基于Solidworks的桥式起重机主梁有限元分析

针对桥式起重机的结构特点,采用三维设计软件solidworks建立桥式起重机主梁结构的三维模型,并对其进行了应力分析与位移分析。分析指出主梁腹板截面突变处存在严重应力集中,降低了桥式起重机的承载力,对桥式起重机的正常运行过程存在安全影响。因此有必要在改造桥式起重机时,对主梁腹板进行特殊的考虑。     

基于参数敏感性的桥式起重机主梁结构优化方法

针对现行桥式起重机主梁存在的结构笨重、材料浪费严重等问题,以ANSYS结构分析为基础,提出了一种基于参数敏感性的主梁结构多参数优化方法。结合VB平台,以200 t～37.5 m桥式起重机主梁为研究实例,以主梁截面各尺寸为优化参数,结构强度和挠度为约束条件,采用一种基于参数敏感性的多参数优化方法,对主梁结构进行轻量化优化设计。结果表明,该方法能够快速找到最优解,且最优解能够使主梁质量减少约40%。     

桥式起重机主梁的模块化和参数化设计技术

以桥式起重机结构特点的分析为基础,结合参数化设计软件的模块化优势,划分桥式起重机主梁的结构模块,提高主要零部件的参数化效率.采用数据库技术对各参数进行管理,在模块化和参数化的设计条件下,探讨从三维参数化模型到实用工程图的自动调整技术.经实际应用验证,该项技术能大幅度提高桥式起重机主梁结构的设计效率和质量.     

桥式起重机变频器常见故障及干扰的解决办法

1 桥式起重机变频器常见故障及解决方法 变频器有短路、过压、缺相、失压、过流、超速、接地等各种保护功能和故障自诊断及显示报警功能。桥式起重机变频控制系统中常见变频器故障的可能原因和解决办法见表1～4。     

基于输出电压和电源电流的模拟电路故障诊断

为了提高模拟电路故障诊断的准确率,要尽可能的采集有效故障样本信息作为 BP 神经网络的输入。提出利用输出电压和电源电流信息融合的方法进行模拟电路故障诊断。收集输出电压和电源电流的故障样本集,然后作为 BP 神经网络的输入对网络进行训练和判断。利用不同故障对输出电压和电源电流的影响不同,能减少故障特征的重叠,提高模拟电路的故障诊断正确率。仿真结果表明利用输出电压和电源电流信息融合的方法比单纯利用输出电压或电源电流进行诊断准确率和速度都有明显提高。     

遗传神经网络在导航传感器故障诊断中的应用

对船用组合导航系统中占主要地位的惯导系统进行故障诊断研究,提出了基于遗传算法优化的神经网络故障诊断模型.利用改进的遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行遗传操作,获得具有一定遍历性的初始权值和周值,然后再利用神经网络的L-M训练方法进行训练,克服了BP神经网络搜索速度慢和容易陷入局部极值的缺点,保证了训练过程收敛.对采集到的传感器故障信号进行预处理,故障特征信号作为改进遗传神经网络的输入信号来检测故障.采用惯导系统陀螺仪故障信号进行仿真研究,结果表明此方法可有效地检测故障且提高了系统精度.     

基于GA-BP的船舶同步发电机定转子绕组匝间短路故障诊断研究

为诊断与分析船舶同步发电机定转子绕组匝间短路故障,文章采用基于主成分分析法(PCA)和遗传算法(GA)优化BP神经网络(GA-BP神经网络)的故障诊断方法。首先利用Maxwell软件平台故障仿真得到的定子三相电流作为特征信号,通过小波包分解重构以及PCA降维的处理方式,生成15维的样本数据,降低了网络规模以及处理计算时间,并针对传统BP神经网络收敛速度慢以及易陷入局部极小值的特点,利用GA算法对BP神经网络权值与阈值进行优化。通过样本数据对GA-BP神经网络进行训练测试,验证了PCA和GA-BP神经网络对于船舶同步发电机定转子匝间短路故障诊断具有可行性以及准确性。     

