火炮身管寿命预测技术发展研究

火炮身管寿命问题受到了从事火炮研究、设计、生产和使用人员的高度关注。通过概述火炮身管寿命的定义及其预测技术的发展历程,基于火炮身管寿命预测技术已经取得的成果,提出了对大口径火炮身管寿命实施实时动态预测的方法,并对该方法进行了初步的探讨,确定了实现该方法的关键技术所在。     

基于灰色支持矢量机的金属构件寿命预测

基于灰色系统和支持矢量机理论,建立了基于计算机软件预测金属构件剩余寿命的灰色支持矢量机模型,并应用此模型预测了某大型设备连接件的模拟试件剩余寿命,得到了较高精度的预测结果,为小样本情况下金属构件的疲劳寿命在线预测提供了一种简单、可靠和实用的新方法：同时也为大型结构件的寿命预测提供了可靠的基础。     

不等厚性对弯头高温剩余寿命影响的有限元研究

弯头作为受压管道中的重要部件,不仅能改变管线的方向,还可以提高管路柔性,缓解管道振动和约束力并对热膨胀起补偿作用。本文应用有限元方法分析了弯头的应力状况,使用L-M方法预测其剩余寿命。研究了弯管的不等厚性对其寿命的影响。     

橡胶老化寿命预测方法的研究情况简介

文章综述橡胶原理,并介绍了用数学模型预测橡胶寿命的一些方法,探索它们的特点及优缺点,提出相关处理方法。     

橡胶老化寿命预测方法的研究情况简介

文章综述橡胶原理,并介绍了用数学模型预测橡胶寿命的一些方法,探索它们的特点及优缺点,提出相关处理方法。     

基于等效结构应力法的ST12点焊疲劳寿命分析

对ST12低碳钢拉剪点焊试件进行不同载荷工况下恒幅疲劳加载试验。使用基于美国ASME标准下的结构应力法对ST12点焊模型验证网格不敏感特性。利用最小二乘法将不同载荷条件下计算的结构应力与相应试验疲劳寿命拟合出预测方程,利用预测方程估算出的预测寿命与主S-N曲线法的预测寿命对比分析。研究表明:对于ST12低碳钢拉剪点焊试件,在低载高周疲劳工况下,主S-N曲线法的预测寿命偏危险,基于结构应力法的预测方程较为适用。     

切削仿真技术对生产效率的影响

当前,在机械加工制造领域内高速切削加工技术作为一种非常先进实用的制造技术,已经得到了国内外的普遍认可,正成为切削加工的主流制造技术之一,因此具有强大的生命力和广阔的应用前景。然而,高速切削刀具的工作环境要比普通的切削刀具有着更加严格残酷的工作环境,因此刀具使用寿命过短,失效过快一直是制约高速切削加工广泛应用的一个关键问题。传统的刀具寿命公式具有一定的局限性,为提高刀具寿命预测的效率,降低试验成本,采用有限元的方法进行预测成为刀具寿命研究的一个重要手段。     

烟机设备更新改造技术的选择及经济性分析

通过对烟机技术寿命、经济寿命、设备磨损及确定最合理更新周期的方法进行研究,在烟机的改造补偿方式和设备更新的比较与补偿方面做出比较,在选择新设备时,用经济评价的方法来预测烟机寿命的周期费用,对于确定烟机设备更新的最佳周期,则用劣低化数值的方法,把总成本降到最低,对烟机设备的更新与改造技术的运用与选择上做更经济的比较分析.     

火炮发射装药号自动识别技术研究

火炮发射装药号对弹丸的射程和身管寿命的下降有着很大的影响。通过对火炮后坐运动特性及其测试技术的研究,提出了以火炮后坐速度和射角为辨识条件的装药号自动识别技术,并基于虚拟样机技术和BP神经网络构建了装药号识别数学模型,验证了该模型能够可靠的对火炮发射装药号进行预测。     

基于BP神经网络模型的国内旅游人数预测

旅游人数的分析和预测是旅游规划与管理的关键性、基础性工作。目前旅游人数预测主要采用基于传统研究方法的预测方法。提出了一种基于BP神经网络模型的国内旅游人数预测新方法,对国内旅游人数的变化趋势进行了综合分析与预测,结果表明该方法具有较高的精度,该模型在旅游人数预测中的应用是可行的。     

