基于无人机检测的楼宇模糊温度控制可靠性试验分析

当前在进行楼宇模糊温度控制可靠性分析时,存在去噪效果差和分析结果准确率低等问题,为解决这一问题,提出利用无人机采集楼宇模糊温度控制的相关信息:通过计算角度将无人机检测的磁感应强度、加速度和角速度转变为姿态角度信息,采用卡尔曼滤波算法去除信息中存在的噪声,综合考虑失负荷风险指标、过负荷风险指标和电压越限风险指标,构建楼宇模糊温度控制的风险评估模型,完成楼宇模糊温度控制的可靠性试验分析。实验结果表明,所提方法的去噪效果好、分析结果准确率高。     

基于离线采集模式的高低温低气压试验箱校准技术的研究

针对高低温低气压箱校准技术展开研究,分析了传统校准方案的不足之处,提出了一种基于离线采集模式的高低温低气压试验箱温度、压力校准方案,并结合虚拟仪器、数据库与MATLAB,完成了该方案的设计与实现。最后通过实验验证了该方案的可靠性与可行性,并应用到环境与可靠性工作中。     

基于物联网技术的环境试验箱温度监测预警系统

环境试验箱是检测机构常规设备,在其使用中由于长时间带电运转,会有超温等安全隐患出现。传统的人力巡查在温箱分散布置,如跨楼层或跨基地的情况下,难以保证及时处理该类问题。基于物联网技术,设计了一种环境试验箱温度监测预警系统。通过加装温湿度传感器、数据收发报警器及开发云平台等系统建设,实现了在线监测温箱状态、现场及远程异常报警、设备资产管理、数据存储分析等功能,有效提升了机构智能化管理水平和安全管理质量。     

热真空试验系统中的温度同步控制算法研究

论文以热真空试验设备为研究对象,针对热试验过程中的产品各区域温度同步问题,提出了一种相邻交叉耦合结构的PID控制算法,并设计开发了控制系统的软硬件平台,对所提出的相邻交叉耦合结构PID控制算法进行实验验证,结果表明本文提出的算法具有较高的精度和同步性,对改善热试验的品质及产品转温过程中温度的动态性能提升有着重要意义。     

基于混沌搜索算法的铁矿石贸易Stackelberg博弈均衡研究

构建了二层规划的铁矿石贸易双寡头二级供应链Stackelberg博弈模型,运用混沌搜索算法进行了案例分析.案例数据表明:铁矿石生产商决策的Stackelberg博弈均衡解没有实现整体最优和个体最优,但如果没有合作却是均衡结果;整体最优实现了铁矿石供应商和钢铁生产商的收益优化,但却没有实现均衡,因为钢铁生产商有改进决策增加收益的可能性来背离合作;钢铁生产商改变全局最优会损害铁矿石生产商的收益,降低整体供应链的收益.     

环境试验箱制冷系统的热气旁通设计研究

通过长期对环境试验箱制冷系统冷热旁通调节与设计,说明了环境试验箱制冷系统运行的稳定性和经济性要求。详细介绍了制冷系统冷热旁通调节的系统设计,冷热旁通卸载系统的选型方法和计算过程。根据制冷系统稳定性、经济性来选择更适合于环境试验箱制冷系统的冷热旁通调节方式,并给出合理的建议和需要注意的问题。     

关于湿热试验箱加湿和除湿方法的研究

本文对湿热试验箱加湿和除湿的方法进行了深入的研究和全面论述,有助于在新型湿热试验箱开发中加湿和除湿方法的工程应用.     

一种用于砂尘试验箱的新型抽真空系统装置研究

准确地测定外壳的防尘等级对于衡量多尘环境下运行的电气设备的可靠性具有很大的意义。对国内现行IP防护标准防尘规定作了部分解读,探讨了被测设备外壳内部抽真空系统设计应注意的问题,并在标准推荐装置的基础上开发了一套新型抽真空系统,在功能上可以实现远程操控以及无极调节压差与流量等参数,增加了被测设备外壳防尘能力检验的可靠性与可操作性,提高了整个实验的效率。     

基于IHS-RELM的回采工作面瓦斯涌出量预测

针对回采工作面瓦斯涌出这样复杂的动态变化系统,提出了改进的和声搜索算法(IHS)与正则极速学习机(RELM)相结合的预测方法。对和声搜索算法的基本原理进行了研究,通过采用动态变化的PAR和BW值,优化和声搜索算法的全局搜索能力;利用IHS选取RELM中的输入层权值(IW)和隐含层阈值(B),以均方根误差为目标函数,提高了算法的预测精度。仿真实验结果表明,通过与已有的BP神经网络和SVM预测模型作对比,该方法具有更好的预测效果。     

基于备件分析的飞机最经济飞行强度选择

飞机作为航空产品,使用维护成本在全寿命周期费用中占据了相当大的比例。将使用维护成本折算为备件的采购和维修成本,在设计阶段通过基于备件的分析,分类计算在不同飞行强度下各种备件的采购和维修费用,从而确定飞机在满足用户需求的前提下所能执行的最经济的飞行强度。以某型飞机为例,提出了一种最经济飞行强度的计算方法,有助于在设计阶段规划飞机的使用和维护保障。     

