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1.
针对面向服务的智能制造环境下决策数据的准确性和实时性不足,以及协同和动态决策机制欠缺等问题,提出一种基于数字孪生的制造资源动态优选决策方法。设计了基于数字孪生的制造资源动态优选决策架构,并提出设备数字孪生(云/边数字孪生)和产品数字孪生,为决策者提供准确、实时的评价数据;构建基于实时Multi-Agent的资源优选决策多方协同机制,采用层次赋时有色Petri网仿真分析复杂制造任务中的瓶颈设备资源;采用序关系分析法计算评价指标权重,引入参考理想法对候选制造资源进行综合评估。将该方法应用于某航空发动机叶片制造企业设备资源优选中,验证了所提方法的可行性和有效性。  相似文献   
2.
李湘旗  苏婷  胡东滨  文明 《中国矿业》2021,30(11):30-36
针对湖南省化石能源供需格局新变化,本文基于滑动窗口法建立了PSO-BP神经网络模型,预测煤炭、原油和天然气三种化石能源的供需形势。根据预测结果,改进的PSO-BPNN模型能够很好地拟合湖南省或其他地区能源供需变化情况,且预测效果优于BPNN、ARIMA和GM(1,1)三种模型。通过对预测结果进行分析,发现虽然三种化石能源的需求增长速度逐渐减弱,但缺口量仍然很大;除无生产能力的原油和天然气的省内保障率为100%外,煤炭的约为80%;随着天然气的投入使用,预估短期内湖南省化石能源供需形势将步入深刻调整阶段。最后,根据三种化石能源供需发展趋势,本文对预测结果进行了探讨并提出相关建议,为推动湖南省能源改革提供数据、理论支持。  相似文献   
3.
MiE is a facial involuntary reaction that reflects the real emotion and thoughts of a human being. It is very difficult for a normal human to detect a Micro-Expression (MiE), since it is a very fast and local face reaction with low intensity. As a consequence, it is a challenging task for researchers to build an automatic system for MiE recognition. Previous works for MiE recognition have attempted to use the whole face, yet a facial MiE appears in a small region of the face, which makes the extraction of relevant features a hard task. In this paper, we propose a novel deep learning approach that leverages the locality aspect of MiEs by learning spatio-temporal features from local facial regions using a composite architecture of Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short Term Memory (LSTM). The proposed solution succeeds to extract relevant local features for MiEs recognition. Experimental results on benchmark datasets demonstrate the highest recognition accuracy of our solution with respect to state-of-the-art methods.  相似文献   
4.
PEMFC system is a complex new clean power system. Based on MATLAB/Simulink, this paper develops a system-level dynamic model of PEMFC, including the gas supply system, hydrogen supply system, hydrothermal management system, and electric stack. The neural network fits the electric stack model to the simulation data. The effects of different operating conditions on the PEMFC stack power and system efficiency are analyzed. Combining the power of the reactor and the system efficiency to define the integrated performance index, the particle swarm optimization (PSO) algorithm is introduced to optimize the power density and system efficiency of the PEMFC with multiple objectives. The final optimal operating point increases the power density and system efficiency by 1.33% and 12.8%, respectively, which maximizes the output performance and reduces the parasitic power.  相似文献   
5.
As the first review in this field, this paper presents an in-depth mathematical view of Intelligent Flight Control Systems (IFCSs), particularly those based on artificial neural networks. The rapid evolution of IFCSs in the last two decades in both the methodological and technical aspects necessitates a comprehensive view of them to better demonstrate the current stage and the crucial remaining steps towards developing a truly intelligent flight management unit. To this end, in this paper, we will provide a detailed mathematical view of Neural Network (NN)-based flight control systems and the challenging problems that still remain. The paper will cover both the model-based and model-free IFCSs. The model-based methods consist of the basic feedback error learning scheme, the pseudocontrol strategy, and the neural backstepping method. Besides, different approaches to analyze the closed-loop stability in IFCSs, their requirements, and their limitations will be discussed in detail. Various supplementary features, which can be integrated with a basic IFCS such as the fault-tolerance capability, the consideration of system constraints, and the combination of NNs with other robust and adaptive elements like disturbance observers, would be covered, as well. On the other hand, concerning model-free flight controllers, both the indirect and direct adaptive control systems including indirect adaptive control using NN-based system identification, the approximate dynamic programming using NN, and the reinforcement learning-based adaptive optimal control will be carefully addressed. Finally, by demonstrating a well-organized view of the current stage in the development of IFCSs, the challenging issues, which are critical to be addressed in the future, are thoroughly identified. As a result, this paper can be considered as a comprehensive road map for all researchers interested in the design and development of intelligent control systems, particularly in the field of aerospace applications.  相似文献   
6.
