交流异步传动系统的输出策略

为构建传动系统输出动力图谱,从直流侧电压变化的角度论述并提出一种交流异步传动系统输出新策略,在电源的电压变化范围内,利用异步牵引电机的特有输出特性,使传动系统有较大功率输出,不仅满足负载的动力需求,同时兼顾逆变器的安全和系统运行可靠性需求。     

基于阻力图谱的船型参数敏感度分析

目前,已定性掌握船舶主尺度及主要船型系数对船舶阻力性能的影响趋势,但各个船型参数对阻力性能的具体影响程度仍不明确。为了确定各船型参数对阻力数值的贡献率,基于泰洛系列剩余阻力系数图谱,通过回归分析法,利用Isight软件在不同航速下对棱形系数、排水量长度系数以及宽度吃水比进行对剩余阻力系数的敏感度分析。结果得出各参数对剩余阻力的敏感度指数,并验证了已知船型参数对阻力的影响趋势。结果表明,敏感度分析结果具有较高的可信度,对于船舶设计具有一定的指导意义。     

基于Citespace的边坡离散元研究文献计量分析

基于Web of science数据库，以2010～2021年检索的851篇边坡离散元期刊论文为样本，利用Citespace对该领域内论文发表数量、国家/地区和机构、作者和期刊以及高中心性关键词进行文献计量和可视化分析。结果表明：目前中国处于边坡离散元研究领先地位，国际合作较少，核心发文机构为中国科学院和中国地质大学；GEOTECHNIQUE和ENG GEOL杂志为边坡离散元研究的代表性期刊，涉及学科主要为工程技术和地学；自2010～2021年离散元在边坡方向研究的总体发展脉络清晰，前期以完善基础知识为主，后期则着重于结合工程实际。研究结果有助于理清边坡离散元的整体研究脉络，对研究现状和热点提供分析。     

基于知识图谱的CTC系统故障诊断方法研究

针对调度集中系统故障诊断效率低的问题，结合系统故障日志文本，提出一种基于知识图谱的故障诊断方法。通过预处理提取文本中的结构化元素，基于语义角色标注方法提取故障实体；构建实体关系模板，并依据模式匹配挖掘实体间联系；采用依存句法特征相似度进行实体融合，并通过Neo4j图数据库构建知识图谱，实现调度集中系统故障诊断。以某铁路局2014—2020年的CTC系统故障日志为例，累计抽取故障实体1 117个、实体关系1 605条，构建知识图谱进行可视化展示，实现调度集中系统故障成因溯源和致因推荐，为现场维修人员提供辅助决策。     

基于连续信号自适应分解的钢轨交流闪光焊接过梁爆破定量分析

为实现对钢轨闪光焊微观过程——过梁爆破的定量分析，将钢轨交流闪光焊接过程细分为断路、短路、多过梁爆破、单过梁爆破4种类型；基于GoogLeNet卷积神经网络，提出将钢轨交流闪光过程高频连续电信号进行类Gram矩阵转化，再依据矩阵元素自适应优化生成时域图谱的卷积神经网络识别方法；应用该方法对闪光焊接过程高频数据进行识别，并对完整焊接过程进行定量分析。结果表明：经过数据自适应优化，4种类型时域图谱的分类识别准确率上升至97.8%，识别的最大混淆发生在多过梁爆破和单过梁爆破之间；多过梁爆破比率在闪平和脉动阶段约为20%，进入连续阶段后迅速上升至80%以上，短路比率在稳定脉动期间可稳定维持在60%；各类型的比率在不同阶段呈现明显阶段特征，且各阶段特征与钢轨交流闪光焊接实际过程的宏观特征相匹配，采用该方法也可实现对闪光焊接微观过程的定量分析。     

基于三维探地雷达路面隐性病害识别与评价

路面内部隐性病害的发育、发展具有隐蔽性，而当前缺乏有效的检测手段、评价指标和标准。依托溧马高速路面养护维修工程，通过基于三维探地雷达的路面隐性病害识别与评价研究，建立了路面内部典型隐性病害标准图谱，提出基层损坏状况指数BPCI及分级标准，并给出了不同等级路面内部隐性病害养护对策。研究结果表明：三维探地雷达可高效准确识别路面内部隐性病害，识别精度可达90%以上；基于三维探地雷达的基层破损状况指数BPCI,用于评价路面结构内部状况是可靠的，其探测结果可为路面内部隐性病害检测定位和沥青路面的养护施工提供参考。     

基于知识图谱的铁路企业智能督办系统研究

研究基于知识图谱的铁路企业智能督办系统（简称：智能督办系统），解决铁路企业督办工作不规范、难度大、技术落后的问题；设计智能督办系统架构，构建督办任务知识图谱和智能督办知识图谱云图，实现督办任务的智能检索、智能拟办、辅助决策等功能。在铁路相关企业的应用结果表明，该系统能够有效提高督办工作质量和效率，为铁路企业各级管理人员提供决策支持。     

知识图谱在海上油气领域安全风险管理中的应用

近年来，海上油气相关设备设施受到第3方破坏、腐蚀、工艺偏差、设备本体故障等多方面的影响，需要进一步探索能够通过新技术新方法来对各维度风险隐患进行整合来实现综合管理。通过构建安全风险知识图谱，将风险事故链进行结构化梳理和多维度风险因素耦合，解决多种安全因素的综合管理问题。利用知识图谱的图结构和动态特性，对设备设施、安全隐患、风险可能、引发事故、影响范围等进行可视化的清晰展示和动态分析。     

基于深度学习的汽车故障知识图谱构建

本文将知识图谱引入汽车故障诊断领域，以某公司的售后业务数据为来源，根据文本特点，设计了一种知识图谱构建流程：在传统构建流程的基础上，加入文本预分类和实体重组流程。基于DPCNN模型的文本预分类用于处理目标字段存在信息冗余的问题；基于BERT-BiLSTM-MUL-CRF模型的实体抽取与基于语法规则的实体重组的组合形式可以有效解决文本中的嵌套实体问题和非连续实体问题；采用结合术语相似度和结构相似度的方法完成知识融合；最后，选用Neo4j图数据库进行存储，完成汽车故障知识图谱的构建。