期刊文献+
共找到201篇文章
< 1 2 11 >
每页显示 20 50 100
制造企业信息化评价研究 被引量:2
1
作者 王卫红 雷斌 +1 位作者 赵蕊 温乐 《农业与技术》 2020年第4期21-25,共5页
为了评测制造企业信息化的水平,指导企业彻底实施企业信息化,本文对制造企业信息化评价进行研究,设计了制造企业信息化评价体系和调查问卷,利用层次分析法确定制造企业信息化评价指标的权重,然后再用模糊综合评价法进行综合评价。用上... 为了评测制造企业信息化的水平,指导企业彻底实施企业信息化,本文对制造企业信息化评价进行研究,设计了制造企业信息化评价体系和调查问卷,利用层次分析法确定制造企业信息化评价指标的权重,然后再用模糊综合评价法进行综合评价。用上述方法对甘肃省制造企业信息化进行评价,结果表明信息基础设施及经济效益方面相比其他指标来说更好,但在信息技术方面稍差。 展开更多
关键词 制造企业 信息化 评价 层次分析法 模糊综合评价法
下载PDF
多货箱机器人任务调度优化研究
2
作者 李园园 雷斌 王喜红 《机电工程技术》 2025年第2期100-105,共6页
随着电子商务的蓬勃发展,智能仓储系统对提高系统效率和柔性化的需求越来越高。为此,基于智能仓储背景研究了货箱机器人任务调度问题,通过分析货箱机器人的特征以及任务调度的流程,将多货箱机器人任务调度问题分解为先任务分组再指派及... 随着电子商务的蓬勃发展,智能仓储系统对提高系统效率和柔性化的需求越来越高。为此,基于智能仓储背景研究了货箱机器人任务调度问题,通过分析货箱机器人的特征以及任务调度的流程,将多货箱机器人任务调度问题分解为先任务分组再指派及排序两个子问题进行求解;综合考虑机器人利用率、时间、距离因素,在栅格化仓储环境中,对多货箱机器人建立了任务调度优化模型;从应对多决策问题的编码方式和提高初始种群质量和算法收敛性3个方向改进了遗传算法,设计结合聚类算法分组策略的改进遗传算法求解模型;设计了不同任务规模下的多种任务分组策略的对比实验,实验数据显示,其他两种分组比策略聚类算法分组策略下的寻优结果高出120%~200%,证明了聚类算法分组策略的优越性,通过不同算法的仿真实验数据发现改进遗传算法寻优结果对比遗传算法降低了12.27%,验证了算法及模型对提高仓储效率的有效性。 展开更多
关键词 货箱机器人 任务调度 改进遗传算法 聚类算法 任务分组
下载PDF
应急物流保障能力评价模型研究 被引量:10
3
作者 李建国 唐士晟 蒋兆远 《兰州交通大学学报》 CAS 2007年第6期64-67,共4页
根据国家突发公共事件总体应急预案中的分类,对导致产生应急物流的4种突发公共事件所侧重的6种应急物流保障部门的相关物资储备进行了分析.提出了基于希尔伯特空间向量范数的应急物流保障能力评价模型.评价以建立保障能力指数为核心,应... 根据国家突发公共事件总体应急预案中的分类,对导致产生应急物流的4种突发公共事件所侧重的6种应急物流保障部门的相关物资储备进行了分析.提出了基于希尔伯特空间向量范数的应急物流保障能力评价模型.评价以建立保障能力指数为核心,应用层次分析法的分析结果作为权重算子,建立了希尔伯特指标空间,利用希尔伯特空间上单位球的弱紧性,建立了铁路军事运输保障能力评价模型.该模型具有良好的数据处理功能,包括定性数据和非定性数据,通过指数分析,对评价对象进行横向和纵向的比较;通过指标分析可得到各指标对于总指数的贡献率和总指数的可达性指标.通过一个算例,对应急物流保障能力进行了评价.尝试建立应急物流保障能力评价的方法. 展开更多
关键词 层次分析法 希尔伯特空间 向量范数 应急物流 评价
