基于灰色线性回归组合模型的集成电路封装设备故障趋势预测

针对集成电路封装打孔机冲针监测数据的特点,分别构建灰色GM(1,1)模型和线性回归模型,开展故障趋势预测;在此基础上,采用组合预测的思想,运用灰色关联度方法融合灰色GM(1,1)模型和线性回归模型,建立灰色线性回归组合模型对设备进行故障趋势预测。结果表明,灰色线性回归组合模型的预测精度优于单一预测模型,可以用于集成电路打孔机设备的故障趋势预测。     

基于组合预测模型的某型导弹电子设备故障预测方法研究

本文论述了改进的灰色DGM(1,1)模型与时间序列AR模型的组合模型的预测问题。针对传统GM(1,1)的对纯指数序列预测的局限性,本文引出了改进的离散灰色GM(1,1)模型。最后应用具体实例对组合预测模型的预测精度进行验证分析。     

制动器摩擦衬片磨损量的等维灰色预测

为评估制动器摩擦性能和工作可靠性,采用灰色系统理论分别建立了摩擦衬片磨损量预测的灰色GM(1,1)模型及等维灰色GM(1,1)模型(包括等维灰数递补GM(1,1)模型和等维新息GM(1,1)模型).计算结果表明,灰色预测模型的计算值与实际测定值之间非常接近,而等维灰色预测模型较单一GM(1,1)模型在多步预测时具有较高的精度;等维新息GM(1,1)模型较等维灰数递补GM(1,1)模型具有更高的预测精度,其具有动态性,可对摩擦制动器的工作状态实施在线实时监控.     

基于微粒群算法的GM(1,1,λ)模型的机械产品寿命预测

GM(1,1)模型用于机械产品寿命的预测,不仅需要的数据量较少,而且可以节约试验费用、减少大量的试验时间.该文用差分格式将灰色模型GM(1,1)拓广为GM(1,1,λ)模型,并应用微粒群算法(PSO)求解最优的λ值,对机械产品寿命进行预测.实例计算表明,基于PSO的GM(1,1,λ)模型的优化方法优于现有的灰色预测方法.     

灰色GM(1,1)模型在齿轮疲劳寿命预测中的应用

在齿轮疲劳寿命预测中,需要大量的齿轮疲劳试验数据.运用灰色GM(1,1)模型预测疲劳试验数据,可以大幅度缩短试验时间,节约试验费用,快速获得齿轮可靠性指标.文中简要介绍了灰色GM(1,1)模型的原理,通过具体实例建立了齿轮疲劳寿命GM(1,1)模型.预测结果表明,将灰色系统理论用于齿轮的疲劳寿命试验数据预测是可行的,理论上为有效缩短齿轮疲劳寿命试验时间提供了一个快速有效的方法.     

液压挖掘机臂杆结构疲劳寿命预测方法研究

液压挖掘机臂杆结构承受复杂的冲击载荷,其疲劳寿命存在许多不确定性因素。首先采用Miner准则,依据实验载荷谱和有限元方法对液压挖掘机工作装置寿命进行了预测。其次研究了结构疲劳寿命变化过程和灰色理论预测模型内在规律的一致性,建立了液压挖掘机工作装置疲劳寿命的灰色预测GM模型,并分别运用GM模型的两种形式--GM(1,1)线性模型及GM(1,1)幂模型对液压挖掘机工作装置进行疲劳寿命预测。分析比较Miner准则、GM(1,1)线性模型及GM(1,1)幂模型三种预测方法。结果表明,三种预测方法结果基本一致,灰色系统模型同Miner准则模型相比误差明显减小且非线性幂模型具有更高的预测精度。基于灰色理论的GM(1,1)幂模型考虑了非线性因素,更适合于液压挖掘机工作装置结构疲劳寿命预测。     

改进GM-Markov模型在道路交通事故预测中的应用研究

针对随机波动性数据对灰色GM(1.1)模型预测精度的影响问题,提出了基于BX数据处理方法与马尔可夫链理论的灰色预测模型(BXGrey-Markov模型)。首先,引入BX数据生成法对原始数据进行处理,以弱化原始数据之间的随机性。在灰色预测方法的基础上,引入马尔可夫链预测理论,建立了灰色马尔可夫预测模型,它是将灰色预测模型与马尔可夫预测方法优化组合,灰色预测模型用于预测随机序列数据的总体发展趋势,而用马尔可夫链模型预测各数据在总体趋势下的随机波动性变化,得到随机时间数列趋势预测模型的解。通过上海市交通事故预测实际数据进行了验证表明:灰色马尔可夫预测模型预测精度高于GM(1,1)模型的预测精度。GM(1,1)模型的平均预测精度为42.29%,BX GM(1,1)-Markov模型的平均预测精度为86.9%。     

锥齿轮疲劳寿命预测的灰色GM(1,1)模型

齿轮疲劳寿命的评价与预测需要大量的齿轮疲劳试验数据,而灰色GM(1,1)模型则可以对小样本实验数据进行分析。介绍了灰色GM(1,1)模型的原理,建立了一个实例的齿轮疲劳寿命的GM(1,1)模型,预测结果具有较高的精度。证明了将灰色系统理论用于弧齿锥齿轮的疲劳寿命试验数据预测是可行的。     

灰色马尔可夫预测模型及在我国用水总量预测中的应用

通过将灰色预测GM(1,1)模型和马尔可夫预测方法相结合,建立了一种对GM(1,1)模型修正的Markov-Grey模型,并利用原始数据对2007年至2010年中国用水总量进行预测.从预测结果分析可以看出,经过Markov-Grey模型对GM(1,1)模型修正后,预测精度有明显提高.     

