基于双隐层量子线路循环单元神经网络的状态退化趋势预测

针对现有人工智能预测方法在旋转机械状态退化趋势预测中存在预测精度较差、计算效率较低等缺点,提出基于双隐层量子线路循环单元神经网络(Double hidden layer quantum circuit recurrent unit neural network,DHL-QCRUNN)的旋转机械状态退化趋势预测方法。首先采用量纲一化排列熵误差构建状态退化特征集,然后将该特征集输入DHL-QCRUNN以完成旋转机械状态退化趋势预测。在所提出的DHL-QCRUNN中,设计双隐层结构以提高网络的非线性映射能力;并引入量子相移门和多位受控非门以实现信息的传递;通过双隐层的量子反馈机制获得输入序列的整体记忆;最后采用输出层激发态的概率幅表示输出,通过以上方法改善了网络的非线性逼近能力和泛化性能,使所提出的旋转机械状态退化趋势预测方法具有较高的预测精度。此外,通过量子Levenberg-Marqudt(LM)算法更新DHL-QCRUNN的网络参数,提高该网络的收敛速度,使所提出的状态退化趋势预测方法具有较高计算效率。滚动轴承状态退化趋势预测实例验证了该方法的有效性。提出了基于DHL-QCRUNN的旋转机械状态退化趋势预测新方法,该方法具有较高的预测精度和较高的计算效率。     

基于人工智能算法模型的化工电力安全监控技术

研究构建了一套化工智能化工电力安全监控系统，包括控制模块、通讯模块、通讯节点、计算模块和ETL模型等，提高了数据通信能力。通过监控模块实现变电设备、输电设备、电力设备运行现场、电网运行、生产管理以及其他监测设备运行信息监控，提高了化工园区配电网故障诊断与监控能力。还构建了一套改进型双链量子遗传算法模型，提高了电力数据挖掘能力。试验结果表明:化工电力安全监控系统数据采集效率高，监控能力强，大大提高了化工电力安全监控能力。     

多层核壳CuInS_2/ZnS量子点的有机相合成的研究

有机相反应体系中合成制备CuInS2量子点核壳结构,并对制备出的核以及核壳结构的材料进行表征。XRD结果显示成功合成纯度高、晶形较好的CIS量子点;通过TEM可以观察到量子点形貌以及尺寸的变化;荧光光谱和吸收光谱则清楚表明在反应过程中红移和蓝移情况以及量子效率的明显增加;最后,由光稳定性实验得出包覆了ZnS的CIS量子点稳定性得到提高。     

石墨烯量子点在生物传感和成像技术中的应用

石墨烯量子点具有许多吸引人的优点,如低细胞毒性、溶解能力强、稳定的光致发光、良好的生物相容性、高比表面积、电子高迁移率和可调节带隙等,因此,适用于构建传感系统和生物成像。根据近几年来,基于石墨烯量子点性质构建的光学生物传感器和电化学生物传感器以及石墨烯量子点在生物成像技术中的应用进行了综述。     

聚合物双振子超声焊接量子升温优势

针对聚合物超声焊接升温机理,通过量子理论建立超声声场模型.将聚合物升温过程视为超声场能量转化为聚合物内能的能量转换过程.研究了聚合物双振子超声焊接相比单振子超声焊接的优势.通过二次量子化理论分析发现单振子焊接时,只有频率为声场频率整数倍的原子能吸收声子,而双振子焊接时,除了频率为两个声场频率整数倍的原子之外,频率为两个声场频率整数倍组合的原子也可以吸收声子.双振子焊接相比单振子超声焊接对超声场能量的利用率更高.并通过试验验证了这一结果.结果表明：振子功率保持恒定时要实现同样的焊接效果,双振子焊接时间为单振子焊接时间的3/8;焊接时间一定时要实现同样的焊接效果,双振子总功率是单振子功率的12/13.     

基于改进LFQPSO优化MRVM的轴向柱塞泵故障诊断

针对传统粒子群优化算法以准确率或误判率作为适应度函数耗时长和轴向柱塞泵故障机制较为复杂的问题,提出一种基于改进适应度函数的Lévy飞行量子粒子群优化(QPSO)多分类相关向量机(MRVM)的轴向柱塞泵概率性智能软状态判别方法。为了克服人为设定核参数不精确、效率低等缺点,采用基于Lévy飞行的QPSO搜索MRVM的最优核参数;为了缩短寻优时间,将样本间余弦相似度作为寻优算法的适应度函数,并利用UCI机器学习标准数据集进行仿真来验证改进后优化方法的有效性及优越性;采集柱塞泵不同故障状态的数据,提取时频域和时域特征,输入到优化后的MRVM中,进行训练及测试。实验结果表明：所提方法可以有效提高故障诊断的准确率及诊断效率,同时能够实现软分类,即以概率形式输出诊断结果,能够为设备检修及维护提供可靠且符合实际的故障信息。     

工程项目工期—成本—质量—安全水平综合优化研究

目前工程项目多目标优化的相关研究中,较少考虑工期、成本、质量等目标与安全水平之间的联系。针对这一不足,在分析工序安全水平影响因素的基础上,得到了成本—安全水平优化模型,并将安全目标引入工期—成本—质量优化模型,构建了工期—成本—质量—安全水平均衡优化模型。为了有效求解该型,引入了量子粒子群算法,结合工程实例进行模拟仿真,得到工期、成本、质量与安全水平的一系列 Pareto 解,并进行方案决策,结果表明得到的 Pareto 解集能为项目管理者的决策提供有效支持,量子粒子群优化算法在求解该模型方面是有效性的。     

浅析VPN技术在施工企业的实践

介绍VPN技术在施工企业实践中的设计原则,软硬件系统规划及系统结构特点。