下载PDF
仓储物流机器人技术现状与发展 被引量:30
4
作者 雷斌 金彦彤 +2 位作者 王致诚 赵蕊 胡方鑫 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2021年第12期143-153,共11页
仓储物流机器人一直是国内外学者研究的热点领域。为了深入分析国内外学者对仓储物流机器人的研究现状和趋势,针对近年来相关文献进行分析总结,首先,归纳出了3种常见的仓储物流机器人;其次,分析了仓储物流机器人室内导航相关技术;接着... 仓储物流机器人一直是国内外学者研究的热点领域。为了深入分析国内外学者对仓储物流机器人的研究现状和趋势,针对近年来相关文献进行分析总结,首先,归纳出了3种常见的仓储物流机器人;其次,分析了仓储物流机器人室内导航相关技术;接着介绍了仓储物流机器人的任务分配和路径规划方法以及常见的避障方法的研究现状;最后,剖析了仓储物流机器人的研究趋势和方向,为仓储物流机器人未来研究提供了参考。 展开更多
关键词 仓储物流机器人 任务分配 路径规划 智能算法 综述
下载PDF
基于时变可靠度的列控中心预防维修周期研究 被引量:4
5
作者 齐金平 王康 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第26期11646-11651,共6页
铁路列控中心设备预防维修周期及更换周期的合理确定可以提高设备的可靠性和铁路运营的安全性。在引入役龄回退因子和考虑维修费用的基础上,建立基于时变可靠度的列控中心预防维修周期模型。以铁路某列控中心设备为例进行预防维修周期... 铁路列控中心设备预防维修周期及更换周期的合理确定可以提高设备的可靠性和铁路运营的安全性。在引入役龄回退因子和考虑维修费用的基础上,建立基于时变可靠度的列控中心预防维修周期模型。以铁路某列控中心设备为例进行预防维修周期和更换周期的优化仿真,以时变可靠度为约束,给出设备预防维修周期和维修费用的计算公式;以可靠度收益为优化目标,确定其最佳预防维修次数;以维修总费用为优化目标,给出最佳预防维修周期和计划更换周期。研究表明:列控中心设备的最佳预防维修次数为14次,最佳更换周期为2.4年,且该模型能有效保障设备高可靠运用、合理安排维修计划、缩减维修费用以实现盈利,可为制定最佳维修策略提供技术支持。 展开更多
关键词 时变可靠度 役龄回退因子 预防维修周期 预防维修次数 更换周期
下载PDF
超磁致伸缩激振器的性能指标与测试技术研究 被引量:1
6
作者 王安明 孟建军 +1 位作者 祁文哲 胥如迅 《工业仪表与自动化装置》 2020年第5期105-110,共6页
以工程应用为导向,该文阐述了超磁致伸缩激振器的性能指标和测试技术,有效利用超磁致伸缩材料的倍频效应,可以降低驱动磁场频率在200 Hz以下,同时简化驱动线圈结构。静态力常数是综合反映超磁致伸缩激振器静态性能的重要指标,阶跃响应... 以工程应用为导向,该文阐述了超磁致伸缩激振器的性能指标和测试技术,有效利用超磁致伸缩材料的倍频效应,可以降低驱动磁场频率在200 Hz以下,同时简化驱动线圈结构。静态力常数是综合反映超磁致伸缩激振器静态性能的重要指标,阶跃响应和幅频特性是反映超磁致伸缩激振器动态性能的主要指标,在满足最大激振力要求的前提下,激振器的设计应以提高动态性能为出发点。试验表明,输出位移和激振力符合设计要求,可做为制定技术标准的参考依据,系统模型和测试技术具有工程应用价值。 展开更多
关键词 超磁致伸缩激振器 倍频效应 系统模型 静态性能 动态性能
下载PDF
配送中心功能区规模确定方法研究 被引量:1
