基于高斯过程机器学习的冲击地压危险性预测

针对多种复杂影响因素条件下,如何有效预测冲击地压危险性这一类复杂的模式识别问题,提出一种基于高斯过程机器学习的冲击地压危险性预测新模型,通过对少量训练样本的学习,能很好地建立冲击地压危险性与其影响因素的非线性映射关系.算例结果表明,该模型科学可行、容易实现且预测精度高,具有良好的工程应用前景.     

长根茎中药材挖掘铲有限元分析

应用Pro/E软件建立了长根茎中药材挖掘铲的三维实体模型,并通过ANSYS11.0软件对其进行了静态分析和模态分析,得到了挖掘铲在挖掘时的应变分布图和模态振型图,为挖掘铲的优化设计提供了参考.     

基于Internet的工程机械远程诊断维修系统的实现

为了解决工程机械现场诊断、维修困难等问题,提高其现场抢修与维护能力,基于网络有线、无线传输协议,结合虚拟仪器技术等建构了工程机械的远程诊断维修体系,开发出基于该诊断维修体系的工程机械远程诊断维修系统.其功能模型由数据采集终端、维修工程车组、修理厂、制造厂等组成.系统的实现由4个模块组成,包括远程故障诊断模块,可视化模块,信息咨询模块,数据维护模块.结果表明该远程诊断维修系统可进行工程机械远程状态监测,为维修分队提供了故障诊断、技术查询、可视化维修等技术支持,有力提高了施工现场工程机械设备的快速抢修与维护能力.     

机床电气设备故障检测与维修

本文对机床电气故障的诊断及维修进行了理论与实践相结合的具体分析,以工厂实际工作出发,对常用电气设备的故障原因、查找方法、检修步骤进行了具体的叙述。并以Y3150型滚齿机为例,根据故障现象分析故障产生的原因,给出排除故障的方法。     

工件有到达时间的平行机分批排序问题的一个PTAS算法(英文)

研究工件有到达时间的最小化加权完工时间和的平行机分批排序问题,通过综合运用实例转换,工件分类和动态规划等方法提出了一个多项式时间近似框架.     

不良贷款有无回收判别:一类可选变量的支持向量机方法

针对不良贷款有无回收判别问题中属性变量数目多、示性变量比例高的特点,提出了一类可选择变量的支持向量机方法进行判别预测.该方法一是将逐步回归的支持向量机思想应用在模型变量的选择上,二是将线性逐步回归的结果作为模型选择变量的初始状态,解决了传统支持向量机只能使用固定变量的问题. 实证结果显示,该方法不仅提高了样本外预测的正确率, 而且具有很好的稳健性.     

平面磨削温度场三维数值模拟及其试验研究

在考虑工件材料物理性能与温度的非线性关系情况下,采用三角形热源模型对一些典型的磨削工况进行了三维有限元仿真,获得了工件的温度分布.分析了热源模型、磨削液和工件材料的变物性等因素对磨削温度场的影响,得出了一些重要结论.利用热电偶法测量了磨削温度,发现有限元仿真值与实验测量值相当吻合;采用表面粗糙度仪探测了工件轮廓,验证了湿磨时磨削温度沿工件宽度方向的变化规律.     

基于多重回归LSSVM的并发故障诊断

提出了一种基于多重回归最小二乘支持向量机模型的并发故障诊断方法,并将其应用于诊断某船舶主柴油机冷却系统的并发故障.仿真结果表明,该方法具有良好的效果,能够对系统的单个故障和并发故障进行检测.仿真结果还表明,多重回归最小二乘支持向量机模型适合于小样本条件下多输入多输出数据样本的建模,在一定噪声的影响下仍能够得到相对准确的诊断结果,因此多重回归最小二乘支持向量机模型为一种有效的并发故障诊断方法.     

基于模糊支持向量机的高速公路交通事件的自动检测

利用支持向量机的全局优化、适应性强、泛化性能好等优点,针对实时交通流数据的随机性、高维、非线性和时变等特性,将模糊支持向量机应用于高速公路交通事件检测问题中。在识别阶段利用60组实测数据训练模糊支持向量机,利用60组实测数据进行测试,测试结果表明,利用FSVM进行交通事件检测,识别率达到96.7%。     

北京万东F52—8C光机维修故障实例

文章对万东F52—8CX光机叁例故障进行分析排除。