KL散度多模块滑动窗口慢特征分析的故障诊断方法

针对传统分块方法根据经验划分子块导致变量特征信息无法充分利用,其单一的建模方式忽略局部信息以及离线模型无法适应时变特性的问题,提出了一种KL (Kullback-Leibler)散度多模块滑动窗口慢特征分析方法。在正常工况数据集中,利用KL散度来度量变量间的距离,同时引入最小误差平方和准则进行聚类,分成两个距离最小的子模块;在此基础上利用慢特征分析方法对每个子模块进行建模,结合滑动窗口对每次采样的数据进行更新,得到最优模型,分别计算监测统计信息,利用支持向量数据描述对故障监测结果进行融合,实现故障诊断。并将该方法应用于田纳西伊斯曼过程的监控中,得到了较高的故障检测率和较低的虚警率,验证了该方法的可行性和有效性。     

维修性试验验前信息融合方法

针对小子样维修性试验因数据异总体而导致验前信息融合精度低的问题,提出了基于信息可用度的验前信息折合模型,解决了因数据异总体无法融合的问题;利用随机加权法对验前分布参数进行了拟合,准确地表述了验前分布;提出了基于支持度的融合权值确定方法,提高了各验前分布融合权值分配的合理性;最后,通过某装备维修性试验验前信息融合实例,表明了该方法具有一定的工程应用价值。     

日常交互中朋友关系强度度量方法

针对如何度量日常生活中人们之间的关系强度问题展开研究,提出一个从日常轨迹、语义位置以及语义标签三个层次度量朋友之间关系强度的层级模型FRSHV。采用动态时间规整模型通过计算朋友之间的空间距离来度量其日常轨迹之间的相似度,进而使用轨迹序列熵值对用户每天轨迹的相似度进行加权处理,将其作为朋友之间的关系强度;采用主题模型隐含狄利克雷分布分别计算朋友之间的基于语义位置和语义标签的行为模式的相似性,将其作为朋友之间的关系强度;采用集成学习的思想对三个层次的度量结果进行投票,以投票结果作为最终的朋友之间的关系强度。在公开数据集上对FRSHV模型的有效性进行实验验证,结果表明该模型能够有效地度量朋友之间的关系强度。     

基于级联失效的节点重要度评估及网络脆弱性分析*

本文提出了一种基于节点状态演化级联失效模型的节点重要度评估和网络脆弱性分析方法。故障传递演化的内在机理是基础复杂网络变得脆弱的根源,论文首先在负载网络级联失效模型的基础上,提出了一种能够实时跟踪节点负载状态,继而根据节点状态来重分配节点负载的重分配模型,其次提出了基于节点状态演化的节点重要性评估和网络结构脆弱性分析方法,通过脆弱性分析结果找出网络的健壮性参数,并对此节点重要性评估方法进行失效效果分析。最后,通过仿真实验验证方法的有效性。     

基于向量相似度的组合赋权方法

针对多属性决策中属性权重的确定问题,提出了一种基于向量相似度的主、客观权重的集成方法。用权向量的相似度作为不同赋权方法重要性的度量,意义明确,计算简单,可操作性强。最后结合算例验证了此方法的有效性和实用性。     

某型运载火箭地震响应分析及减震设计

竖立状态的运载火箭一旦遭遇地震,极易造成箭体倾倒等灾难性后果。为了确保运载火箭在地震中的安全,针对某型运载火箭,采用时程分析法对其进行地震响应分析,得到了火箭的弯矩、位移响应峰值沿箭体纵向的分布规律。分析了火箭关键位置处弯矩响应的频域特性,设计了火箭的减震措施,并分析了火箭与发射台的连接刚度、隔震支座刚度对火箭地震响应的影响规律。结果表明:火箭弯矩响应的最大值发生在靠近火箭尾段的位置,位移响应的最大值发生在火箭头部位置;改变火箭与发射台连接刚度以及在发射台底部加装隔震支座的方式可以有效地减小火箭的地震响应。     

重新“连接”旁遮普的意义

印巴两国位于旁遮普地区的省份可以通过结束长达数十年的经济分离、缔造强有力的商贸纽带、扩大连接、开放新型贸易路线,以及推动旅游业等途径使财富得到显著提升。该举措的核心是持有这样一种主张,即分属印巴两国的旁遮普地区能够利用彼此的潜力。     

参数化建模的螺栓法兰连接刚度分析

为分析几何参数对螺栓法兰连接刚度的影响,用MSC.Patran软件的二次开发工具PCL(Patran Command Language)建立了螺栓法兰连接的参数化模型。研究了螺栓法兰连接刚度随连接结构几何参数的变化规律并进行了灵敏度分析。经分析可知,连接结构刚度对开孔位置比例参数最敏感,其次是上法兰厚度。当上部段长度大于某一数值时,连接结构刚度对上部段长度参数不敏感,这一结论能为连接结构动力学简化建模提供一定理论参考。     

基于相似性的装备部件剩余寿命预测研究

基于相似性的剩余寿命预测方法是一种新兴的部件剩余寿命预测方法。首先介绍了基于相似性的剩余寿命预测方法的基本思想,然后对采用此方法的流程进行了分析。根据欧几里得距离函数构建了相似度函数,然后以相似度为自变量确定了权重分配函数,并利用加权思想确立了剩余寿命预测模型。通过实例分析,验证了该方法的有效性。