7
作者 杜亚江 王婷 《物流技术》 2011年第10期70-72,共3页
针对时空消耗法在解决配送中心内部功能区规模时存在的不足,提出了改进的时空消耗法模型结构图,并分别建立了进货区、仓储区、流通加工区和出库区规模确定的数学模型,并将模型应用于一个具体的配送中心规划中,取得了较好的效果。
关键词 配送中心 功能区规模 时空消耗法
下载PDF
基于Sarsa算法的城轨列车节能控制策略研究 被引量:2
8
作者 孟建军 蒋小一 +1 位作者 陈晓强 胥如迅 《铁道标准设计》 北大核心 2024年第8期8-14,共7页
针对城市轨道交通节能运行问题,提出一种基于Sarsa强化学习算法的城轨列车节能控制策略,实现了城轨列车在自动驾驶状态下,面对不同路况,执行减少能源消耗驾驶策略的同时兼顾准时性和舒适性。根据线路条件将列车状态进行离散化处理,将连... 针对城市轨道交通节能运行问题,提出一种基于Sarsa强化学习算法的城轨列车节能控制策略,实现了城轨列车在自动驾驶状态下,面对不同路况,执行减少能源消耗驾驶策略的同时兼顾准时性和舒适性。根据线路条件将列车状态进行离散化处理,将连续的驾驶过程分为若干个子区间进行分段求解。结合区间限速、初始状态、终末状态等限制条件,基于能耗及运行时间分别构造适当的奖励函数。同时,用当前状态下可达的最大速度与最小速度对可选速度集合进行限制,缩小探索空间,加快算法收敛。最后,通过对北京铁路亦庄线小红门站至肖村站的实例进行仿真。实验结果表明,与传统的动态规划方法相比,Sarsa算法在满足舒适性和准时性要求的情况下节能9.32%。相比于强化学习中的Q学习算法,在速度的选取过程中,超速次数也有明显下降。仿真结果证明Sarsa算法具有更好的节能效果和安全性。在算法参数不变的情况下,调整限速条件,与传统动态规划算法进行二次对比,依旧节能4.21%,验证了算法的鲁棒性。 展开更多
关键词 城市轨道交通 节能 强化学习 Sarsa算法 控制策略
下载PDF
考虑需求不确定的多级应急物流设施选址研究 被引量:21
9
作者 闫森 齐金平 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第9期7-13,共7页
为了对急物流设施选址问题进行合理的研究,建立了包含配送中心、配送点和需求点的多级应急物流网络。基于应急物资需求特点,使用三角模糊数表示应急物资需求的不确定性,同时考虑应急救援成本和应急救援时间两个目标,建立了应急物流设施... 为了对急物流设施选址问题进行合理的研究,建立了包含配送中心、配送点和需求点的多级应急物流网络。基于应急物资需求特点,使用三角模糊数表示应急物资需求的不确定性,同时考虑应急救援成本和应急救援时间两个目标,建立了应急物流设施选址模型。采用去模糊化方法将三角模糊数转化为确定数,利用成本和时间的单目标的最优结果将多目标转化为相对值,再对时间和成本目标进行加权处理,既消除了不同目标之间的单位及数量级差异,还可以进行动态调整。设计了遗传算法对模型进行求解,通过实际算例表明了模型和算法可以有效地解决应急物流设施选址问题。 展开更多
关键词 应急物流选址 多级网络 多目标优化 遗传算法 模糊需求
下载PDF
国内应急物流研究综述 被引量:10
10
作者 闫森 齐金平 张儒 《物流科技》 2021年第1期73-77,共5页
