第一原则法在发动机试车台校准中的应用

发动机试车台是评定发动机性能的重要设备,在建造和使用过程中,如何保证试车台状态受控、如何进行发动机试车台的周期校准是发动机生产厂家和用户共同关注的焦点问题,本文详细介绍了“第一原则法”的基本原理和具体的标校过程,并就如何进行发动机试车台技术状态保持提出自己的看法。     

基于决策树归纳的过程工业数据挖掘

一引言 数据挖掘是近年来快速兴起的一个研究领域，从广义上讲，数据挖掘就是从大量历史数据集中提取隐含的、当前未知的、并最终可理解的、对管理人员决策有用的知识的一个过程。这一个过程包含几个阶段：数据选择、预处理、数据转换、挖掘、知识评估和表现。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，根据挖掘任务．可分为分类或预测模型挖掘、数据聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘、孤立点分析和趋势发现等。     

发动机试车数据报表的设计与实现

针对某型航空发动机试车过程定制开发的专用数据报表处理系统.用于发动机试车专用表格中数据的信息化处理,代替人工处理,促进试车台的信息化进程.根据发动机试车大纲的要求,结合当前先进的计算机技术,实现用户界面与数据库端的数据共享、调用;提供对试车数据的查询,更新等操作,从数据库中读取相关数据,并生成特定的报表格式.实际应用表明,该系统满足试车数据报表格式的设计要求,运行良好.具有工作稳定可靠,操作简单,维护方便等特点.     

发动机点火试车振动时域数据自动处理算法研究

本文梳理了航天发动机点火试车振动数据处理过程,针对振动数据在处理软件中存在较多人工操作步骤,设计开发振动时域数据自动处理算法。经验证,算法处理结果准确可靠,在解放了人力资源的同时,提高数据交付的快速准确性。     

航空发动机试车台推力测量中的温度影响

航空发动机在试车过程中,推力测量精度会受到温度、湿度、压力、振动、电磁场等因素的影响。其中,温度对推力测量的影响较大,会导致传感器测力不准、试车台架形变等问题。本文设计了多种工况下的推力测量试验,分析温度因素对试车台推力测量精度的影响。由结果可知,采用传感器双向预紧的高精测量组件和传感器保温形式,对试车台测力精度的提高有显著作用。     

便携式航空发动机试车仪的设计

发动机性能的好坏主要取决于发动机高、低压转子转速、滑油压力、燃油压力和排气温度等技术碜教.因此,设计了一种航空发动机试车仪.介绍了便携式航空发动机试车仪的功用和主要技术指标、结构和工作原理、检测电路设计及软件设计.     

基于VB的数据挖掘应用

首先介绍了数据挖掘的过程,然后提出使用VB以及ADO开发数据挖掘应用的一般方法,并通过一个实际应用问题, 展示了方法的具体实现.这种方法便于使用,是实现数据挖掘的良好工具.     

航空发动机试车仿真实验教学系统开发

针对航空发动机试车系统建设费用高、危险性高、操作难度大,不能适应高职院校航空发动机专业实践教学的突出问题,利用现代信息技术开发了集发动机结构认知、仿真试车、典型故障模拟、灯光动态演示等功能于一体的航空发动机试车仿真实验教学系统。详细介绍了系统的设计原则、系统框架、软硬件组成和应用实例,为航空类院校建设发动机试车教学系统提供参考和借鉴。     

航空发动机起动试车台的研制

设计某型航空发动机起动试车台,介绍了试车台的组成、工作原理、技术难题及解决方法;该型航空发动机起动试车台工作稳定可靠,能完全满足航空发动机起动试车技术要求。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)已成为目前企业决策管理的重要部分,而数据挖掘技术为客户关系管理的实施提供了良好的支持。简要介绍了常用数据挖掘技术在客户关系管理中的应用,着重分析了决策树分析方法和关联分析方法,并结合锅炉企业讨论了方法的应用。     

基于数据挖掘技术的轿车营销管理系统

针对目前轿车营销市场竞争激烈的现状,在介绍数据挖掘关键技术的基础上建立基于数据挖掘技术的轿车营销管理系统,并给出应用判定树进行目标客户挖掘的实例。     

Using decision tree-based data mining to establish a sizing system for the manufacture of garments

