桥式起重机可靠性的研究

对现场收集到的198个桥式起重机可靠性数据,用柯氏检验与BLUE方法证明其故障间隔时间服从指数分布,用BLUE方法求出其维修时间服从对数正态分布。根据有关假设,用定时截尾无替换寿命试验的数据处理方法计算了桥式起重机的可靠性指标,并进行了评价。     

基于未确知测度理论的桥式起重机安全评估

针对未确知测度模型简单、实用和可靠的特点,采用未确知理论建立了起重机安全状况评价模型来评价桥式起重机安全状况.运用未确知测度模型,将评价指标属性看做是未确知的,通过置信度λ确定桥式起重机的安全状况.实例研究表明,运用未确知测度模型进行起重机安全评价,理论上是合理的,计算结果是可信的.本方法既考虑了空间的有序性,也考虑了信息的不确定性,使评价结果更趋向合理、精细.     

基于模糊层次综合法的起重机安全性评价

针对国内外起重机安全评估方法的缺失和不足,基于模糊综合评价法与层次分析法相结合的方法,以在役通用桥式起重机为例,建立通用桥式起重机安全评价模型,对其安全性进行定性和定量化评价,最后给出整机的安全等级及评价因子对系统安全的贡献程度.企业可根据评价结果提出具体的整改方案以有效地防止事故的发生.对实例桥式起重机的安全性分析,其评价结果和实际情况基本相符,能够比较全面地反映整机系统的安全性和各因素对整机系统安全性的影响及大小,为起重机安全评价提出一种有效的综合评价方法.     

基于支持向量机的飞行安全隐患危险性评价

提出了基于支持向量机的飞行安全隐患危险性评价方法,建立了支持向量机模型。并以飞行安全隐患危险性评价的基本要素为输入节点,以评价结果作为输出节点,对空军某部的飞行安全状况进行了评价。结果表明:对于飞行安全隐患危险性评价问题,支持向量机方法较传统神经网络方法精度更高,速度更快,实际应用中也更易于实现。     

桥式起重机可靠性的研究

对现场收集到的１９８个桥式起重机可靠性数据，用柯氏检验与ＢＬＵＥ方法证明其故障间隔时间服从指数分布，用ＢＬＵＥ方法求出其维修时间服从对数正态分布，根据有关假设，用定时截尾无替换试验的数据处理方法计算了桥式起重机的可靠性指档，并进行了评价。     

基于相似理论的大型桥式起重机结构安全评价试验验证方法

针对大型桥式起重机静载试验大吨位载荷加载困难影响起重机结构安全评价的问题,基于起重机结构设计理论,提出了大型桥式起重机降载当量试验方法,并对降载计算及计算误差进行了探讨。由相似理论建立位移、变形与载荷的关系,以确定相似控制量,通过测试起重机起升载荷较小时的变形和位移,推断起重机起升载荷为极限值时的变形和位移情况。通过逐级加载的方式测试与大型桥式起重机结构特性近似相似的50 t中型双梁桥式起重机跨中截面危险点的应力,将测试应力值与理论计算值进行比较。结果表明,适当降载比例的降载试验能实现一定精度的结构响应预测,可用于起重机结构安全评价。     

桥式起重机碰撞安全仿真分析

以某工厂的桥式起重机为研究对象,应用动力学软件Adams对桥式起重机大、小车碰撞止挡进行仿真,对大小车的碰撞工况进行了详尽的分析,得出大小车速度、缓冲器作用力、主被动轮的垂直接触力、质心变化规律和钢丝绳的受力状况。仿真结果表明仿真实验结果符合实际情况,为桥式起重机的碰撞安全研究提供了理论依据和数据支持。     

用于早期火灾分类的非线性决策树支持向量机

对早期火灾信息进行研究,提出了一种基于非线性决策树的支持向量机多类分类模型。该模型利用非线性映射将样本投影到高维特征空间,比较每类样本在高维空间的分布情况,进行聚类构造出一个二叉决策树,使容易区分的类别从根节点逐层分类出来,有效克服了错分积累和避免不可分情况;同时,各个节点采用二值最小二乘小波支持向量机,以获得较高的泛化能力。该文将该模型用于早期火灾分类,并与BP神经网络、K近邻法和决策树方法进行比较,实验结果表明,该模型对早期火灾的识别率更高。     

