LSTM Encoder-Decoder方法预测设备剩余使用寿命

应用LSTM Encoder-Decoder提出了机械设备剩余使用寿命预测方法;对获取的传感器数据进行预处理,利用LSTM Encoder对数据序列进行编码,得到设备状态信息的中间表示,其中蕴含了设备状态的特征信息,利用LSTM Decoder对中间表示信息进行解码,利用解码后的信息预测剩余使用寿命;研究了LSTM Encoder-Decoder方法在公开的C-MAPSS数据集上的剩余使用寿命预测试验,与LSTM、D-LSTM等方法进行了对比试验;研究了不同滑动窗口大小对于剩余寿命预测结果的影响。研究结果表明:LSTM Encoder-Decoder方法的剩余使用寿命预测结果的评分函数值和均方根误差均优于LSTM、D-LSTM方法;在FD001子集上,LSTM Encoder-Decoder方法、LSTM方法和D-LSTM方法对应的均方根误差分别为11、12、16;当滑动窗口大小为30时,LSTM Encoder-Decoder方法在FD001~FD004子集对应的评分函数值分别为164、3 012、372、4 800,对应的均方根误差分别为11、20、14、22;当滑动窗口大小为40时,LSTM Encoder-Decoder方法在FD001~FD004子集对应的评分函数值分别为305、1 220、408、4 828,对应的均方根误差分别为14、16、15、19。可见,提出的LSTM Encoder-Decoder方法是一种有效的预测机械设备剩余使用寿命方法,并且滑动窗口大小对于剩余使用寿命预测结果存在一定的影响。      

海底数据中心翅片散热结构设计与分析

为进一步提升海底数据中心的散热效率，对海底数据中心翅片散热结构进行优化设计，建立以海底数据中心总散热量最大和总压降最小为目标的数学模型，采用改进遗传算法求解翅片的宽度和间距，使得海底数据中心散热效率最大化。基于Lab VIEW开发平台和求解结果设计海底数据中心散热实时监测系统，实现对翅片结构的实时调节。仿真结果表明，优化设计后的翅片散热结构能够大幅度提升海底数据中心的散热效率。     

盾构隧道下穿陇海铁路路基预加固及沉降控制

为确保西安地铁一号线盾构下穿时陇海铁路的运营安全，对下穿段地质薄弱细砂层采用帷幕注浆与加固注浆施工工艺进行路基预加固处理，并在陇海铁路下穿路基段开展袖阀管注浆参数试验和线路沉降控制分析。结果表明：帷幕注浆建议选择P·O 42.5R水泥、水灰比0.8、水玻璃掺量10%的双组分浆液；加固注浆建议选择P·O 42.5R水泥、水灰比0.8的单组分水泥浆液，每延米注浆量为0.3～0.4 m³；通过精细化注浆控制，可将陇海铁路线路最大沉降变形控制在5 mm以内，为西安地铁一号线下穿徐兰高速铁路路基提供理论和技术支撑。