应急物流是在重大突发事件发生时保障应急物资的筹集、储存、运输和分配的重要活动,可以有效地降低突发事件的伤害,阻止灾害的进一步扩散。文章围绕应急物流体系、应急设施选址、应急物资配送三个方面整理分析了近几年国内学者的研究现... 应急物流是在重大突发事件发生时保障应急物资的筹集、储存、运输和分配的重要活动,可以有效地降低突发事件的伤害,阻止灾害的进一步扩散。文章围绕应急物流体系、应急设施选址、应急物资配送三个方面整理分析了近几年国内学者的研究现状,对国内应急物流近几年的整体研究进展进行了较为充分的说明,并且总结出了研究的成绩和不足,对后续研究者进一步研究有一定指导作用,最后对我国应急物流未来的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 应急物流体系 设施选址 物资配送 研究综述
下载PDF
基于SEM-Logit模型及空间感知的河谷型城市出行行为研究
11
作者 范梦醒 齐金平 +2 位作者 郑向东 尚宏泰 阚甲赟 《都市快轨交通》 北大核心 2024年第6期41-47,63,共8页
为综合探究城市特殊地形背景下出行者的出行行为,以典型的河谷型城市兰州市为例,建立SEM-Logit的整合模型,基于问卷数据探究河谷型城市出行者的空间感知对轨道交通出行方式选择的影响。结果表明:①相较于不考虑出行空间感知的Logit模型... 为综合探究城市特殊地形背景下出行者的出行行为,以典型的河谷型城市兰州市为例,建立SEM-Logit的整合模型,基于问卷数据探究河谷型城市出行者的空间感知对轨道交通出行方式选择的影响。结果表明:①相较于不考虑出行空间感知的Logit模型,通过SEM考虑出行空间感知的Logit模型拟合优度提高了0.234,预测准确率提高了7.75%;②河谷型城市出行者的空间感知对选择轨道交通出行意向以及出行行为均有显著的正向影响;③5个方面的河谷型城市出行者的空间感知,均会显著影响河谷型城市出行者选择轨道交通出行。 展开更多
关键词 城市轨道交通 河谷型城市 出行行为 结构方程模型 LOGIT模型 空间感知
下载PDF
考虑碳排放及时间满意度的高铁快运“站到门”配送优化模型及算法研究
12
作者 田金松 李德仓 《铁道运输与经济》 北大核心 2024年第8期113-125,共13页
在双碳背景下,针对高铁快运“站到门”配送阶段存在配送成本高、服务能力低、末端配送难的问题,结合高铁快运业务的特点,引入Sigmoid降指数,通过函数变换得到“站到门”配送时间满意度函数,以高铁快运不同产品类型的首重运价确定客户重... 在双碳背景下,针对高铁快运“站到门”配送阶段存在配送成本高、服务能力低、末端配送难的问题,结合高铁快运业务的特点,引入Sigmoid降指数,通过函数变换得到“站到门”配送时间满意度函数,以高铁快运不同产品类型的首重运价确定客户重要度,以服务满意度、运输经济成本、碳排放量为目标,构建高铁快运站到门配送多目标优化模型。针对鲸鱼优化算法(WOA)容易陷入局部最优解的缺陷,提出并设计快速非支配排序多目标鲸鱼优化算法(FNSMWOA),采用该算法对问题进行求解,并通过算例验证所提模型和算法的有效性。结果表明:快速非支配排序多目标鲸鱼优化算法在全局搜索能力和局部搜索能力上均取得较好的效果,实验得出帕累托解前沿解,并得到考虑不同优化目的的帕累托最优解方案,为高铁快运“站到门”配送优化提供一种新思路。 展开更多
关键词 高铁快运 碳排放 时间满意度 “站到门” 多目标优化 鲸鱼优化算法
下载PDF
横风环境下高速列车运行安全性研究
13
作者 赵传徽 李德仓 +2 位作者 李文昊 贾若谷 闫荣佳 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第30期13136-13144,共9页
