多共振分量融合CNN的行星齿轮箱故障诊断

针对行星齿轮箱中各部件所激起的振动成分混叠、早期故障特征经常被较强的各级齿轮谐波成分以及环境噪声所湮没的问题，提出一种多共振分量融合卷积神经网络（multi-resonance component fusion based convolutional neural network，简称MRCF-CNN）的行星齿轮箱故障诊断方法。首先，对振动信号进行共振稀疏分解，得到包含齿轮谐波成分的高共振分量和可能包含轴承故障冲击成分的低共振分量；其次，构建多共振分量融合卷积神经网络，将得到的高、低共振分量和原始振动信号进行自适应的特征级融合，通过有监督的方式训练模型并进行行星齿轮箱故障诊断。对行星齿轮箱实验数据的分析结果表明，该方法能够有效分类行星齿轮箱中滚动轴承和齿轮的故障，成功对行星齿轮箱故障进行诊断，同时能够进一步增强卷积神经网络对振动信号所蕴含的故障信息的辨识能力。     

小型特种精细化工过程自动化和信息化研究发展趋势探讨

针对采取小批量间歇性批次生产方式、工艺介质腐蚀性强、危险性大的小型特种精细化工生产工艺研究试验过程自动化、信息化程度不高，导致工艺研究试验中获取数据较少、过程机理研究不够透彻、人工操作多、安全风险高、研究试验消耗大及效率不高等问题，综述了期待通过智能控制、在线分析、模拟仿真和虚拟制造、工况监测及预测性维护以及信息管理和生产调度等关键技术的研究和应用，提高小型特种精细化工生产工艺过程的自动化和信息化程度，实现小型特种精细化工生产工艺过程的数字化、虚拟化和智能化，降低生产安全风险和试验消耗，提高小型特种精细化工生产工艺研究试验的成功率和效率，达到小型特种精细化工生产工艺过程的数字化设计和精准生产的目标。     

飞机机械成品试验信息管理系统设计与应用

分析了航空企业飞机机械成品试验的现状,结合企业信息化管理的发展趋势,对飞机机械成品试验的流程进行梳理,基于ASP.NET技术研究开发了某企业飞机机械成品试验数据收集及信息管理系统,以实现飞机机械成品试验的流程化、数字化及显性化管理,避免因试验台管理不善造成的质量问题,实时掌握试验台状态,促进形成自主管理模式。     

会计信息质量的非线性模型对公司价值的影响

从时代性、行业性及人力资源价值等方面分析了非线性因素对会计信息质量的影响,认为高质量的会计信息应该反映公司价值,并尝试建立了一个非线性模型,据此大体测算公司价值。     

煤矿安全监控系统的发展简述

煤矿安全监控系统是煤矿日常安全管理和灾害防治不可或缺的安全装备,然而现有安全监控系统普遍存在网络结构可靠性差、抗干扰能力弱、数字化程度低、兼容性差、智能化水平低等问题。结合监控系统升级改造的具体要求,对我国煤矿安全监测监控系统的现状,包括存在的主要问题进行了论述,并对系统升级改造后的变化及未来的发展趋势进行了探讨。分析表明,基于工业太环网、数字总线双重冗余结构的新一代全数字式煤矿安全监控系统集多主通讯、智能传感、电磁兼容等多项关键技术于一体,满足监控系统数字化、智能化以及网络化的升级改造要求,也是未来监控系统的发展趋势。新系统的应用可有效提高煤矿的防灾抗灾能力,为煤矿的安全生产提供保障。     

Smart work packaging-enabled constraint-free path re-planning for tower crane in prefabricated products assembly process

Lack of constraint-free crane path planning is one of the critical concerns in the dynamic on-site assembly process of prefabrication housing production (PHP). For decades, researchers and practitioners have endeavored to improve both the efficiency and safety of crane path planning from either static environment or re-planning the path when colliding with constraints or periodically updating the path in the dynamic environment. However, there is a lack of approach related to the in-depth exploration of the nature of dynamic constraints so as to assist the crane operators in making adaptive path re-planning decisions by categorizing and prioritizing constraints. To address this issue, this study develops the smart work packaging (SWP)-enabled constraints optimization service. This service embraces the core characteristics of SWP, including adaptivity, sociability, and autonomy to achieve autonomous initial path planning, networked constraints classification, and adaptive decisions on path re-planning. This service is simulated and verified in the BIM environment, and it is found that SWP-enabled constraints optimization service can generate the constraint-free path when it is necessary.     

基于开源技术的城市地理信息平台构建方法研究

摘 要：针对城市地理信息平台构建过程中存在的数据获取困难、研发成本较高等问题， 引入开源技术，对基于开源数据、开源开发平台与开源工具的城市地理信息平台构建技术进行 研究。所提出的城市地理信息平台由数据模块与可视化模块 2 部分组成。为构建数据模块，由 开源地理信息项目(OSM)获取了建筑与区划数据，并设计了建筑合并算法以提升数据质量。建 筑数据随之基于行政区划分级存储，通过由 ASP. NET 构建的数据接口提供给具体应用。可视 化模块则基于开源地理信息系统(GIS)项目 Cesium 实现，并设计了完善的用户界面。以北京市 为例，完成了原型系统的开发与测试，证实了该技术体系的可行性，通过开源技术降低平台研 发成本，推进城市地理信息平台的研究与应用。     

基于灾度辨识的钢闸门巡视检查研究

巡视检查是对钢闸门要点部位开展定期、定点的信息收集,并对警兆信息做出快速辨识和评估的重要内容。应用灾度辨识的警兆信息评估方法,综合钢闸门巡视检查的各类要素信息,明确工程最大隶属的灾度等级(Ⅰ～Ⅴ级),可作为工程日常巡视检查决策的重要软技术手段。     

基于多元神经网络融合的分布式资源空间文本分类研究

针对实体产业对科技资源的服务需求,以服务效应作为资源文本分类标准,提出一种基于多元神经网络融合的分布式资源空间文本分类模型。设计了包含词嵌入层、卷积层、双向门控循环单元层、注意力机制层和softmax层的多元神经网络通路;在此基础上采用基于需求—效应—资源分类策略,完成了从定性科技资源需求到定量资源服务效应求解,再到定性科技资源输出的映射变换,重点解决了分布式科技资源局部和全局语义特征形式多样、文本长距离依赖特征显著、重要资源信息难以准确识别的问题,进而从分布式科技资源空间中快速准确地获取效应知识,提升实体产业产品研发效率和创新能力;通过万方专利科技资源数据集验证了所提方法的可行性和有效性,为更加全面地挖掘资源文本特征和按需服务实体产业提供了一种新的思路和手段。     

土石坝工程运行期BIM与GIS融合管控平台研发

针对土石坝工程运行期海量监测数据异构、数据整合分析困难、管理效率低下等问题,提出以BIM与GIS融合应用为核心的解决方法,同时搭建运行期物联网感知体系,利用Socket技术,实现监测数据的实时传输。基于此,研发了土石坝工程运行期BIM与GIS融合管控平台,打通了多维业务数据与BIM模型的数据壁垒,实现了数据的对象级管理和整合分析,同时针对数字化移交、监测信息管理、安全分析预警等进行全方位三维可视化管控,促进了土石坝工程运行期的精益管理。实例应用结果表明,BIM与GIS融合管控平台解决了土石坝工程运行期管理过程中可视化程度低、数据信息整合困难的问题,为土石坝工程运行管控提供了一种新方法。