桥式起重机安全评估指标体系研究和系统设计

在对桥式起重机的设计、结构组成和常见事故故障资料进行调查研究的基础上,分析了桥式起重机在工程应用中遇到的不安全因素,建立了较完善的安全评估指标体系。设计了一种基于模糊神经网络的桥式起重机安全评估系统并对系统的软件功能设计进行了初步探讨。建立了模糊神经网络评估数学模型,利用MATLAB工具对模型进行了仿真验证,结果表明此模型是可行的。通过研究,为进一步针对桥式起重机展开定性、定量评估及安全管理与决策提供了有益参考     

煤层底板突水危险性GSPCA-LSSVM评价模型

为快速、准确地评价煤层底板突水危险性,选取水压等作为影响因素,以其灰色关联度作为灰色主成分分析(GSPCA)的协方差矩阵,提取信息不重叠的灰色主成分,并将该成分作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入向量,底板突水危险性作为LSSVM输出向量,建立煤层底板突水危险性GSPCA-LSSVM评价模型;将20组实测数据作为训练样本训练模型,采用回代估计法进行回检;利用训练好的模型对5组检验样本进行评价。结果表明:利用GSPCA提取的主成分考虑原影响因素不完备性,包含其超过91.97%的信息,减少信息冗余;经GSPCA处理后LSSVM计算复杂度降低;用GSPCA-LSSVM模型评价煤层底板突水危险性,结果与实际情况基本吻合。     

基于FTA-SVM的车辆发动机故障识别方法

发动机结构日益复杂,其故障具有多样性和频发性的特点,收集大量故障样本存在很多实施障碍。为了提高车辆发动机的故障识别的效率和准确性,提出了一种新的结合故障树(FTA)和支持向量机(SVM)各自特点,从故障模式分析到故障类型识别的FTA-SVM故障识别方法。首先利用故障树在复杂系统故障模式分析中的优势,找出系统的故障模式,建立故障树模型,通过对故障树模型中各故障事件的分析,采集与故障事件状态相关的数据,建立数据与故障树底事件的映射模型,最后利用支持向量机在小样本数据处理中的优势,进行故障类型的识别。以发动机的失火故障为例建立了发动机失火故障树模型及故障数据与故障模式映射模型,验证了FTA-SVM方法的有效性和适用性。     

桥(门)式起重机主梁下挠的原因及预防对策

起重机主梁在使用过程中上拱度逐渐减小,甚至出现下凹,这种现象称为主梁下挠。近期,我们对桥(门)式起重机的主梁下挠变形进行了检验,共检验了50台桥式和门式起重机,发现三台桥式和一台门式起重机主梁有下挠(水平线以下)现象,占被检验台数的8％。主梁下挠的危害甚大,必须     

T-S动态故障树在桥机结构安全评估中的应用

起重机作为特种设备广泛应用于工业生产,因此对其安全性能有严格的要求,故对起重机进行安全评价意义重大。由于起重机械构造复杂,零部件众多,在工作中会出现各种动态、静态的失效行为,但传统的故障树只能分析静态失效行为,而T-S动态故障树采用动静态结合的方式进行失效分析,该方法可以最大限度地接近真实工况。本文采用T-S动态故障树分析法对桥式起重机结构进行安全评价,构建箱型双梁通用桥式起重机安全评价的故障树模型,通过T-S动态故障树求解计算,得出起重机在不同时间段的故障率,并通过计算分析重要度得到在不同时间段对系统故障影响较大的因素,从而可据此预防事故。     

浅谈吊熔融金属电动单梁桥式起重机的安全技术性能

随着TSGQ0002—2008起重机安全技术监察规程一桥式起重机的实施,对新制作的吊熔融金属电动单梁桥式起重机的设计技术要求及检验使用有了明确的规定,使得冶金用单梁起重机设计及检验有了更为合理的标准。本文就这种形式的起重机在使用过程中的安全技术性能进行了分析,提出了这种起重机不同于普通LD单梁吊在结构焊接及驱动配置等方...     

