基于反面选择原理的智能融合故障检测模型及其应用

针对反面选择算法用于故障检测所存在的局限性,提出了一种基于反面选择原理的智能融合故障检测模型.该模型利用人工免疫系统的反面选择原理来构建神经网络检测器,通过训练将系统的异常模式信息存储在分布的检测器中,根据检测器的激活来发现系统的故障.通过混沌时间序列的异常检测仿真实验,研究了模型参数对故障检测性能的影响.最后以发动机压气机失速检测实验为例,证实该方法对失速信号的模式特征具有较强的分辨能力,同时表明神经网络检测器比常规的二进制编码检测器具有更好的故障识别能力.     

人工记忆优化算法

为了求解复杂函数优化问题,根据人类记忆原理构造出了具有全局收敛性的人工记忆优化算法. 在该算法中,每个记忆元对应着一个试探解; 将记忆原理的记忆和遗忘规律用于控制每个记忆元的状态转移; 记忆元的状态由与试探解相关的状态描述量以及记忆残留值构成,该值分为瞬时记忆、短时记忆和长时记忆三种状态类型,并依据记忆元接受刺激的强度被加强或衰减; 处在瞬时记忆、 短时记忆和长时记忆状态的记忆残留值衰减速度由快到慢,记忆残留值低于某个阈值的记忆元要被遗忘,不再被处理. 在记忆元状态转变过程中,记忆元从一个状态转移到另一个状态实现了对优化问题最优解的搜索. 该算法将试探解与记忆关联,使得试探解依据其质量好坏被自动分类; 处于长时记忆状态的试探解因其质量好,其部分变量的状态值将被传给其它质量差的试探解对应的变量,使其质量得到改善; 处于不同记忆状态的试探解交换信息时,只有很少部分变量进行状态信息交换,这样既可以使试探解的大部分变量的状态保持不变,又能使其质量得到改善,且可大幅减少变量处理个数,对于高维优化问题此举可大幅提高算法收敛速度; 随着演化的进行,质量差的试探解会不断被遗忘,被处理的试探解的数量会不断减少,因此,随着时间的推移,本算法的收敛速度将越来越快. 应用可归约随机矩阵的稳定性条件证明了本算法具有全局收敛性. 测试结果表明本算法的性能与现有的群智能优化算法相比,具有收敛速度快,求解精度高的优势.     

相似信息优先的复杂装备费用测算模型

针对横截面数据的复杂装备费用预测问题,由于主要参数比较相似的装备系统其研制费用往往趋同,提出了横截面数据的“相似信息优先原理”。分析新研装备与以往装备的相似度,按照指标信息的相似度区分横截面信息的优先次序。用归一化的相似度作为加权最小二乘法的权重,通过实例建立相似信息优先的回归模型,并与其他方法的结果对比,结果表明本文的方法具有更高的预测精度,相似信息优先的多元回归模型充分反映了相似信息的规律。     

PCM/FM再入遥测系统建模及仿真

基于再入遥测实际系统，提出了一种简化的PCM／FM系统仿真模型，重点分析了再入遥测信道双径模型的特性。当传翰码速率较高的情况下，再入遥测信道呈现频率选择性衰蓉特性，双径模型可以很好的模拟这种频率选择性信道．对整个系统的仿真有利于清楚了解各个主要部件对系统性能的影响，仿真过程为自适应均衡器提供了实验数据．     

慈善捐赠的集体行动逻辑及其困境——基于制造业上市公司面板数据经验

集体行动的逻辑及其困境阐释了个体理性和集体理性发生冲突而导致搭便车行为和集体非理性的结果,引入选择性激励措施有助于解决上述问题。基于上市公司面板数据,验证以自利为向导的企业个体在参与慈善行动、实现共同利益时,企业当期捐赠与行业集体捐赠呈现负相关的特点,表明慈善捐赠也存在集体非理性的困境,而企业性质和政治关联的选择性激励因素有助于缓解上述困境。企业应重新认识慈善捐赠的社会效益,满足慈善公共品的社会供给。     

复杂装备费用驱动因子识别的效应比重极大熵模型

针对复杂装备费用预测中样本少和费用影响因素繁多的问题,分析费用因素的驱动比重。综合考虑驱动比重的最大化和因素权重的不确定性,运用极大熵原理,建立多目标权重配置模型,并利用拉格朗日乘子法求解权重。依据因素权重大小和权重的接近度选择费用驱动因子,利用所选择的驱动因子建立多元回归模型。与已有文献中的方法对比,结果表明本文的方法具有较高的预测精度,说明基于驱动比重最大化的复杂装备费用驱动因子识别模型能够诊断费用的关键影响因素。     

Vasicek利率模型下多种风险资产的动态资产分配

假设金融市场中存在一种无风险资产和多种风险资产,且无风险利率是动态变化的,是服从Vasicek利率模型的随机过程。应用Legendre变换和动态规划原理对效用最大化下的最优投资策略进行了研究,得到了幂效用和指数效用下最优投资策略的显示解。算例分析了参数变动对最优投资策略的影响。     

Aspen Plus在化工专业课程教学中的应用

为了培养学生的工程实践能力,将Aspen Plus软件应用于化学工程与工艺专业课程教学.介绍了Aspen Plus软件在课堂教学中的应用,从而提高学生对化工专业课程的理解能力,增强学生的工程意识,有助于学生学习兴趣的提高.     

XRD衍射岩性识别技术在准噶尔盆地的应用

准噶尔盆地构造复杂,地层岩性类别多样,且钻井新工艺技术飞速发展,加大地层岩性识别的难度,易导致分层错误、卡层失准、取心漏失、套管少下等复杂事故发生。为了提高准噶尔盆地勘探效率,新疆油田引进XRD衍射岩性识别技术,并在准噶尔盆地20余口井上进行了探索性试验。结果表明,XRD衍射岩性识别技术的岩性识别准确率高,实现了岩性识别从定性化到定量化,能够现场快速分析识别火成岩、碳酸盐岩等复杂岩性,并在特殊工艺下能够准确识别细末岩屑,为安全顺利钻井提供技术保障,是一项值得推广应用的岩性识别技术。     

新型板式换热系统设计

通过采用加热与制冷两套独立的板式换热器,利用低碳醇与蒸汽为系统内硅油介质进行制冷与加热,形成两套独立的硅油输送系统,分别输送制冷硅油与加热硅油。通过气动薄膜调节阀对硅油供应量进行调节,以满足不同的工艺温度需求。