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为更深入地了解柴油机失火故障的机理,提高失火故障诊断准确率,本文中提出了一种基于小波与深度置信网络的柴油机失火故障诊断方法。首先,采用等角度采样法对柴油机缸盖振动信号进行采样,获得平稳的角域信号,消除循环波动干扰;然后,通过连续小波变换对角域信号进行角-频分析,提取点火频率附近频带后利用连续小波逆变换重构信号;接着,按照柴油机工作循环从重构信号中,分段提取方差、峭度和峰值等12种常用特征参数并构造诊断参数矩阵;最后,利用深度置信网络对诊断参数矩阵进行降维和第二次特征提取,并依据二次特征对失火故障进行诊断。将该方法应用到某型柴油机上的结果表明,该方法能准确提取失火故障信息,有效诊断失火故障。 相似文献
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利用SFE-CONCEPT建立了车身前端的隐式参数化模型并与车身后部的有限元模型组合成白车身模型,采用模块化方法将各分总成组成整车模型。对整车模型进行正撞安全仿真并与实车试验进行对比,验证了整车正撞安全仿真的有效性。通过编辑批处理脚本文件提取加速度峰值等正撞安全参数,真正体现"分析驱动设计"的理念。选择参数化白车身前端6个形状变量和7个板件厚度作为轻量化优化的设计变量,试验设计选用优化拉丁超立方算法生成样本点,实现Kriging近似模型的自动生成和精度验证。采用第二代非劣解排序遗传算法(NSGA-II)进行优化,得到妥协解集,最终选取白车身前端质量最小的妥协解作为优化解。优化后白车身前端质量减轻7.02%。轻量化优化后其性能基本不变,左右侧加速度峰值分别降0.99%和1.31%,左右侧加速度平均值分别增大15.41%和8.67%,车门变形量有増有减,最大变化率为10.6%。 相似文献
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通过对国外关于过剩通勤研究的回顾,对国外过剩通勤理论及模型进行梳理,对过剩通勤概念进行讨论,分析了现有理论在通勤界定、影响因素及通勤范围确定三方面存在的问题;结合城市空间结构与通勤距离的关系,运用职住空间联合分布函数模型取代原有的城市分区模型进行拟合研究,并对 Sherratt模型进行简化,构建了单中心城市结构下过剩通勤与职住空间分布的数学模型。 相似文献