灰色马尔可夫预测模型及在我国用水总量预测中的应用

通过将灰色预测GM(1,1)模型和马尔可夫预测方法相结合,建立了一种对GM(1,1)模型修正的Markov-Grey模型,并利用原始数据对2007年至2010年中国用水总量进行预测.从预测结果分析可以看出,经过Markov-Grey模型对GM(1,1)模型修正后,预测精度有明显提高.     

制造企业系统的一个集成化参考模型

提出当前用面向对象建模方法对制造企业进行建模活动中存在的问题,提出一种新的面向对象建模方法,该方法基本能克服现存问题,并用该方法为制造企业系统建立了一个参考模型。该模型覆盖了工厂管理中的经营操作与制订决策的过程。     

并行环境下基于层次与特征技术的设备资源模型研究

将层次建模技术及特征建模技术有机地结合起来,对设备资源数据进行了分析与抽象,并应用面向对象技术,提出了设备资源特征的面向对象表达策略,建立了设备资源的层次模型和特征模型,为不同应用环境提供了不同层次的设备资源信息。     

PDM中过程管理模型研究

阐述过程管理的内容、过程建模的重要性 ,分析基于消息的模型、工作流模型和对象生命周期模型三种传统的过程建模方法 ,提出在动态业务过程中生命周期模型与工作流模型集成的过程建模方法 ,并用实例分析其在PDM系统过程建模中的应用。     

注塑成形CAE系统分析模型研究

目前共有4种分析模型应用于注塑成形CAE系统:1维分析模型;2·5维中面分析模型;2·5维双面网格分析模型;3维实体分析模型。详细讨论了2·5维中面分析模型,2·5维双面网格分析模型和3维实体分析模型3种分析模型的优缺点,并通过理论分析和实例模拟结果的比较,研究了不同分析模型对注塑分析结果的影响,提出了在使用CAE系统中选择分析模型的规则。     

基于模型构件的企业模型体系与建模技术

探讨了企业模型体系及其建模方法这一支持企业集成的共性技术,首先从企业模型体概念出,分析其结构特征及内部单元间的关系;继而在划分企业行为层次的基础上,提出了可重用的模型构件概念;以模构件为基础,以行业参考模型为支持的企业建模方法,由形成参考模型、客户企业模型这制和开发设计与实施三部分构成。     

星载嵌入式软件测试过程模型的研究

与普通软件相比,星载嵌入式软件对软件的可靠性有更严格的要求。而软件测试过程模型是指导我们按照科学的流程和方法测试,提高软件可靠性的必要手段。本文在W模型和X模型的基础上,针对星载嵌入式软件的特点,给出一种适用于星载嵌入式软件的测试过程模型——蝴蝶模型。该模型不仅完整体现了对整个开发活动的测试,而且支持迭代及变更,尤其适用于星载嵌入式软件的研制需要经历多个周期的特点,为星载嵌入式软件高效的研制和满足高可靠性要求提供了有力的支持。     

支持企业资源计划快速开发的计算无关层全局模型建模

针对目前企业资源计划系统灵活性较差、定制开发实施周期漫长且成本较高的问题,应用模型驱动架构的相关技术和思想,研究了模型驱动的企业资源规划系统快速开发模式.为了优化并快速建立企业业务模型,面向该模式提出了全局模型的概念,由此建立了包括全局模型和业务模型的计算无关层模型结构.在此基础上,重点研究了面向企业资源规划系统快速开发过程的全局模型建模方法.将全局模型分为全局业务分析模型及全局业务模型,并构造成为按层次分解的模型结构,建立了它们的基本模型,定义了基本模型中的元素.最后通过全局业务分析模型和全局业务模型的图形化建模实例验证了上述建模理论的可行性和实用性.     

基于智能 CAD 系统的产品建模方法

研究了基于智能ＣＡＤ系统自顶向下的产品建模方法,以胶印机凸轮连杆机构为例,以变量设计技术为基础,建立了该机构的概念模型、装配模型和零件模型。不仅实现了运动仿真、结构仿真和工作点运动规律的输出,而且,通过模型与变量、变量与变量之间的关联,建立了它们之间的设计参数双向传递机制,实现了三种模型的联动设计,为并行设计创造了条件。     

eEPC模型转换为工作流模型研究

在比较eEPC模型与工作流模型建模原理的基础上，讨论了如何将eEPC模型转换为工作流模型。     

粗糙表面接触模型的研究进展

实际工程中的接触表面都不是绝对光滑的,当两物体相互接触时,真实表面的接触实际上是微凸体间的接触.粗糙表面间的接触行为对摩擦、磨损、润滑、密封和传热等有着重要的影响,是摩擦学研究的主要课题之一.介绍了Hertz弹性接触模型、统计学接触模型和分形接触模型,对粗糙表面接触模型的研究现状和进展作了分析和评述.由Hertz模型只能求解一些几何形状比较规则的物体,应用范围非常有限;各种统计学模型都是经过简化的理想模型,这些简化究竟能导致多大误差目前还没有精确的分析;分形模型利用了包含全部表面粗糙度信息的分形参数D和G,其对粗糙表面接触性质的预测不受仪器分辨率和取样长度的影响,使预测具有惟一性或确定性.