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基于2阶自适应Kriging的不确定可靠性优化模型及算法研究: 1; 作者钟维宇蔡敢为 +1 位作者柳林燕付鑫《机械设计》北大核心 2025年第6期189-198,共10页; 针对复杂系统的设计阶段存在内部子系统功能关系耦合强度不稳定、连接非线性化、不确定因素的问题,提出了基于2阶自适应Kriging的不确定可靠性优化模型及算法。首先,进行复杂系统总体功能分析、认知集合构建及可信度分配,结合复杂系统... 展开更多; 关键词 KRIGING模型认知不确定功能分析法可信度分配可靠性优化举高消防车; 在线阅读下载PDF 职称材料

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: 2; 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... 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

基于变邻域人工蜂群算法的三维矩形箱体下料优化研究: 3; 作者钟维宇柳林燕 +3 位作者蔡敢为唐启东戴俨炯付鑫《机械设计》 CSCD 北大核心 2023年第9期67-74,共8页; 相比一维、二维下料问题,三维空间下料优化问题存在零件规格种类多样、数量庞大、尺寸约束及工艺约束等多重因素限制,导致原材料利用率偏低的现象。为此,文中以三维矩形箱体为研究对象,建立了三维空间下料模型,基于变邻域人工蜂群三维... 展开更多; 关键词变邻域搜索人工蜂群矩形箱体三维排样邻域正交图样解码; 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: 4; 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... 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2阶自适应Kriging的不确定可靠性优化模型及算法研究: 1; 作者钟维宇蔡敢为柳林燕付鑫; 机构空军航空维修技术学院航空电子设备维修学院广西大学机械工程学院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《机械设计》北大核心 2025年第6期189-198,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(51705256) 湖南省教育厅教育科学研究项目(21C1241,19C1009) 院级重点课题资助项目(YB2301)。; 文摘针对复杂系统的设计阶段存在内部子系统功能关系耦合强度不稳定、连接非线性化、不确定因素的问题,提出了基于2阶自适应Kriging的不确定可靠性优化模型及算法。首先,进行复杂系统总体功能分析、认知集合构建及可信度分配,结合复杂系统子系统间的功能不确定性,求解子系统样本点及功能子集;其次,根据1阶及2阶自适应Kriging模型,对功能子集在失效域内进行迭代,趋向目标区域;最后,采用功能度量法对功能组合进行可靠性优选。通过算例分析,验证了算法模型的有效性。; 关键词 KRIGING模型认知不确定功能分析法可信度分配可靠性优化举高消防车; Keywords Kriging model cognitive uncertainty functional analysis method credibility allocation reliability optimization elevating fire engine; 分类号 N01 [自然科学总论—科学技术哲学]; 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: 2; 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

题名基于变邻域人工蜂群算法的三维矩形箱体下料优化研究: 3; 作者钟维宇柳林燕蔡敢为唐启东戴俨炯付鑫; 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广西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《机械设计》 CSCD 北大核心 2023年第9期67-74,共8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)。; 文摘相比一维、二维下料问题,三维空间下料优化问题存在零件规格种类多样、数量庞大、尺寸约束及工艺约束等多重因素限制,导致原材料利用率偏低的现象。为此,文中以三维矩形箱体为研究对象,建立了三维空间下料模型,基于变邻域人工蜂群三维矩形箱体下料算法及算法流程,设计了4种三维变邻域搜索策略:邻域交换、邻域顺序、邻域逆序及邻域正交,提出了5种三维解码方式:SCO,BCO,HO,WO和LO。试验结果表明:变邻域人工蜂群算法较人工蜂群算法在三维矩形箱体排样中有效提高了原坯料利用率及排样效率,排样方案更优、算法迭代时间更短、更加贴合生产实际,对解决制造业在三维空间下料效率与成本方面所面临的问题,具有很好的借鉴意义。; 关键词变邻域搜索人工蜂群矩形箱体三维排样邻域正交图样解码; Keywords variable neighborhood search artificial bee colony rectangular box three-dimensional layout domain orthogonality pattern decoding; 分类号 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

题名基于融合知识图谱的航空柱塞泵故障预测诊断方法: 4; 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

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1	基于2阶自适应Kriging的不确定可靠性优化模型及算法研究	钟维宇蔡敢为柳林燕付鑫	《机械设计》北大核心	2025	在线阅读下载PDF 职称材料
2	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	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于变邻域人工蜂群算法的三维矩形箱体下料优化研究	钟维宇柳林燕蔡敢为唐启东戴俨炯付鑫	《机械设计》 CSCD 北大核心	2023	在线阅读下载PDF 职称材料
4	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	在线阅读下载PDF 职称材料