四川盆地西南部井研地区二叠系火山岩勘探领域取得油气突破,但火山岩岩相类型多样、地震反射特征差异明显、取心资料少、储层薄且分布规律不清,因此,进一步落实井研地区火山岩岩相及优质储层分布对该区火山岩油气勘探具有重要意义。根据实钻井数据建立火山岩储层正演模型,模拟影响火山岩地震反射特征变化的因素,建立火山岩岩相和储层识别模式;在单井旋回期次、岩性、岩相和地震波形分析基础上,利用地震相、地层厚度、相干体、三维可视化等多种手段确定火山岩岩相类型及分布;在火山岩储层精细标定基础上,利用波阻抗和神经网络反演多种方法确定火山岩上、下储层分布;最终结合火山岩有利岩相、储层厚度、断裂、裂缝分布,圈定优质储层发育区。研究结果表明:井研地区发育爆发相、火山通道相和溢流相3种岩相类型,火山岩分布相对稳定,内部发育2套储层,爆发相下储层发育时明显影响火山岩底部地震反射;多种方法综合预测火山岩优质储层主要分布在工区西部和西南部,基底断裂、裂缝发育叠合区是下一步有利勘探目标区。研究结果对井研地区火山岩油气勘探具有一定指导意义。  相似文献   
7.
In the present investigation, systematic grinding experiments were conducted in a laboratory ball mill to determine the breakage properties of low-grade PGE bearing chromite ore. The population balance modeling technique was used to study the breakage parameters such as primary breakage distribution (Bi, j) and the specific rates of breakage (Si). The breakage and selection function values were determined for six feed sizes. The results stated that the breakage follows the first-order grinding kinetics for all the feed sizes. It was observed that the coarser feed sizes exhibit higher selection function values than the finer feed size. Further, an artificial neural network was used to predict breakage characteristics of low-grade PGE bearing chromite ore. The predicted results obtained from the neural network modeling were close to the experimental results with a correlation of determination R2 = 0.99 for both product size and selection function.  相似文献   
8.
为了提升家庭智能用电管理系统的计算效能,使用时序分析算法,将远程抄表实时费控电能表采集的1s步长的电流、电压数据序列,整理成5列录波图,并利用线性重投影算法形成可供神经网络识别的时序序列,使用加权卷积多列神经网络进行挖掘,将用户每1s步长的用电量信息分解成空调、插座、照明等负荷用电量信息,最终形成家庭智能用电管理系统的数据分解展示功能。经过与针对上述负荷单独安装电能表的实测数据进行对比,发现该改进智能用电优化算法得到的用电量分解结果,与实测结果的误差率均为5.8~6.0%之间。  相似文献   
9.
为了探讨在安卓平台上构建医用图像采集系统的开发个案,分析通过以智能手机、平板电脑为核心安卓设备通过拍照获得化验单数据后进行文本识别并提交智慧医疗系统的解决方案。本文首先通过二值化算法形成低阈值图像数据,使用卷积神经元网络算法对文本进行逐一识别,使用K-means算法对识别后的单字文本进行字段记录值的整合并形成元数据库服务于其他智慧医疗系统模块。在使用9000组数据对神经元网络进行前期训练的前提下,该系统的识别准确率达到了99.5%以上。本系统具有一定的可行性,对未来智慧医疗的系统开发有实践意义。  相似文献   
10.
宋豪  张艳  高天明  闫强 《中国矿业》2021,30(5):72-78
我国经济快速发展带动煤炭消费快速增长的同时,也导致了严重的环境污染。因此,明确环境约束下,我国未来的煤炭需求对调整能源结构,协调经济增长与环境污染之间的平衡有重要意义。本文对多种煤炭需求预测方法进行比较论证,最终选取基于Matlab软件的BP神经网络方法进行煤炭长期需求量预测,然后基于《国家环境保护标准"十三五"发展规划》中一级空气质量标准和中国大陆地区环境大气在参照浓度为100μg/m~3时对污染物的年参照清除率计算出我国SO_2和烟(粉)尘的年排放量限额分别为3.23Mt和6.46Mt,再将环境压力参数代入模型,辅以经济角度和能源角度参数进行模型训练,预测出在预设环境压力下,高、中、低三种经济增长情境下2020—2050年我国煤炭资源需求量。结果表明,我国煤炭需求量在2025年左右达到峰值,约为3Btce,在2050年约为2Btce,与发达国家后期发展阶段的能源需求结构特征相符合。  相似文献   
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