基于遗传算法和蒙特卡洛仿真的设备维修策略优化

以部件寿命服从非指数分布、维修属于非马尔可夫过程复杂设备为对象,以系统可用度及广义维护成本为优化目标,以预防性维修周期为优化变量,基于蒙特卡洛仿真和遗传算法研究预防性维修策略的优化问题.建立了设备维修过程的优化模型,将遗传算法中的个体进化搜索用于维修策略优化,提出基于路集的系统状态分析以及采用部件故障屏蔽法解决维修过程仿真中部件过度故障问题,并通过建立个体仿真历史纪录和优先删除适应度低的个体纪录等方法以提高仿真效率及优化效果.最后以液压-机械复合传动系统为例,验证方法的有效性.     

探析大学校标设计与民族汉字的有机结合

大学校标作为高校视觉识别系统(Visual Identity,简称VI)的重要元素,是一种独具匠心的艺术创作,这种创作可以承载大学的文化精神并透射大学的文化内涵。我国五千年的传统汉字文化对高等教育领域产生了深远的影响并渗透在大学校标文化中,这种渗透在我国现当代的大学校标与民族汉字的有机结合中仍旧以具有时代性的姿态着。以汉字为母体,结合装饰字、书法字和变形艺术字的表现形式可以设计出富有特色的大学校标,能够使大学校标具有强烈的民族特色和时代特征。     

Red/ET同源重组系统介导的质粒载体快速构建

Red/ET重组技术是近年来建立的一种基于高效率体内同源重组的新型遗传工程技术,该技术简便、快速.首先,通过一步融合的方法将链霉素抗性基因和氯霉素抗性基因同时克隆至pUC19上,从而构建出含有正反选择标记的载体pRC;其次,用安普霉素抗性基因或者氯霉素抗性基因替换了常用表达载体pET-28b上的卡那霉素抗性基因,改变了其抗性选择标记,得到的表达载体pMT和pCT可以更广泛地应用于不同宿主中;最后,还将启动和终止表达的区域定点插入pACYC184载体中,使其成为可以独立表达蛋白的表达载体p184.本研究所得到的载体为大肠杆菌宿主菌中的基因克隆和蛋白表达提供了基础.     

基于随机有限元方法的机械结构可靠性评估

采用随机有限元方法研究复杂载荷条件下某机械结构组件的可靠性特性.考虑工作状态和运输状态,获取组件的载荷特性及其计算模型;利用Ansys软件建立组件有限元分析模型,分析不同工况下组件的静力学和动力学特性,包括应力应变、固有频率、振型、风载静响应以及随机振动响应分析等.基于拉丁超立方抽样的蒙特卡洛方法,将载荷和材料的屈服强度作为随机输入变量,利用随机有限元模型评估风载和路面载荷交互作用下组件的可靠度.在此基础上,分析影响结构可靠性的灵敏度参数.结果表明,该方法能够有效地评估动态工作环境下结构件的可靠性特性,为此类系统的可靠性设计提供理论依据.     

基于扩展着色赋时Petri网的板材FMS建模及分析

提出带有决策库所的扩展着色赋时Petri网（ECTPN）建模方法。建立了板材FMS的ECTPN模型,通过ECTPN模型对板材FMS运行中的潜在冲突作出分析。结合调度规则,ECTPN模型能准确刻画板材FMS的运行过程,为进一步分析和评价系统创造了条件。     

高职数控技术专业建设的体会与思考

从技术背景及发展趋势出发,分析了数控技术专业人才的市场需求;从教学资源的角度,分析我校创办数控技术专业的优势;总结了专业建设成果及办学经验;最后,分析了当前办学过程中存在的问题,指出今后的努力方向。     

基于灰色神经网络组合模型的故障预测

针对装备故障预测存在有效样本少、模型预测精度低等问题,集成灰色理论和神经网络方法,提出基于灰色神经网络的故障预测组合模型。基于新信息优先原理和重构背景值方法优化灰色GM（1,1）模型的初始值与背景值,利用Levenberg-Marquardt算法改进反向传播神经网络模型;采用组合预测思想,将多方法融合改进灰色模型和神经网络模型,分别构建基于权重分配、基于误差修正和基于结构优化的3种灰色神经网络组合模型。以某雷达发射机的故障预测为例,验证上述方法在故障预测中的有效性。结果表明,灰色神经网络组合模型的预测精度优于单一预测模型,可用于装备的故障预测和预测性维修。     

基于神经网络时间序列预测器的弯管流量计传感器数据验证

传感器数据验证技术具有重要的实用价值.介绍了一种基于神经网络时间序列预测器的传感器数据验证方法,并利用Matlab对弯管流量计的传感器数据验证进行了仿真,结果表明这种方法是切实可行的.