为研究不同横风(风向角为90°)环境下列车安全运行的临界速度,对横风速度分别为5、10、15、20、25、30、35 m/s,以及列车速度分别为200、250、300、350、400 km/h的多个工况用MATLB软件进行气动特性的数值模拟,得到不同工况下的气... 为研究不同横风(风向角为90°)环境下列车安全运行的临界速度,对横风速度分别为5、10、15、20、25、30、35 m/s,以及列车速度分别为200、250、300、350、400 km/h的多个工况用MATLB软件进行气动特性的数值模拟,得到不同工况下的气动载荷值,并选取中国高速铁路无砟轨道不平顺谱进行数值模拟;建立基于SIMPACK的高速列车多体系统动力学模型,以轨道不平顺谱转化的时域不平顺样本作为轨道不平顺激励,将其与得到的气动载荷值作为外部激励输入,对高速列车在不同工况下的车辆模型进行仿真和分析,得到不同风速和车速下的列车安全运行指标。给出不同风速下列车安全运行的最高速度限值,并通过数值拟合方法得到不同风速和车速下的高速列车运行安全域。结果表明,随着风速或车速的增大,轮轴横向力首先超出限值,应特别注意此指标对列车运行安全性的影响;在横风风速或列车运行速度过高时,需要进行一定的速度限值或加以一定的控制来保证列车运行安全性。 展开更多
关键词 高速列车 横风 轨道激励 数值模拟 安全域
下载PDF
考虑风险公平的危险品运输车辆调度优化 被引量:12
14
作者 柴获 何瑞春 +1 位作者 马昌喜 代存杰 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期855-862,共8页
为了减小危险品运输过程中各人口聚集区域间风险分布差异,提出了一种多源-目的(OD)间同时进行危险品运输时考虑风险公平的车辆调度优化方法.提出了采用标准差来衡量各人口聚集区域间风险差异的风险公平性评价方案.设计了考虑风险分布公... 为了减小危险品运输过程中各人口聚集区域间风险分布差异,提出了一种多源-目的(OD)间同时进行危险品运输时考虑风险公平的车辆调度优化方法.提出了采用标准差来衡量各人口聚集区域间风险差异的风险公平性评价方案.设计了考虑风险分布公平的车辆调度数学模型,通过获取周期性调度方案来减小人口聚集区域间的风险差异,实现区域风险分布公平的目标.为了降低求解难度,将模型分解并增加决策者交互环节后,设计了两阶段算法求解.通过算例分析表明,该方法可在不同OD间同时运输危险品时,通过调节运输车辆选择不同路径运输的频次,在保证运输总成本和总风险可接受的前提下,达到风险公平性最优的目标. 展开更多
关键词 公路运输 车辆调度 多目标优化 危险品运输 风险公平
下载PDF
城轨列车多目标优化控制算法研究与仿真 被引量:12
15
作者 孟建军 裴明高 +2 位作者 武福 韦腾舟 郝帅 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期581-588,594,共9页
针对城轨列车运行多目标的特点,以能耗、准时性、精确停车以及舒适度为指标建立城轨列车运行多目标模型,利用遗传算法对其进行优化,根据列车牵引计算以及计算机仿真得到列车运行目标曲线。将模糊控制和PID控制算法应用到城轨列车运行系... 针对城轨列车运行多目标的特点,以能耗、准时性、精确停车以及舒适度为指标建立城轨列车运行多目标模型,利用遗传算法对其进行优化,根据列车牵引计算以及计算机仿真得到列车运行目标曲线。将模糊控制和PID控制算法应用到城轨列车运行系统中,建立自适应模糊PID控制器和PID控制器,对目标曲线进行跟踪。仿真结果表明自适应模糊PID控制与PID控制相比,其能更好的使列车跟随目标曲线,从而保证列车安全、平稳、准时地运行,确保列车进站停车的精确性。 展开更多
