基于融合CNN和SSA-SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断问题,提出一种融合一维卷积神经网络(1D CNN)和麻雀算法优化支持向量机(SSA-SVM)的网络结构。该网络结构通过卷积运算对原始时域振动信号直接进行特征提取,将提取到的特征输入到麻雀算法优化的支持向量机中,使用支持向量机代替Softmax进行分类。利用滚动轴承故障数据进行验证,此方法故障诊断精度高达0.983,高于其他网络结构,且整体网络结构简单,有一定实际应用价值。     

基于蜂窝移动网络换手信号的车辆行驶路径识别方法

本文提出一种基于蜂窝移动网络换手信号的车辆行驶路径识别方法,运用车载设备周期性撷取蜂窝移动网络讯号,并记录时间点和当下链接的细胞标识符(Cell ID),再回传至服务器。由服务器分析链接的细胞标识符、细胞顺序、停留时间,依此来建立向量集合。再将此向量集合与历史数据库中的历史向量集合进行比对,取得历史向量集合最相似的k笔资料,由该k笔资料中所对应的路径最多者作为车辆当下所行驶的路径。在实证结果中,本研究方法的正确率为100%,所以此方法将可以准确运用蜂窝移动网络换手信号识别车辆行驶路径。     

基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法

为提高轨道扣件状态检测的准确率,基于K均值聚类算法改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割算法中的区域建议网络。进行基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法研究,并将该方法分别应用于普速铁路有砟轨道2个扣件数据集和高速铁路无砟轨道1个扣件数据集上进行轨道扣件状态检测。结果表明:该方法能对普速铁路有砟轨道和高速铁路无砟轨道图像中的扣件状态进行准确检测,扣件的定位准确率和分类准确率平均分别达到97.05%和98.36%,均优于YOLO V3,Faster R-CNN和Mask R-CNN算法;相较于前2种算法,本方法对普速铁路有砟轨道扣件状态检测的优势更为明显。     

求解多峰性函数全局最优解的进化算法及其应用研究

本又针对简单遗传算法（SGA）在解决多峰性函数最优化问题存在的不足，提出了一种分配区间型进化算法，能够求出多峰性函数所有全局最优解及多个局部最优解。通过十几个多峰性函数与工程实例的数值实验，验证了算法的正确性。对简易海洋平台进行了疲劳可靠性优化设计为算例，取得了满意的结果。     

集装箱船运物流航线选择算法研究

首先分析不同航线选择算法的优缺点,然后对本文所采用的A~*算法进行阐述。将集装箱船的航线选择问题转化为数学模型,并且通过无向图寻优法获取最佳的航行路线,最后根据不同的估价函数分析出搜索的最佳航线。与Dijkstra算法相比,A~*算法搜索点数少,搜索效率高。     

基于信息融合的船舶机械技术状态评估方法

简要综述了信息融合的应用和发展情况,介绍了信息融合的层次分解以及常用的融合方法.分析和比较了目前常用的各种信息融合方法的特点.依据层次分析法的思路,提出一种基于多种融合方法的船舶机械技术状态综合评估模型.     

基于PMS理论的常规潜艇任务可靠性研究

针对常规潜艇功能复杂、任务多变的特点,将多阶段任务系统(phased mission system,PMS)理论引入到其任务可靠性的分析中.深入分析常规潜艇的鱼雷攻击任务,建立任务可靠性模型,用马尔可夫过程法进行了任务可靠度计算,为常规潜艇任务可靠性模型的建立提供一种新方法.     

四联装30mm舰炮反导毁伤效果分析

面对日益增大的反舰导弹的威胁,发展多联装高发射率舰炮以适应未来近程反导的需要是一个重要的研究方向.选择反导毁伤概率作为研究目标,在分析舰炮反导射击误差的基础上建立了毁伤概率模型.应用Matlab语言对所选算例进行仿真计算,并研究分析各项技术指标参数对毁伤概率的影响,分析的结果可以为多联装高发射率舰炮系统的技术指标优化提供一定的参考依据.     

抗拔桩荷载一位移曲线的荷载传递法解析

本文采用荷载传递法,假定桩侧土荷载传递函数符合弹性—应变硬化—理想塑性三折线模型,考虑桩身自重的影响,推导出抗拔桩桩项上拔荷载-位移曲线的解析算式,适用于多层地基中的抗拔桩.应用本文方法,同时可以得到抗拔桩桩身轴力和桩侧摩阻力沿桩长的分布.通过对实例的拟合验证了本文方法的合理性,为抗拔桩荷载传递机理提供了一种理论依据,并可用于指导抗拔桩的设计和检测.     

基于多MPU嵌入式系统的列车运行监控装置测试设备设计

对列车运行监控装置信号进行分类,提出了一种基于多MPU嵌入式系统的列车运行监控装置测试设备的设计方法。该设备能够输出和测量数字电平信号、电流电压信号、频率信号;能够输出多路任意波,且所处理信号的精度高、范围宽。该设备具有很强的可扩展性,可以根据实际需要对设备资源进行配置。