基于价值流图及仿真技术的驾驶室焊装生产线改善

以驾驶室焊装生产线改善研究为主要对象,利用价值流图识别出生产线不平衡、在制品过多、生产周期过长等主要问题,并引入仿真技术与价值流图分析相结合,弥补了价值流只在时间尺度上反映生产情况的不足,提高了价值流分析的客观性。结合标准作业和山积图等方法,利用Flexsim仿真从空间角度加以验证后付诸改善实施。改善后,平衡率提高了33.3%,时间增值率从0.13%提高到0.31%,在制品降低了48.8%,生产周期缩短了63.3%。实践结果表明,价值流图与仿真技术相结合的研究方法对驾驶室焊装生产线的改善具有很好的指导价值。     

基于QC方法的智能钥匙按键卡滞问题研究

通过采用QC方法分析智能钥匙卡滞问题,查明了卡滞的直接原因是钥匙硅胶垫破损,并对硅胶垫破损的各种原因进行了分析,对各个末端因素进行了逐个确认,确定试验人员及试验数据、硅胶规格尺寸控制、按键柱设计为硅胶破损根本要因,并制定了改进策略,从而消除了智能钥匙的卡滞问题。     

基于焓湿图的空调冷凝水生成量计算与分析

空调冷凝水回收具有很大的潜力,是解决水资源紧缺的有效途径之一。文章基于不同空调系统在焓湿图上的表示,确定了其冷凝水生成量的计算公式,分析了各空调系统的冷凝水生成量组成,并针对相同办公建筑,计算了夏季我国各省会和首府城市单位空调冷凝水的生产量。结果表明:夏热地区可产生的冷凝水量最大,其次是寒冷地区、严寒地区,但西部的寒冷地区和严寒地区无收集价值;相同室内设计温度时,室内相对湿度取值越小,空调冷凝水生成量越多,温度高、相对湿度大的室外环境有利于生成更多的冷凝水;实际运行过程中,空调冷凝水量并不是固定值,其会受到室外空气状态参数的影响。     

基于声学信号的无机保温砂浆外墙外保温系统缺陷检测试验研究

无机保温砂浆外墙外保温系统存在开裂、空鼓、脱空等缺陷,亟须研发相应的无损检测技术,以对施工质量和安全状况进行检测与评估。基于振动力学和声辐射模态理论,通过试验研究敲击外墙外保温系统不同类型缺陷处产生的声学信号时频特性。利用小波变换提取信号首个峰值频率,用于检测外墙外保温系统是否存在缺陷。试验结果表明,该检测技术可用于无机保温砂浆外墙外保温系统缺陷检测中。     

基于深度网络迁移学习的致痫区脑电识别* .txt

摘要：致痫区脑电识别能够为癫痫外科手术提供重要的参考价值。提出了一种基于深度网络迁移学习的致痫区脑电识别算法。首先利用连续小波变换（CWT）对脑电信号进行时频分析，获得脑电信号时频图；然后迁移学习AlexNet网络模型，调整网络结构使之适应于致痫区脑电识别，将模型第7层全连接层输出作为脑电信号时频图的特征表示，最后利用支持向量机（SVM）、BP神经网络、长短期记忆网络（LSTM）、基于稀疏表达分类算法（SRC）、线性判别分析（LDA）等分类算法进行特征分类。基于开源脑电数据集采用十折交叉验证的方法对算法进行了验证,比较6种分类器的效果，得到SVM算法的平均特异性为8881%，灵敏度为8807%，准确率为8844%，证明了该方法识别致痫区脑电信号的有效性。 .txt     

ALIF-MMPE结合DAG-SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断中非平稳振动信号下的有效故障特征提取问题,提出一种基于自适应局部迭代滤波、多元多尺度排列熵和有向无环图算法支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。自适应局部迭代滤波通过构建自适应滤波函数,能够有效抑制噪声和模态混叠,经自适应分解后得到若干本征模态函数。仿真结果表明其效果优于经验模态分解。然后利用多元多尺度排列熵对包含显著故障信息的本征模态函数进行信息融合和特征提取,组成故障状态特征集。采用主成分分析对故障状态特征集进行降维,随机抽取部分样本带入有向无环图算法支持向量机中进行训练,其它则作为测试样本进行故障识别和诊断。试验故障诊断结果表明:自适应局部迭代滤波下多元多尺度排列熵优于多个本征模态函数下的多尺度排列熵和经验模态分解下的多元多尺度排列熵;本文方法能准确地识别滚动轴承不同的故障类型及故障程度。