基于多尺度核独立元分析与核极限学习机的柴油机故障诊断

为提高柴油机故障诊断速度和精度,提出了基于改进多尺度核独立元分析与量子粒子群优化核极限学习机的故障诊断方法。首先利用固有时间尺度分解对缸盖振动信号进行多尺度时频分解,并根据故障敏感度参数筛选有效分量以实现振动冲击特征增强;然后利用核独立元分析消除有效分量间的频带混叠,分离故障敏感频带,并提取各频带的AR模型参数、多尺度模糊熵和标准化能量矩构造联合故障特征向量;最后建立基于量子粒子群优化的核极限学习分类器实现柴油机故障诊断。试验结果表明,该方法有效增强了缸盖振动信号中的故障敏感特征,提高了柴油机故障诊断速度和精度,故障分类准确率达到98.45%。     

基于BIM的高铁工程量清单EBS＼WBS研究

为解决BIM与现行铁路工程量清单计价标准的差异,促进BIM技术在我国高铁信息化建设和造价精细化管理中的发展,基于BIM对铁路工程量清单分解结构进行优化。分析现行铁路工程量清单计价标准与铁路BIM标准在工程分解结构上的异同,运用模块化理论提出基于BIM的高铁工程模块化分解思路,并对国内外建筑信息分类体系、交付精度标准等进行分析。建立了符合BIM建模特点且满足总承包模式及全过程造价管理的三级高铁工程量清单EBS\WBS,并进一步定义各级分解结构的特征描述类型。研究结论:铁路工程量清单与铁路BIM标准在工程分解的原则、对象以及信息表达方式方面均有差异,而基于BIM的三级高铁工程量清单与铁路BIM标准可在EBS\WBS上达成协同,为实现基于BIM的高铁工程量清单计价模式奠定了基础。     

诺福克南方铁路与EMD公司联手试验生物柴油混合燃料

美国诺福克南方铁路和EMD公司成立了一个联合体,以联手试验内燃机车燃用生物柴油混合燃料。在这个被合作双方称为＂迄今针对机车使用生物柴油的一个最广泛的试验计划＂中,共有10台机车（其中8台为EMDSD70M-2型干线机车,2台为EMDMP15型调车机车）将在各种运用条件和环境条件下进行长达11个月的商业运营试验。     

模糊熵在地铁车辆平轮故障诊断中的应用研究

为实现地铁车辆走行部关键部件的不解体检测诊断,采用过车轨道振动来分析车辆平轮故障。试验采集了正常情况、剥离故障及擦伤故障等3种工况下的振动信号。首先对信号进行集合经验模态分解;然后,用相关系数法筛选分解产生的本征模态函数分量,再计算主分量的模糊熵熵值作为故障特征向量;最后,输入到由遗传算法优化的支持向量机分类器进行故障识别。试验结果表明,该方法可以实现地铁车辆平轮故障的准确识别。     

EMD公司获美国环保局颁发的减排达标证书

EMD公司最近获美国环保局（EPA）颁发的减排套件达标证书。这些减排套件可使经过大修的柴油机达到EPA 40 CFR Part 1033排放法规的要求,该法规要求柴油机进一步减少NOx和颗粒物排放量。EMD公司开发的减排套件将使它的645和710两种系列柴油机的用户在对发动机实施大修时达到EPA排放标准的限值要求。EMD公司声称,排放达标不需要新的系统或未经验证的改进型技术。     

浅谈CRH_5型动车组转向架三级检修分解工艺

本文主要介绍CRH_5型动车组转向架在三级检修过程中的分解工序及工艺布局。     

复合函数的几个问题

复合函数是高等数学的重点和难点之一,是学习导数的基础.文章结合该部分知识的特点,对复合函数的分解、运算、定义域的确定、复合函数的极限求解等进行了探讨.     

多品种供应的多供应商选择模型及分解算法

为解决供应链中多品种供应的多供应商选择问题，建立了以供应综合成本最低为目标函数、满足多个约束条件的组合优化模型．为解决求解的困难，采用变换分解算法，将原模型转换为整数规划问题．根据不同迭代方式，给出了2种基本运算步骤．在算例中运用模型和算法，得到了多物资供应环境下多供应商的最优任务分派．新方法克服了常规供应商的选择评价方法只针对单一物资供应过程和面向单一供应商选择过程的局限性．     

基于特征正交分解的空间变异地震动模拟

结合模态截断技术，导出了特征正交分解型谱表示法的随机模拟公式．给出了空间变异地震动的随机描述，并通过引入对地震动谱矩阵的预分解，导出了用于平稳空间变异地震动随机模拟的简化计算公式，避免了较耗时的对复矩阵求特征值的运算．简化公式同样可用快速傅立叶变换算法加速，较之原有模拟方法具有较高的计算效率．最后，模拟了龙潭河特大桥桥址处的空间变异地震动，说明了所推导的方法是正确的，同时形象地说明了地震动特征正交分解模态的物理意义．     

噪声背景下提取调制信息的改进奇异值分解技术

在介绍现有奇异值分离技术基本原理及其在故障诊断中的应用的基础上，研究了利用信号时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分布特征与信号特征的关系，引入自相关函数定量计算重构矩阵的延时步长，改进了现有算法，使得吸引子轨迹矩阵的重构更加合理。研究表明该方法能在强噪声背景下提取出所需的调制信号，并成功用于齿轮箱调制故障信号的提取。