维度灾难。本研究结合长短期记忆网络和自编码器提取设备的时序特征,之后使用监督局部模型进行剩余使用寿命预测,以随机森林为基础进行相似性的判定。最后,本研究使用C-MAPSS数据集验证了所提出方法的有效性,所提出方法在预测精度上要优于其余几个对比方法,并进行相关的讨论。     

腐蚀管线的剩余寿命预测

预测管线的腐蚀变化趋势及腐蚀对管线结构完整性的危害是评价管线剩余寿命的关键步骤。将影响管线剩余寿命的各种因素看成是分布各异的随机变量，建立了预测管线失效的概率数学模型。利用这一模型，研究了腐蚀速率、缺陷深度、管道壁厚和工作压力等因素对管线可靠性的影响。结果表明，各参数的不确定性越大，管线的可靠性越低；缺陷深度在腐蚀缺陷形成初期，对管线的可靠性有很大影响，而随着时间的推移，腐蚀速率将对管线的可靠性有较大影响。对一条输油管线，基于管线腐蚀检测数据，对1km长度的管道进行失效概率统计分析得到的腐蚀速率能够对管线全线的安全状况做出合理预测，从而为管线的进一步维修与检测提供参考资料．     

现役水工钢闸门结构剩余寿命的预测

基于可靠性原理，确定了现役钢闸门结构构件最低可靠度设置标准．采用类比的方法确定了现役钢闸门结构可靠度评估时荷载的统计参数，建立了钢闸门结构构件抗力的衰减模型．在此基础上，提出了基于可靠度理论的现役钢闸门结构剩余寿命预测算法，并以受弯构件为例，对其剩余寿命进行了预测．结果表明，提出的方法在预测闸门构件剩余寿命时是有效的．     

基于Gumbel极值分布的大型原油储罐剩余寿命预测

储罐的剩余寿命是预测储罐的未来工作能力,预测储罐未来腐蚀发展趋势和壁厚减薄趋势。预测其在满足剩余强度及其安全性要求前提下储罐的剩余寿命。根据储罐的腐蚀特点,储罐的最大腐蚀坑深服从Gumbel I型最大极值分布。基于最大极值分布和概率统计,推导出储罐剩余寿命计算公式。储罐的剩余寿命由储罐中幅板的剩余寿命决定。分别采用API653和API 650的规定确定罐底板和罐壁板的最小允许厚度。在0.99、0.999和0.999 9的可靠度下储罐A的剩余寿命分别为25年、20年和17年。与国外标准进行对比,国内标准对储罐检修周期的规定相对保守。提出的剩余寿命预测方法对于确定储罐检修周期具有参考价值。     

腐蚀管线的剩余寿命预测

预测管线的腐蚀变化趋势及腐蚀对管线结构完整性的危害是评价管线剩余寿命的关键步骤。将影响管线剩余寿命的各种因素看成是分布各异的随机变量 ,建立了预测管线失效的概率数学模型。利用这一模型 ,研究了腐蚀速率、缺陷深度、管道壁厚和工作压力等因素对管线可靠性的影响。结果表明 ,各参数的不确定性越大 ,管线的可靠性越低 ;缺陷深度在腐蚀缺陷形成初期 ,对管线的可靠性有很大影响 ,而随着时间的推移 ,腐蚀速率将对管线的可靠性有较大影响。对一条输油管线 ,基于管线腐蚀检测数据 ,对 1km长度的管道进行失效概率统计分析得到的腐蚀速率能够对管线全线的安全状况做出合理预测 ,从而为管线的进一步维修与检测提供参考资料。     

回归预测法在桥梁剩余寿命预测中的应用研究

随着公路交通事业的发展,在役桥梁的使用状态越来越引起了人们的广泛重视．准确地预测在役桥梁的剩余使用寿命可为公路管理部门的养护维修方案提供可靠的决策依据,节省了建设资金,保障了桥梁的安全．但到目前为止,该方面的研究进展比较缓慢．提出了引入回归预测这一数学原理对该问题进行研究分析,方法简单适用,并孳用实例加以说明,实现了桥梁结构剩余使用寿命的预测．     

锅炉过热器剩余寿命非等间隔灰色预测

为预测锅炉过热器剩余寿命,利用超声波技术对已运行12a的某锅炉过热器管内壁氧化膜厚度进行无损测量,并以等间距时间序列为基础,把非等间距数列转化为等间距时间序列,进行1次累加生成处理,建立锅炉过热器剩余寿命非等间隔灰色预测模型GM(1,1);利用锅炉过热器管内壁氧化膜厚度部分检测数据对锅炉过热器剩余寿命进行非等间隔灰色预测。研究结果表明:锅炉过热器剩余寿命非等间隔灰色预测结果精度高,该锅炉过热器剩余寿命至少还有3.7a。     

郑州地区砖混结构房屋剩余寿命预测

砖混结构房屋的剩余寿命预测受诸多因素的影响,应结合地区特征综合分析.根据抽样调查数据,在分析勘察设计、施工质量、人为损伤、构件老化和环境影响等因素对郑州地区砖混结构房屋使用寿命影响的基础上,探讨了砖混结构房屋剩余寿命的预测方法.     