基于PCA-BP神经网络在船用柴油机热工故障诊断中的应用研究

利用AVL-BOOST对柴油机的热工故障进行仿真计算,首先通过主成分分析法对柴油机的热工故障进行分析,选取能够反映原始变量99.589%信息的3个主成分作为BP神经网络的输入,将柴油机的故障模式作为输出,构建一个3层的神经网络预测模型。结果表明,PCA-BP神经网络模型能够很好的对柴油机的故障模式做出诊断。     

卸船机驾驶室加装防撞系统

<正>珠海发电厂卸船机是由国际著名的起重机厂商KONE公司设计制造的35t桥式起重机,其驾驶室悬挂在主梁/悬臂的轨道上,离地面高25m,行程为42m。卸船机的卸煤作业属于高空作业,其驾驶室则是实现人机对话的核心机构。     

优化的BP网络在船舶故障诊断中的应用

船舶各种设备故障的早期诊断和预测,对船舶的安全运行具有非常重要的意义。由于船舶上设备繁多,运行环境特殊,因此,各种设备的故障症状与故障原因之间关系十分复杂,使用传统诊断方法在实际应用中效果不理想。BP神经网络在故障诊断中有广泛的应用,但由于BP网络采用的是沿梯度下降的搜索求解算法,存在收敛速度慢,且容易陷入局部极小等问题。而遗传算法具有全局搜索速度快的优点。为此,采用自适应遗传算法来优化BP神经网络,并以船舶主机轴系的故障诊断为实例,证明遗传算法优化的BP网络方法非常适用于对船舶各种设备故障的早期诊断和预测。     

基于小波神经网络的上海港集装箱吞吐量预测

针对港口集装箱吞吐量预测精度不高的问题,采用小波函数作为隐含层传递函数改进BP神经网络进而建立小波神经网络,并对2008-2017年上海港的每月集装箱吞吐量数据按照前三个月预测后一个月的方式构建出训练数据和预测数据,同时与BP神经网络在同样数据情况下的预测精度进行比较分析。结果表明:小波神经网络的预测误差明显小于BP神经网络,其预测性能更好。     

基于BP神经网络的防空兵射击指挥效能评估

为了评估防空兵射击指挥效能,构建了效能评估指标体系,建立了射击指挥效能评估的三层BP神经网络模型。说明了训练样本构造的方法,并用样本对BP神经网络进行训练。利用训练好的神经网络对防空兵射击指挥效能进行评估。     

舰船维护中机械潜在故障智能预测方法

舰船机械部件是一个非线性系统,舰船机械部件出现故障概率相当高,当前故障预测方法无法描述舰船机械部件故障的不确性,因此舰船机械部件故障预测精度低,为了提高舰船机械部件故障预测精度,克服当前舰船机械部件故障预测方法的缺陷,设计了一种舰船维护中机械潜在故障智能预测方法。首先提取描述舰船机械部件故障类别的特征信息,然后采用BP神经网络对舰船机械部件故障特征信息进行学习,确定相对应的舰船机械部件故障类别,并解决BP神经网络参数确定问题,最后与其他方法进行了对比实验。结果表明,本文方法的舰船机械部件故障预测精度超过95%,远远高于对比方法的舰船机械部件故障预测精度,改善了舰船机械部件故障诊断速度,具有十分广泛的应用前景。     

基础沉降的组合预测法

通过对基础沉降的发生过程、特点及灰色Verhulst模型特点的分析,提出可以根据施工过程中的观测资料,运用基于BP神经网络的组合预测模型对不同时刻的基础沉降进行预测;首先分别利用灰色Verhulst模型和BP神经网络模型对基础沉降进行估算,然后利用人工神经网络中的BP神经网络对采用前2种模型所得的结果进行组合预测。计算实例表明,使用该组合预测方法所得到的预测结果比单独使用灰色Verhulst模型或BP神经网络模型所得到的预测结果的总体误差要小,因而该方法是可行的、有效的;可以运用到实际工程中。     