基于人工神经网络算法的垃圾组分识别模型研究

为增强环卫智能化程度,利用TensorFlow深度学习框架实现人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)算法,建立以生活垃圾图像RGB均值和垃圾重量为输入的生活垃圾组分识别模型。对比不同超参数设置下模型A1至A4的识别效果。结果表明,使用三层ANN网络结构和Adam优化算法可以建立性能优秀的垃圾组分识别模型。A1至A4模型经过参数训练后识别误差均在±5%内。对A1至A4模型的学习率和迭代次数进行调试可得,A4模型即隐藏层第一层、隐藏层第二层和输出层的激活函数分别为ReLU函数、Tanh函数和Sigmoid函数的ANN模型,在学习率为0.01的情况下,识别误差在±1%以内,稳定性最佳。     

基于随机森林算法的航材消耗预测研究

为了解决以往在研究航材消耗数量预测问题时,忽略影响因素,仅依靠数据进行预测,结果往往误差较大,本文采用随机森林算法对航材月消耗数量进行预测.首先,对航材消耗影响因素进行分析,提取特征;其次,对特征进行重要性分析;最后,采用随机森林构建模型对消耗数量进行预测,并将结果与实际和其他模型对比,实验表明该方法在航材预测应用上具...     

基于CNN算法的地下水位动态变化特征识别方法研究

为解决地下水位特征识别中存在的识别效果较差的问题，提出基于CNN算法的地下水位动态变化特征识别方法。首先分析地质结构与水化学特性，获取地下水储存层与水的种类；其次计算地下水位关联维度，从初始时间序列内挑选时间延迟；再次根据圆形颜色确定识别的地下水位图像，将图像转换成YCrCb色彩空间格式，并通过二值化转换挑选自适应色调阈值，最后借助CNN卷积架构将地下水位图像进行分层，通过CNN判据的两次确定，实现地下水位动态变化特征的识别。实验证明：所提方法在正常时刻和地震纵波影响下采集到的水位特征较为一致，且能够量化识别结果，一天内其监测水位最大误差仅为0.07m,具有较好的监测性能，有效提高地下水治理效果，值得推广应用。     

基于GA优化算法的平遥县大气环境质量评价研究

本文以平遥县城及周边区域环境空气质量监测结果为依据,采用具有全局优化的遗传算法（GA）对平遥县及周边区域大气环境质量污染现状进行评价。用大气污染危害指数的普适公式和参数优化后的污染危害指数公式确定污染危害指数的取值范围与评价级别之间的对应关系,由此得出较符合平遥县及周边区域实际的评价结果,同时针对具体情况对此结果进行简单的分析。     

上海典型城区阳台雨水管排放洗衣废水对水体污染的研究

大量已建成住宅建筑在阳台仅有雨水排放口,未设置污水排放口,导致分流制社区存在洗衣废水进入雨水管网系统从而进入河道的问题。文章以上海典型城区为切入点,采用问卷调查、实验分析、计算模拟等方式,统计分析了3个典型社区洗衣机放置阳台的现状,并根据三社区洗衣废水污染物排放量,估算其城市环境污染。研究结果表明,洗衣废水的特征污染因子为COD和TN,其对当地生活污水的COD排放贡献为9%～33%,对受纳水体COD污染贡献为1. 1%～6. 4%,而TN的污染贡献率分别为小于1%和0. 7%～3. 7%。洗衣废水的岸边排放造成的是沿河岸边宽度为1m的污染带。     

基于神经网络下的车辆自动控制系统决策算法分析研究

为了提高车辆自动控制能力,提出基于神经网络下的车辆自动控制系统决策算法。构建车辆自动控制系统的行驶动力学和运动学模型,以相位偏移和惯性转矩为约束参量构建车辆自动控制系统模糊反馈误差跟踪融合控制律,采用模糊参数融合和自适应参数调节方法进行车辆自动控制系统决策和模型预测,采用变结构神经网络控制的方法进行车辆自动控制系统的模糊决策构造,建立车辆自动控制系统决策的约束参数优化模型,采用自适应模糊跟踪融合识别方法进行车辆自动控制系统决策的参数寻优,实现车辆自动控制系统的优化决策控制。仿真结果表明,采用该方法进行车辆自动控制系统决策控制的自适应性性较好,控制输出的鲁棒性较强。     

基于GA-Bp算法的炼油化工机械性能建模与仿真研究

传统的炼油化工机械性能模型仿真能力差,得到的结果准确性低。为了解决这一问题,基于GA-Bp算法建立了一种新的炼油化工机械性能模型,GA-Bp算法是同时具备Bp算法与遗传算法的优点,利用Bp算法良好的泛化和非线性映射特点与遗传算法具有的全局搜索能力的特点,结合两种算法的泛化能力、非线性映射能力、全局搜索能力写出了一种训练神经网络的算法(GA-Bp算法)。GA-Bp算法通过优化权值的范围,从而缩小对最优解的搜索范围,以此增加了训练神经网络的学习次数。实验结果表明,基于GA-Bp算法的炼油化工机械性能模型准确性更高。