期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于变邻域人工蜂群算法的航空不规则零件下料优化研究
1
作者
钟维宇
贺庆
+2 位作者
柳林燕
付鑫
侯延斌
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期51-59,共9页
针对航空不规则零件规格种类多样,毛坯数量庞大,原坯料利用率低等实际生产中的问题。为了解决上述问题,提出基于变邻域人工蜂群不规则零件下料优化算法及算法流程,构建双坐标系下料模型,设计交换策略、顺序策略及逆序策略进行变邻域搜索...
针对航空不规则零件规格种类多样,毛坯数量庞大,原坯料利用率低等实际生产中的问题。为了解决上述问题,提出基于变邻域人工蜂群不规则零件下料优化算法及算法流程,构建双坐标系下料模型,设计交换策略、顺序策略及逆序策略进行变邻域搜索,采用SCO、DCO、HO、WO、AO解码方式进行图样解码。最后,将变邻域人工蜂群算法与原始人工蜂群算法进行仿真分析,仿真实验结果表明:变邻域人工蜂群算法能够有效可靠地提高原坯料利用率及排样效率。
展开更多
关键词
变邻域
人工蜂群
不规则零件
排样
图样解码
编码矩阵
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于融合知识图谱的航空柱塞泵故障预测诊断方法
2
作者
钟维宇
柳林燕
+2 位作者
唐启东
易江义
贺庆
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2024年第11期15-23,33,共10页
针对航空柱塞泵运行过程中存在故障频率高、故障种类多、故障溯源难度大、预测准确率低等问题,提出了知识图谱和人工蜂群算法相融合的航空柱塞泵故障预测诊断方法。自顶向下定义知识图谱架构、实体类型和实体间关系,自底向上构建图谱的...
针对航空柱塞泵运行过程中存在故障频率高、故障种类多、故障溯源难度大、预测准确率低等问题,提出了知识图谱和人工蜂群算法相融合的航空柱塞泵故障预测诊断方法。自顶向下定义知识图谱架构、实体类型和实体间关系,自底向上构建图谱的知识网络,数据层进行实体命名识别、抽取、融合、整合和推理;建立了人工蜂群故障预测算法包含输入层、指派层、传播层、自注意力层、输出层,采用故障特征提取、变邻域双向门控故障预测、注意力机制,通过特征向量训练形成了航空柱塞泵故障预测模型;通过实际维修案例,构建了航空柱塞泵故障诊断的知识图谱,实验证明了上述方法的有效性、可行性,验证了算法高效的故障诊断能力。
展开更多
关键词
知识图谱
人工蜂群
故障预测
故障诊断
注意力机制
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于变邻域人工蜂群算法的航空不规则零件下料优化研究
1
作者
钟维宇
贺庆
柳林燕
付鑫
侯延斌
机构
空军
航空
维修技术学院
航空
电子设备维修学院
中国兵器装备集团航空制导弹药研发中心
(云箭
集团
)
南京理工大学机械工程学院
湖南省导弹维修工程技术研究
中心
出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期51-59,共9页
基金
国家自然科学基金项目(51705256)
湖南省教育厅教育科学研究项目(21C1241,22C1028)。
文摘
针对航空不规则零件规格种类多样,毛坯数量庞大,原坯料利用率低等实际生产中的问题。为了解决上述问题,提出基于变邻域人工蜂群不规则零件下料优化算法及算法流程,构建双坐标系下料模型,设计交换策略、顺序策略及逆序策略进行变邻域搜索,采用SCO、DCO、HO、WO、AO解码方式进行图样解码。最后,将变邻域人工蜂群算法与原始人工蜂群算法进行仿真分析,仿真实验结果表明:变邻域人工蜂群算法能够有效可靠地提高原坯料利用率及排样效率。
关键词
变邻域
人工蜂群
不规则零件
排样
图样解码
编码矩阵
Keywords
variable neighborhood
artificial bee colonies
irregular parts
layout
pattern decoding
encoding matrix
分类号
TJ08 [兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于融合知识图谱的航空柱塞泵故障预测诊断方法
2
作者
钟维宇
柳林燕
唐启东
易江义
贺庆
机构
空军
航空
维修技术学院
航空
电子设备维修学院
南京理工大学机械工程学院
中国兵器装备集团航空制导弹药研发中心
湖南省导弹维修工程技术研究
中心
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2024年第11期15-23,33,共10页
基金
国家自然科学基金(51705256)
湖南省教育厅教育科学研究项目(21C1241、22C1028)
院级重点课题资助项目(YB2301)。
文摘
针对航空柱塞泵运行过程中存在故障频率高、故障种类多、故障溯源难度大、预测准确率低等问题,提出了知识图谱和人工蜂群算法相融合的航空柱塞泵故障预测诊断方法。自顶向下定义知识图谱架构、实体类型和实体间关系,自底向上构建图谱的知识网络,数据层进行实体命名识别、抽取、融合、整合和推理;建立了人工蜂群故障预测算法包含输入层、指派层、传播层、自注意力层、输出层,采用故障特征提取、变邻域双向门控故障预测、注意力机制,通过特征向量训练形成了航空柱塞泵故障预测模型;通过实际维修案例,构建了航空柱塞泵故障诊断的知识图谱,实验证明了上述方法的有效性、可行性,验证了算法高效的故障诊断能力。
关键词
知识图谱
人工蜂群
故障预测
故障诊断
注意力机制
Keywords
knowledge graph
artificial bee colony
fault prediction
fault diagnosis
attention mechanism
分类号
TJ08 [兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
V19 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于变邻域人工蜂群算法的航空不规则零件下料优化研究
钟维宇
贺庆
柳林燕
付鑫
侯延斌
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于融合知识图谱的航空柱塞泵故障预测诊断方法
钟维宇
柳林燕
唐启东
易江义
贺庆
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