神经网络在单桩承载力预测中的应用

运用基于BP神经网络的组合预测模型对PHC桩的极限承载力进行预测。分别利用灰色GM(1,1)模型和BP神经网络对桩在荷载作用下的沉降进行估算,然后利用人工神经网络中的BP网络对所得的结果进行组合预测;最后利用Lagrange算法计算桩的极限承载力。计算实例表明,使用该组合预测方法所得的预测结果比单纯使用灰色GM(1,1)模型或神经网络模型所得结果的总体误差要小,因而该方法是可行的、有效的。     

BP神经网络在船舶与海洋工程中的应用研究

人工神经网络作为一个具有高度非线性映射能力的计算模型,在工程中具有广泛的应用前景.在数值预测方面,它不需要预选确定样本的数学模型.仅通过学习样本数据即可以进行预测.介绍了BP神经网络,并针对实际应用中收敛速度慢,平台效应等问题对网络进行了优化,给出了改进的三层BP神经网络算法.最后结合船舶与海洋工程的一些实际问题.探讨了利用改进的BP神经网络进行数值预测的方法和应该注意的问题,并给出了一些有益的建议.实验表明,神经网络的预测精度在船舶与海洋工程是可以接受的.     

港口集装箱吞吐量的灰色神经网络预测模型研究

为了降低港口集装箱吞吐量的预测误差,提高预测精度,文章通过分析传统的灰色预测模型和 BP 神经网络预测模型的优缺点,构建了灰色神经网络港口集装箱吞吐量预测模型,该模型充分发挥了灰色模型所需初始数据少和 BP 神经网络非线性拟合能力强的特点。以实际数值作为初始数据,各种灰色模型的预测值为神经网络的输入值,神经网络的输出值为组合预测结果。通过实例分析,结果表明：灰色神经网络预测模型提高了预测精度,预测结果比较理想,优于单一预测模型,因此,该模型用于港口集装箱吞吐量预测是可行的、有效的。     

基于模糊神经网络的RT-flex柴油机燃油系统故障诊断

介绍了RT-flex 60C柴油机燃油系统的常见故障类型,针对其故障类型提出了以传统的BP神经网络为主,利用模糊理论作为补充的一种智能故障诊断方法。建立了基于模糊BP神经网络的故障诊断模型,并运用MATLAB软件进行了仿真测试研究,阐明了该方法的有效性。     

基于神经网络PID的船用甲板起重机定位作业控制系统研究

以船用甲板起重机定位作业工况的工作幅度准确调整问题为研究对象,根据船用甲板起重机倾角的变化要求,采用BP神经网络算法,在起重机电气控制系统中引入神经网络PID控制器.Matlab仿真结果分析表明,在风浪引起船体倾角变化的情况下,通过控制变幅机构和回转机构,船用甲板起重机工作幅度能随之自动调整,实现船用甲板起重机准确定位的作业要求.     

基于CAWOA-BP的船舶凝给水系统故障诊断

为克服传统专家经验在故障诊断方面的不足,实现船舶凝给水系统的智能诊断,在标准BP神经网络基础上提出一种优化后的CAWOA-BP故障诊断模型。采用混沌映射以及自适应权重调整策略优化WOA鲸鱼算法,利用优化后的WOA鲸鱼算法改进BP神经网络的权值及阈值矩阵。由于船舶凝给水系统的状态监测数据是复杂多维度数据,利用UMAP降维算法对原始数据进行降维。最后,利用降维处理后的数据训练CAWOA-BP神经网络模型,实现故障诊断。通过对正常及故障数据的学习,发现优化后的CAWOA-BP模型相比于标准BP,WOA-BP,PSO-BP故障诊断模型具有更高的准确率、精确率、召回率及预测误差。研究表明,基于优化后的CAWOA-BP神经网络故障诊断方法能够更加精确实现船舶凝给水系统的故障诊断。