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111.
112.
提出了一种基于萤火虫改进麻雀搜索算法-支持向量机(FASSA-SVM)的轴承故障诊断方法。首先对轴承工况的振动信号变分模态分解(VMD)得到多个模态分量(IMFs),其次利用排列熵(PE)求解每种工况每个IMF的PE值作为特征参数输入至SVM中,最后利用FASSA方法优化SVM的惩罚因子、核参数并得到最优的轴承故障分类诊断效果。实验结果表明,FASSA-SVM方法的平均测试集诊断准确率高达99.8%,该诊断结果优于传统的萤火虫算法(FA)、优化麻雀搜索算法(SSA)。 相似文献
113.
为提高农村突发公共卫生事件应急医疗设施选址决策的科学性,基于新冠肺炎(COVID-19)疫情传播迅速,危害性强的突发公共卫生事件特征,依据应急医疗设施设计标准并兼顾农村医疗预算少、应急道路崎岖的特点,首先,选取设施备选地工程地质条件、单位成本、传染率、抵达时间、场所规模以及服务覆盖区域6项影响因素,将熵值法(EVM)和层次分析法(AHP)有效结合确定影响因素权重;其次,建立考虑患者到应急医疗设施的距离之和最小以及所选择应急医疗设施的综合评价值最优的多目标选址模型;然后,设计改进的粒子群优化(IPSO)算法求解模型,得到选址决策;最后,选取天门市部分村庄进行实证分析,以验证模型算法的有效性。结果表明:传染率和单位成本是建设应急医疗设施主要影响因素,IPSO算法选取3个应急医疗设施,能够满足8个村庄患者的治疗需求,并保证患者在4~7 min内就医,为高效开展疫情防控活动提供保障。 相似文献
114.
为监测新能源汽车锂电池的健康状态(SOH),防范电池故障引发安全事故风险,提出改进粒子群算法(IPSO)和长短期记忆(LSTM)神经网络相结合的模型,监测锂电池的SOH。首先,采用Spearman相关性分析法,提取锂电池SOH监测的健康因子;其次,采用线性惯性权重和非对称学习因子改进传统粒子群算法(PSO),利用IPSO算法对LSTM模型的隐含层神经元个数、神经元失活率、批处理值进行关键参数寻优,进一步优化LSTM模型,建立IPSO-LSTM锂电池SOH监测模型;最后,以新能源汽车主流采用的18650锂电池数据集验证IPSO-LSTM模型,并对比分析BP、LSTM和PSO-LSTM这3种模型。结果表明:IPSO-LSTM模型的平均绝对误差(MAE)在0.02以内、均方根误差(RMSE)在0.03以内,监测误差在15%以内,相较于BP、LSTM、PSO-LSTM模型,IPSO-LSTM模型的误差指标值均最小,模型具有更高的精度和稳定性。 相似文献
115.
为获得更好的检测精度和更快的检测速度,保障通航机场场面运行安全,提出一种改进的YOLOv3算法,分别从网络结构和损失函数2方面进行改进。首先,在主干网络中使用深度可分离卷积代替原卷积,构建基于距离交并比(DIoU)的目标框回归损失函数;然后,以某通航机场为研究对象,搭建通航机场场面目标检测场景,采用迁移学习和冻结训练相结合的训练方法,以提升场面目标检测的速度;最后,比较分析所提算法与传统的YOLOv3、YOLOv4算法的识别效果。结果表明:飞机目标的检测效果明显优于车辆和人员目标,改进的YOLOv3算法对目标的检测精度、召回率、全类平均精度(mAP)分别达到92.96%、80.51%、91.96%,图形处理器处理速度高达74帧/s,较传统的YOLOv3、YOLOv4算法性能均有明显提升,可实现通航机场场面运动目标的有效检测。 相似文献
116.
117.
118.
李宁鸽 《安全.健康和环境》2015,15(3):55-56
1 JHA的定义
根据美国国家实验室(LBNL)对JHA的定义:JHA方法提供了一种文件化的体制来回答“我怎么能知道正在进行的工作是安全的”.其主要内容是妥善处理全面安全管理中的5个核心问题,具体有:①通过工作和作业特性来制定工作计划;②分析工作的危害;③明确为工作安全需要的控制措施;④依据规定的控制措施进行工作;⑤阶段性对JHA进行审核,提供反馈,持续改进,确保作业安全开展. 相似文献
119.
120.
兰永宝 《中国安全生产科学技术》2004,(3)
针对发电机冷却风扇叶片焊缝开裂这一现象,通过对叶片结构及其焊接工艺的分析研究,提出在保证基本尺寸和扭曲角不变的情况下,适当改进叶片结构,以提高叶片刚度和焊缝强度,从根本上解决叶片开裂这一惯性质量问题。 相似文献