关键词 遗传算法 多目标 牵引计算 目标曲线 模糊PID
原文传递
超磁致伸缩激振器的结构优化及动态性能研究 被引量:4
16
作者 王安明 孟建军 +1 位作者 胥如迅 何昌雪 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第17期184-190,共7页
超磁致伸缩激振器的结构决定其动态性能。为了提高激振器的动态性能,其驱动线圈采用减少匝数、增加线径、大电流驱动的设计方案。采用叠片式GMM棒,计算了它的几何参数,并选取了最佳的预压应力和磁场强度;设计驱动线圈时考虑了温度的影响... 超磁致伸缩激振器的结构决定其动态性能。为了提高激振器的动态性能,其驱动线圈采用减少匝数、增加线径、大电流驱动的设计方案。采用叠片式GMM棒,计算了它的几何参数,并选取了最佳的预压应力和磁场强度;设计驱动线圈时考虑了温度的影响,优化了它的几何尺寸和磁路设计,驱动磁场由方波信号叠加直流分量产生;建立了激振器的数学模型,用MATLAB进行了仿真,分析了其阶跃响应。实验表明,激振器的动态性能显著提高,应用效果到达了振动时效的要求。研究结果为超磁致伸缩激振器的结构优化与设计提供参考依据,具有重要的工程应用价值。 展开更多
关键词 超磁致伸缩材料 激振器 结构优化 阶跃响应 幅频特性
下载PDF
基于双注意力和GSSN轻量化的钢轨扣件缺陷检测
17
作者 张元 吕德芳 +1 位作者 孟建军 祁文哲 《计算机工程》 北大核心 2025年第2期289-299,共11页
铁路钢轨扣件的缺陷检测是铁道安全巡检中极为重要的工作之一。为提高钢轨扣件维护工作的效率,基于深度学习的方式进行巡检。而使用当前主流的目标检测模型进行钢轨扣件缺陷的检测时,模型体积大、参数量多等因素导致无法同时平衡检测准... 铁路钢轨扣件的缺陷检测是铁道安全巡检中极为重要的工作之一。为提高钢轨扣件维护工作的效率,基于深度学习的方式进行巡检。而使用当前主流的目标检测模型进行钢轨扣件缺陷的检测时,模型体积大、参数量多等因素导致无法同时平衡检测准确度和速度。采用压缩与激活(SE)注意力机制与坐标注意力(CA)机制组成的双注意力机制对YOLOv5模型进行改进;重新设计网络,选用MobileNetv3作为主干网络,同时引入含有GSConv模块的Slim-Neck结构和轻量级上采样算子,以降低计算成本;将YOLOv5的坐标损失函数修改为SIoU,以提升训练时的收敛速度,使得模型更加轻量化。使用改进后的模型在钢轨扣件数据集上进行测试,结果显示,单张扣件图片的检测时间为53.8 ms,检测速度为17.9帧/s,并且模型大小仅有8.3 MB,符合模型体积小、检测效果佳的要求。 展开更多
关键词 钢轨扣件 目标检测 YOLOv5 注意力机制 卷积网络 轻量化
下载PDF
基于RIME-VMD的高速列车横向减振器故障诊断
18
作者 秦永峰 李刚 +1 位作者 齐金平 王建帅 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第3期942-953,共12页