基于概率稀疏自注意力的航空发动机剩余寿命预测

航空发动机剩余寿命预测对其健康管理具有重要意义,针对长序列、多维度的航空发动机监测参数,提出一种基于概率稀疏自注意力（ProbSparse Self-Attention）的Transformer模型以实现航空发动机剩余寿命的准确预测。用ProbSparse Self-Attention取代原始Transformer中的常规自注意力机制,使得模型更关注时间序列中重要的时间节点,大幅缩减时间维度,减小了时间和空间复杂度;通过注意力层整合后的信息,进一步通过前馈神经网络层和卷积层,提取传感器的空间特征,编码层之间通过扩张因果卷积相连接,扩大了感受野,提高了模型对长序列信息的捕获能力。在新公开的N-CMAPSS数据集上验证算法,实验结果表明,相比于实验中的对比模型,所提模型的RMSE和Score值均有提升,推理速度也优于其他模型。     

多源统计数据驱动的航空发动机剩余寿命预测方法

针对统计数据驱动方法中多变量无法建立退化模型的问题,提出了一种多源统计数据驱动的航空发动机剩余寿命(RUL)预测方法。建立了基于欧氏距离的航空发动机监测信息融合模型,综合多源监测数据以量化发动机健康状态退化过程;构建了基于非线性漂移维纳过程的航空发动机退化模型,推导发动机剩余寿命概率密度函数解析式,实现对发动机剩余寿命的估计。选取C-MAPSS数据集进行仿真实验,结果表明,与已有研究结果相比,所提方法预测结果在确定系数和惩罚得分两项均有所改进。该方法可为其他非线性退化系统的RUL预测提供一定的参考。     

基于改进卷积神经网络的航空发动机剩余寿命预测

完成了不同拧紧力矩下复合材料层合板与金属板单钉连接拉伸静强度实验。建立了三维有限元模型,对层合板失效过程进行了分析。基于实验数据调整了层合板初始刚度,对数值模型进行了修正。修正后数值计算模型的连接强度与实验数据基本吻合。由分析可知,拉伸实验曲线达到强度极限前呈现近似双线性特征,斜率突变处发生了载荷衰减波动。试件接触面经历了初始静摩擦-瞬时动摩擦-静摩擦平衡的动态过程。M6螺栓拧紧力矩为8 N·m时,静载拉伸强度最大。连接强度的试验值与计算值误差均在6.7%以内。合适的拧紧力矩可获得最佳的连接强度,拧紧力矩过大会导致连接强度降低。     

基于改进比例失效率模型的设备剩余寿命预测

产品的剩余寿命预测能够为产品的维修和更换提供重要的决策依据.传统的比例失效模型方法在剩余寿命预测中得到了广泛的应用,然而此方法没有充分利用产品的历史寿命信息,对产品的退化过程也没有很好地描述.针对此问题,提出了一种融合退化过程与失效率建模的产品剩余寿命预测方法.该方法首先利用线性过程对产品的退化过程建模,然后利用比例失效模型融合退化过程对失效率的影响,达到充分利用产品历史信息的目的.此外,与传统比例失效模型方法不同,模型中的比例参数分为两部分,分别将产品退化的初始信息和产品的退化增量联系起来,进一步利用产品的当前退化信息对产品的参数进行Bayes更新,基于此进行剩余寿命预测,从而实现产品历史数据和当前退化数据的有效融合.通过激光发生器的退化数据验证了所提方法的有效性.     

可靠性理论中剩余寿命函数的研究

阐述了剩余寿命函数(RLF)年龄特性与寿命函数年龄特性的密切关系;给出了平均剩余寿命函数(MRLF)的特征;研究了递减平均剩余寿命(DMRL)分布类,并且给出了它们的一些特征;最后给出了剩余寿命分布随机序之间的关系.     

基于双通道模型的航空发动机剩余寿命预测

针对现阶段航空发动机单一剩余使用寿命预测模型数据挖掘深度不足导致预测精度低的问题,提出一种双通道模型的预测方法。首先,构建双通道网络结构：通道一使用时间卷积网络,通过残差结构和空洞卷积使得网络具有更大的感受野和计算速度;通道二使用卷积长短时间记忆网络,提取多维时空特征,捕捉数据长期依赖关系。其次,利用多头注意力机制为双通道网络特征重新赋予权重。最后,将双通道网络进行特征融合输出,实现对航空发动机剩余寿命预测。使用涡扇发动机退化数据集进行实验验证,并与其它文献中提到的卷积双向长短时间记忆网络模型、多特征注意力模型、多头注意力模型、卷积门控单元循环神经网络模型进行对比。结果表明,所提模型在3种评价指标上均取得更好的表现,为航空发动机剩余寿命预测提供了一种新思路。     

基于随机Wiener过程的火炮身管剩余寿命预测

身管是火炮武器的重要部分,其性能状态决定了火炮的使用寿命.将随机Wiener过程应用于火炮身管的剩余寿命预测,通过极大似然法估计模型参数,并利用Bayesian方法对参数进行更新,提高参数的估计精度.以某型火炮为应用对象进行寿命预测,得到了不同射弹发数条件下剩余寿命的概率密度函数和可靠度函数曲线,且预测精度随着射弹发数的增加逐渐提高.应用实例表明了方法的可行性,对火炮身管寿命预测具有一定的参考价值.     

基于放电电压降的锂电池剩余寿命预测方法研究

锂离子电池凭借其出色的电性能,已然成为动力和储能的最佳载体,对锂电池的剩余寿命的预测显得尤为重要.目前,锂电池剩余寿命的主要预测方法有数据分析和融合分析等方法,这些方法的输入变量是锂离子电池的放电容量.考虑到锂电池放电容量存在获取速度慢,效率低等缺点,本文提出一种基于放电电压降作为输入变量的剩余寿命预测方法,并基于NA...