基于累计特征提取和RCNN的滚动轴承剩余使用寿命预测

对轴承振动信号的累计特征进行提取,在此基础上提出基于循环卷积神经网络(Recurrent Convolutional Neural Network,RCNN)的滚动轴承剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测模型。该预测模型通过构建循环卷积层增强神经网络对时间依赖性的学习,通过变分推理量化RUL预测中RCNN的不确定性。通过试验将基于RCNN的滚动轴承RUL预测模型与回归预测模型的预测结果相对比,验证该基于RCNN的预测模型的有效性。     

面向协同设计的船舶电缆智能化布置软件开发与应用

结合船厂电缆设计业务流程,以船舶电缆布置为研究对象,提出在SPD设计系统平台上开发船舶电缆智能化布置软件,分析电缆布置软件的架构和功能模块,研究电缆路径智能化生成的关键技术,建立船舶电缆智能化布置的数学模型及求解方法,并完成船舶电缆智能化布置软件的开发工作。以公司14500TEU集装箱船的机舱区域电缆智能化布置为例进行验证,验证结果表明,该软件平台能够实现船舶电缆智能化布置的工程化应用,使电缆设计过程中数据更加透明、管理更加方便,提高了电缆设计的效率。