为解决变分模态分解(VMD)在高速列车横向减振器故障诊断中特征提取较为困难的问题,提出一种基于霜冰算法(RIME)以最小包络熵作为适应度函数优化变分模态分解(VMD)的特征提取方法。首先,使用霜冰算法(RIME)优化VMD在不同故障状态下模态(I... 为解决变分模态分解(VMD)在高速列车横向减振器故障诊断中特征提取较为困难的问题,提出一种基于霜冰算法(RIME)以最小包络熵作为适应度函数优化变分模态分解(VMD)的特征提取方法。首先,使用霜冰算法(RIME)优化VMD在不同故障状态下模态(IMF)分量的个数和惩罚因子的最优参数组合;其次,计算各个IMFs分量的峭度值与相关性系数,再分别选取峭度值较大的前4阶IMF分量,并在峭度值较大的4个IMFs分量中选取相关性系数较高的前3阶IMFs进行信号重构降噪;最后,计算多尺度的奇异熵、样本熵、排列熵作为故障特征值,并结合t分布随机近邻嵌入(t-SNE)算法降维去除冗余特征信息,将降维融合后的特征矩阵逐一输入到支持向量机(SVM)中,从而实现对高速列车横向减振器不同故障部位的识别。仿真实验结果表明:相较于灰狼算法(GWO)优化变分模态分解(VMD)的方法,RIME-VMD方法利用霜冰算法高效的搜索与开发能力,可以更快速寻得高速列车不同工况下,变分模态分解中分解层数和惩罚因子参数的全局最优组合,提高了VMD分解信号的鲁棒性,采用信号重构的方法可以有效提取故障特征,实现高速列车横向减振器故障的高效、准确识别。原始变分模态分解(VMD)方法虽然分解速度较快,但原始VMD参数的人工试错成本更高,不能满足高速列车故障诊断的要求。研究结果可为高速列车横向减振器故障诊断和安全运营进一步优化提供参考。 展开更多
关键词 转向架 变分模态分解 霜冰算法 故障诊断 多尺度奇异熵
下载PDF
高速动车牵引电机组故障特点及可靠性分析
19
作者 刘硕 李刚 齐金平 《机械设计》 北大核心 2025年第2期102-109,共8页
高速动车牵引电机组是动车组的动力核心部分,其可靠性对动车组的安全运行至关重要,因此,文中针对高速动车牵引电机组的可靠性进行了研究。利用电机组的故障文本数据进行分析,绘制了各单元及高频故障的分布曲线,分析了各组成单元的故障... 高速动车牵引电机组是动车组的动力核心部分,其可靠性对动车组的安全运行至关重要,因此,文中针对高速动车牵引电机组的可靠性进行了研究。利用电机组的故障文本数据进行分析,绘制了各单元及高频故障的分布曲线,分析了各组成单元的故障致因及高频故障的分布特点,建立了牵引电机组故障树模型,求出1×106 km故障概率;将故障树模型转化为贝叶斯网络,采用故障概率和失效率求出了贝叶斯网络的后验概率;使用后验概率进行重要性排序,找出了系统的薄弱环节和可靠度较小的故障,验证了用贝叶斯网络分析电机组可靠性方法的有效性。据此研究,动车组在维修检修过程中可根据其重要性排查故障情况并制订检修策略。 展开更多
关键词 高速动车 牵引电机 贝叶斯网络 故障树
原文传递
基于加权组合模型的短时交通流预测研究 被引量:7
20
作者 雷斌 温乐 +1 位作者 耿浩 李建明 《测控技术》 CSCD 2018年第5期37-41,共5页
为了改善城市路网中短时交通流预测效果,提高预测精度,设计了一种基于改进的K近邻非参数回归和小波神经网络加权组合的短时交通流预测方法。针对K近邻非参数回归预测方法搜索量大、相似性差等问题,采用基于交叉口相关系数加权的欧氏距... 为了改善城市路网中短时交通流预测效果,提高预测精度,设计了一种基于改进的K近邻非参数回归和小波神经网络加权组合的短时交通流预测方法。针对K近邻非参数回归预测方法搜索量大、相似性差等问题,采用基于交叉口相关系数加权的欧氏距离选择K近邻值。小波变换与神经网络有机结合形成的前馈型网络,对非平稳的输入信号能够呈现出良好的时频特性和变焦能力,对短时交通流预测效果有着明显的提升。通过算例分析,说明所设计的预测方法能够获得比较精确的短时交通流预测结果。 展开更多
关键词 非参数回归 小波神经网络 短时交通流预测 组合预测
下载PDF
上一页 1 2 11 下一页 到第
使用帮助 返回顶部