地铁闸机扇门机构故障时间序列预测研究

基于CNN+ LSTM混合神经网络构建故障时间序列预测模型,利用某型号地铁闸机扇门机构的故障数据进行实例分析,并与ARIMA、CNN和LSTM 3种单一预测模型对比。结果表明:CNN+LSTM混合神经网络模型的预测准确性较高,具有良好应用前景,研究成果可用于支持地铁闸机维修计划的制定和优化。     

云计算下海上多来源传输数据分类存储方法

针对传统的数据存储方法存储数据时负荷消耗过大的问题,研究云计算下海上多来源传输数据分类存储方法。使用小波变换对海上多来源传输数据去噪,根据计算数据间的支持度和相似度确定数据间的关联规则。利用后缀树聚类方法完成对数据的分类,确定分类后数据的存储位置,实现对分类数据的均衡负荷存储。通过与传统的应用MongoDB的数据存储方法的对比仿真实验,证明了云计算下海上多来源传输数据分类存储方法存储数据时的负荷消耗更少,具有优越性。     

船用离心风机流动诱发噪声定量研究

对于进出口管道开口的大型船用离心风机,其内部非定常流动诱发的噪声是气动噪声和振动噪声的耦合且噪声以基频为主。本文通过数值计算方法定量研究了风机最高效率点(BEP)的基频噪声辐射,包含叶轮气动噪声、壳体气动噪声和壳体振动噪声。基于声学有限元方法,利用FW-H方程耦合URANS流场计算结果数值计算了离心风机的噪声辐射;以流动诱发壳体振动的压力脉动为噪声激励源,基于声学有限元方法,计算了壳体振动噪声辐射。结果表明,壳体基频气动噪声是风机噪声的主要贡献量(87 dB),其次是叶轮基频气动噪声(71dB),壳体基频振动噪声最小(57 dB)。噪声叠加使总噪声辐射增加了0.9 dB,但是声场的指向性没有发生变化。     

改进遗传算法的杂货船装载优化方法分析

针对传统优化方法空间利用率不足这一问题对杂货船的装载问题进行研究,在分析杂货船装载特点的基础上,建立以空间利用率为目标的装货数学模型。在此基础上,同时分析启发式算法和遗传算法获得改进遗传算法,基于改进遗传算法设计一种新的杂货船装载优化算法,并通过实验验证了该算法的有效性和实用性。以文献经典中的一组测试数据为例,对同类型算法进行对比分析。结果表明,基于改进遗传算法的平均空间利用率为98.56%,与其他算法相比具有明显的优势。     

适时四驱多片离合器热问题分析及优化

介绍了运用于某适时四驱的轴间多片离合器,针对轴间多片离合器在恶劣工况下容易过热的问题,通过摩擦学及热力学理论,分析多片离合器的热平衡机理,提出多片离合器的温度控制方法,并通过实车进行参数标定,实践表明:提出的温度控制方法能有效抑制多片离合器片温升,从而提升车辆在严苛工况下的连续越野性能,为车辆越野持续性能提升提供解决方案,具有较强的工程应用价值。     

盾构隧道始发与到达段环间纵向压力空间分布规律研究

现场实测数据表明,盾构隧道始发与到达段各断面纵向压力较小,可能导致环缝漏水。为解决此问题,通过求解描述隧道变形特征的微分方程,获得隧道始发与到达段纵向力的分布规律;并以此为依据,提出纵向拉结构件的设计方法。研究结果表明： 1)在不采用拉结措施的情况下,进出洞口附近纵向力最小,接近于0; 2)距离洞口越远的断面,其纵向力越大; 3)采用纵向拉结措施可以有效地增大始发与到达段断面纵向力。在对纵向拉结构件进行设计时,其最小横截面积由隧道刚度和环缝止水垫闭合压力决定,其最小长度由隧道和地层之间的切向黏结刚度决定。