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题名采用欧拉回路的混凝土3D打印路径优化算法
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作者
马宗方
万伟鹏
宋琳
刘超
刘化威
武怡文
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机构
西安建筑科技大学信息与控制工程学院
西北工业大学无人系统研究所
西安建筑科技大学土木工程学院
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出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2024年第11期1954-1960,共7页
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基金
国家重点研发计划(2019YFC1907105)
国家自然科学基金面上项目(62276207)。
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文摘
针对混凝土3D打印过程中成型质量不好、打印时间长的问题,以欧拉回路模型为基础,设计一种混凝土3D打印路径优化算法,实现了混凝土构件更优、更快的成型。该算法先通过不断寻找打印路径中的欧拉回路来确保打印喷头在抬头次数尽可能少的情况下遍历整个打印路径,然后应用蚁群算法寻找打印喷头在各个欧拉回路之间运行的最短路径,最后确定整个混凝土构件的打印路径来减少打印喷头抬头次数和运行路径中的空行程。实验结果表明:打印喷头抬头次数和打印路径空行程对混凝土3D打印的成型质量和打印时间有着非常重要的影响。该文算法打印结果与传统算法相比,打印喷头抬头次数减少了57.14%,喷头运行行程减少了23.21%。该文算法对于混凝土3D打印中存在的问题有着明显的改善,为混凝土3D打印构件的成型质量和打印时间的优化提供了有效的参考。
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关键词
混凝土3D打印
路径优化
欧拉回路
蚁群算法
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Keywords
concrete 3D printing
path optimization
euler circuit
the ant colony algorithm
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分类号
TG156
[金属学及工艺—热处理]
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题名基于堆叠稀疏判别自编码的滚动轴承智能故障诊断方法
被引量：1
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作者
曾梦洁
李舜酩
李冉冉
李家诚
徐坤
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机构
南京航空航天大学能源与动力学院
南通理工学院汽车工程学院
西北工业大学无人系统技术研究所
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出处
《轴承》
北大核心
2024年第3期77-83,98,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51975276)。
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文摘
针对复杂工况下旋转部件故障诊断精度不理想、稳定性差的问题,提出一种堆叠稀疏判别自编码智能故障诊断方法。首先,构造堆叠稀疏自编码网络结构,利用KL散度限制多层网络的稀疏性以增强深度自编码网络的学习性能;其次,采用半监督机制对上述网络进行改进,利用标签信息对分类层进行调整,增强自编码网络的分类能力;然后,提出样本结构特征约束,通过增加类几何特征惩罚项和类数据特征惩罚项对网络隐藏层进行约束,自适应判别聚合距离和分类距离,提升整体网络的特征提取能力;最后,在美国凯斯西储大学轴承数据集上验证所提方法的可靠性。试验结果表明,与现有方法相比,堆叠稀疏判别自编码智能故障诊断方法在多组数据集上均能够获得更高的诊断精度,具有良好的稳定性。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
智能运维
半监督学习
自动编码
数据稀疏
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Keywords
rolling bearing
fault diagnosis
intelligent operation and maintenance
semi-supervised learning
auto endocer
data sparseness
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分类号
TH133.3
[机械工程—机械制造及自动化]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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