While data mining has been widely used in many fields, little research has been done on its applications to sizing systems for the manufacturing of garments. The goal of this study was to establish systems for using a decision tree technique to determine the pants sizes of army soldiers. We first defined the subject and constructed a large anthropometric database. Second, we prepared and analyzed data, performed factor analyses, and then extracted important sizing variables. Third, we used the decision tree technique to mine data in an effort to identify and classify significant patterns in the body shapes of soldiers. The use of decision tree-based data mining to establish sizing systems is advantageous because it can (1) allow for a wider coverage of body shapes with a fewer number of sizes, (2) generate regular sizing patterns and rules, and (3) provide manufacturers with reference points to facilitate production. The newly developed sizing system can provide garment manufacturers with size specifications, design development, pattern grading, and market analysis. Moreover, when production plans can be made more realistic, inventory costs due to mismatches can be minimized.     

基于Analysis Services的数据挖掘模型的研究与应用

SQL Server 2000 Analysis Services是一整套的决策支持引擎和工具.本文介绍了Analysis Services的体系结构,讨论了用其进行数据挖掘的方法.阐述了一个构建数据挖掘模型、训练挖掘模型以及应用该模型进行预测的实例.     

火电厂锅炉常见故障的数据挖掘诊断方法

针对火电厂主要大型设备之一锅炉的常见故障,提出了一种新的诊断方法:数据挖掘方法。该方法通过建立一个智能化的数据挖掘工具,直接从火电厂SCADA系统历史数据库的大量实时数据中获取故障诊断知识进行故障诊断。数据挖掘工具的核心是:采用粗糙集的约简方式,将数据库中抽取的故障诊断规则简化为基于最小变量集的决策表。由于决策表直接采用数据库中的变量来表达,有利于现场操作人员的理解与应用。该方法避免了为诊断故障而附加的专门测试或试验,降低了费用,同时减少了试验对设备造成的潜在危险。将这一方法应用于火电厂锅炉的一个复杂故障事例,结果表明:其诊断的精度可以满足现场应用的要求。     

Data mining algorithm for manufacturing process control

In this paper, a new data mining algorithm based on the rough sets theory is presented for manufacturing process control. The algorithm extracts useful knowledge from large data sets obtained from manufacturing processes and represents this knowledge using “if/then” decision rules. Application of the data mining algorithm developed in this paper is illustrated with an industrial example of rapid tool making (RTM). RTM is a technology that adopts rapid prototyping (RP) techniques, such as spray forming, and applies them to tool and die making. A detailed discussion on how to control the output of the manufacturing process using the results obtained from the data mining algorithm is also presented. Compared to other data mining methods, such decision trees and neural networks, the advantage of the proposed approach is its accuracy, computational efficiency, and ease of use.     

对数据挖掘中关联规则算法的优化处理

在挖掘关联规则的执行过程中,早期循环生成最大项目集的过程是很重要的.文中提出基于哈希表的算法,对生成侯选项目集的过程进行了优化,尤其是时生成二维侯选项目集更是有效.由于在早期循环中,生成侯选项目集的势较小,使得能更有效地修剪数据库,从而减小了后期循环的计算代价,同时也减小了1/0请求.     

数据挖掘技术在轿车营销管理中的应用

在数据挖掘技术的基础上，结合目前轿车营销市场竞争激烈的现状，提出了基于数据挖掘技术的营销管理解决方案，使其系统地贯穿于市场分析、目标策略制定、客户管理的全过程；并给出了聚类分析技术应用市场细分、判定树模型应用于目标客户挖掘的实例。     

数据挖掘技术在乳化炸药生产中的应用

针对乳化炸药生产数据的特点,运用基于粗糙集理论的数据挖掘算法,通过改进的依赖度属性约简算法对决策系统进行了属性约简,根据决策表的属性依赖度提取比较决策规则,得到了乳化炸药生产优化方案。生产实践结果表明,优化方案有效地提高了乳化炸药轰爆性能,具有较高的经济价值。     

基于数据挖掘的故障智能诊断系统研究

在分析故障诊断专家系统的关键技术和存在问题的基础上，针对舰船推进系统，提出了基于数据挖掘的故障诊断(Data。Mining-based Fault Diagnosis，DMFD)方法，给出了DMFD模型的具体实现过程，解决了其实现过程中的核心问题。采用：DMFD模型的故障诊断系统(DMFDSystem，DMFDS)具备有自动获取诊断经验知识和进行全方位运行状态并常诊断的能力，在一定程度上克服了传统故障诊断专家系统存在的知识获取困难和诊断只能针对某一特定运行状态异常的缺点。