桥式起重机结构可靠性失效准则与剩余寿命评估准则

针对确定可靠性失效准则和剩余寿命评估准则时,未与起重机结构实际相结合的特点,笔者将机电类特种设备钢结构系统的可靠性分析失效准则与结构剩余寿命评估准则有机的统一起来,以桥式起重机结构系统为研究对象,确定了桥式起重机钢结构系统的具体失效准则,即从静强度、疲劳强度、刚度、整体稳定性、局部稳定性以及最大失效路径长度等多方面进行评价。通过对桥式起重机起重量摄动引起刚度失效比重变化结果对比,验证了结果的正确性。该方法可为起重机可靠性与剩余寿命评估做好前期准备,为机电类特种设备安全评估方法提供一条新理论新思路。     

基于模糊综合评价方法的通用桥式起重机风险评价

文章通过层次分析法构建了通用桥式起重机评价指标体系,并构建判断一致矩阵,得到了各层次的权重向量,结合由隶属函数得到的隶属矩阵,运算得到综合评价向量。再利用可变模糊集理论中的等级识别法结合未确知测度理论中的置信度准则确定评价对象的安全评价等级。经过实例分析表明,该方法能够充分利用评价信息,极大地减小评价信息在评价过程中的模糊化趋势,优化评价结果的处理,能够比较真实地反映评价对象的安全状态。     

基于熵值法和支持向量机的煤矿应急救援能力评价模型

为增强煤矿应急救援能力,提高评价的精度,弥补单一评价方法的缺陷,构建了基于熵值法和支持向量机的煤矿应急救援能力评价模型。根据各评价指标数据所提供的信息量,运用熵值法设定指标权重,进一步将指标权重定量化、客观化;同时鉴于煤矿应急救援能力评价数据难收集、影响因素复杂多变的状况,结合具有处理非线性、小样本数据问题的支持向量机进行评价,保证了评价结果的准确性。实证分析表明,该模型的评价结果与煤矿实际应急救援能力非常接近,可用于实际的煤矿应急救援能力评价。     

基于支持向量机的化工工艺安全评价模型构建及优化研究*

为解决现阶段基于风险分级的安全评价方法仍存在着高维数据处理不当、评价智能化程度不高等问题,创建支持向量机的安全评价模型,利用核函数解决安全评价因子分类问题,粒子群算法（PSO）寻找最适合模型的正则项C,进一步提升安全评价模型的正确率,形成适用高维数据的化工工艺安全评价方法。研究结果表明:该模型与经典支持向量机模型和BP神经网络评价模型相比具有更高的正确率,研究结果对借用机器学习来创新安全评价理论及工程应用具有现实意义及理论价值。     

基于时变失效的桥式起重机结构可靠性分析

为提高我国起重机产品的安全可靠性水平,用时变可靠性理论分析桥式起重机金属结构。以桥式起重机金属结构为研究对象,时变可靠性理论为基础,研究桥式起重机金属结构的载荷时变可靠性模型和抗力时变可靠性模型,建立桥式起重机金属结构失效状态的时变可靠性数学模型。通过工程算例分析,揭示金属结构抗力随时间衰减与否对可靠度与失效概率的影响,得到不同金属结构抗力衰减系数下桥式起重机主梁金属结构可靠度和失效概率。探索桥式起重机金属结构时变可靠性安全评估方法。对比金属结构抗力衰减系数分别为0.000 2和0.000 3时的分析结果,发现金属结构系统的可靠性随金属结构抗力衰减系数的增加而降低。     

基于支持向量机的煤与瓦斯突出预测研究

为准确预测矿井煤与瓦斯突出的危险性,针对煤与瓦斯突出样本的不足从一定程度上制约了基于知识的方法在煤与瓦斯突出预测中的应用这一问题,利用支持向量机在小样本情况下具有较强识别能力的特点,提出了煤与瓦斯突出的支持向量机预测方法。对煤与瓦斯突出影响因素进行灰关联分析,提取特征向量。选用典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本,以云南恩洪煤矿的突出实例作为预测样本,将支持向量机预测结果与其他预测结果进行对比。结果表明支持向量机模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求。