财务困境理论的预测动态性改进与应用

财务困境理论核心内容是如何提高预测动态性能力。探讨财务困境的动态性内涵和划分动态发展过程不同时期特征,建立过程模型和判别模型,改进了财务困境的动态预测方法。应用卡尔曼滤波思想,设计通用的超前n步预测算法,优化前瞻性预测功能。     

基于Echo State Neural Networks的短期交通流预测算法

在城市交通环境,交通流的正确预测是比较困难,因为多个十字路口,这使得预置的交通控制模型之间的相互作用和intertwinement不能保持始终高性能在所有的交通情况。     

基于混沌理论和PSO神经网络的短时交通流预测

交通流预测已成为智能交通的重要组成部分,针对短时交通流的非线性和不确定性,文中根据实际交通流中存在的混沌,利用C-C方法和小数据量法对交通流混沌进行了分析,在交通流混沌时间序列相空间重构的基础上构建了基于粒子群优化神经网络的单点单步预测模型,运用该模型对实际采集的美国加州城市快速路交通流数据进行了仿真研究,结果表明,该预测模型具有较高的预测精度,能够满足智能交通控制和诱导的需求。     

人工神经网络在经济预测中的应用

研究了人工神经网络在经济预测中的应用问题,探讨了人工神经网络的时间序列预测方法。该方法采用多层前馈神经网络及BP算法,其仿真实现是以MATLAB下神经网络工具箱作为开发工具。文中提出了一种基于BP网络时序预测通用方法,并通过实例验证了该方法的预测精度明显高于灰色系统预测方法。为了消除单一神经网络预测模型的系统偏差,探讨了组合神经网络时序预测方法;并用实例验证了组合神经网络比单一神经网络的预测精度高。     

基于深度残差网络的刀具磨损量预测方法研究

数控机床刀具磨损将直接影响着加工产品的精度,导致产品质量下降。在自动化程度越来越高的数控加工中,监测刀具状态变得更加困难。为了保证产品质量,快速、精确的预测刀具磨损量,本文提出基于深度残差神经网络的多传感器刀具磨损量预测方法,首先,该方法提取振动、切削力和声发射传感器信号的时域特征,然后,利用深度残差网络对时域特征进行监督学习训练,最后,把训练好的模型对测试数据进行测试。本文提出的模型通过试验验证其有效性,模型评价指标绝对均值(MAE)约为1.51×10-3mm,具有较高的预测精度。     

基于组合预测模型的航空货运吞吐量预测研究

目前对于机场货运吞吐量的预测方法不尽合理,导致预测与实际情况差别较大,为此本文提出将内在影响因素融入组合预测模型,从而对航空货物运输进行预测,使得预测结果更加接近实际情况.本文以香港国际机场为背景,运用Shapley值法将BP神经网络和灰色理论预测模型进行组合,对其航空货运吞吐量进行了实证研究,并将此预测方法推广应用于其他机场的预测.     

基于支持向量机的轮胎中PU综合性能的预测应用

为了更好聚氨酯(PU)绿色轮胎原料的批量投产和产业化过程中进行实时的产品质量预测与控制打下了良好的基础。本文利用支持向量机对PU弹性体制备过程中的综合性能指标建立预测模型,同时获得较好的预测精度。     

3C分销企业OA系统选型和实施的研究

OA系统是3C分销企业使用面最广的基础信息系统之一。本文的目的是分析OA在3C分销企业的定位和系统建设的需求特点,总结出系统选型对供应商资质、技术指标、商务条件、项目管理四个纬度关键评价要素。本文从为企业创造价值以及系统建设阶段性推进角度,提出先易后难、分步实施的系统建设思路。并通过某3C分销企业OA选型和实施的案例实践验证。     

动态数列直线趋势预测方法和参数研究

本文通过采取步长和初始时间序列不同的两种情况,根据运用公式1计算的结果初步推断出动态数列直线趋势预测方法和参数的取值的规律,并对此规律进行数学证明和实例验证,并由此提出公式2和3。通过本文的论述可以得出,按照直线趋势预测法进行预测,预测值与取时间序列的第一个取值无关,也与时间序列间的步长大小无关,只要时间序列间的步长相等即可,预测值都是一样的,且预测值呈等差数列。