传统的多模态过程故障等级评估方法对模态之间的共性特征考虑较少,导致当被评估模态故障信息不充分时,评估的准确性较低.针对此问题,首先,提出一种共性–个性深度置信网络(Common and specific deep belief network,CS-DBN),该网络充分...传统的多模态过程故障等级评估方法对模态之间的共性特征考虑较少,导致当被评估模态故障信息不充分时,评估的准确性较低.针对此问题,首先,提出一种共性–个性深度置信网络(Common and specific deep belief network,CS-DBN),该网络充分利用深度置信网络(Deep belief network,DBN)的深度分层特征提取能力,通过度量多模态数据间分布的相似性和差异性,进一步得到能够反映多模态过程共有信息的共性特征以及反映每个模态独有信息的个性特征;其次,基于CS-DBN,利用多模态过程的已知故障等级数据生成多模态共性–个性特征集,通过加权逻辑回归构建故障等级评估模型;最后,将所提方法应用于带钢热连轧生产过程的故障等级评估中.应用结果表明,随着多模态故障等级数据的增加,所提方法的评估准确率逐渐增加,当故障信息充足时,评估准确率可达98.75%;故障信息不足时,与传统方法相比,评估准确率提升近10%.展开更多
为在保障热防护系统可靠性的前提下减轻重量,本文建立考虑多源不确定性的烧蚀型热防护系统的概率设计和可靠性评估方法。采用有限元方法计算系统热响应,通过试验测试与数值模型对比验证方法的有效性。并构建热防护系统的不确定性输入参...为在保障热防护系统可靠性的前提下减轻重量,本文建立考虑多源不确定性的烧蚀型热防护系统的概率设计和可靠性评估方法。采用有限元方法计算系统热响应,通过试验测试与数值模型对比验证方法的有效性。并构建热防护系统的不确定性输入参数与目标输出的代理模型,基于代理模型与蒙特卡洛方法进行热防护系统目标变量的概率特性分析。采用Sobol指标对不确定性参数进行灵敏度分析,并以系统可靠性为指标进行概率设计。该方法针对来流、几何以及材料属性等多源不确定性进行热防护系统的概率设计与可靠性评估,以二维平板模型为例,计算热防护系统最高背温的概率特性以及不确定性参数的灵敏度,得到了不同涂层厚度情况下系统的可靠性。结果表明,与安全系数 n =1.5的设计相比,概率设计减重达到24%。展开更多
文摘传统的多模态过程故障等级评估方法对模态之间的共性特征考虑较少,导致当被评估模态故障信息不充分时,评估的准确性较低.针对此问题,首先,提出一种共性–个性深度置信网络(Common and specific deep belief network,CS-DBN),该网络充分利用深度置信网络(Deep belief network,DBN)的深度分层特征提取能力,通过度量多模态数据间分布的相似性和差异性,进一步得到能够反映多模态过程共有信息的共性特征以及反映每个模态独有信息的个性特征;其次,基于CS-DBN,利用多模态过程的已知故障等级数据生成多模态共性–个性特征集,通过加权逻辑回归构建故障等级评估模型;最后,将所提方法应用于带钢热连轧生产过程的故障等级评估中.应用结果表明,随着多模态故障等级数据的增加,所提方法的评估准确率逐渐增加,当故障信息充足时,评估准确率可达98.75%;故障信息不足时,与传统方法相比,评估准确率提升近10%.
文摘为在保障热防护系统可靠性的前提下减轻重量,本文建立考虑多源不确定性的烧蚀型热防护系统的概率设计和可靠性评估方法。采用有限元方法计算系统热响应,通过试验测试与数值模型对比验证方法的有效性。并构建热防护系统的不确定性输入参数与目标输出的代理模型,基于代理模型与蒙特卡洛方法进行热防护系统目标变量的概率特性分析。采用Sobol指标对不确定性参数进行灵敏度分析,并以系统可靠性为指标进行概率设计。该方法针对来流、几何以及材料属性等多源不确定性进行热防护系统的概率设计与可靠性评估,以二维平板模型为例,计算热防护系统最高背温的概率特性以及不确定性参数的灵敏度,得到了不同涂层厚度情况下系统的可靠性。结果表明,与安全系数 n =1.5的设计相比,概率设计减重达到24%。
