支持知识不确定性的工程知识获取

为了有效地增强企业创新研制能力,针对工程知识的不确定性问题,借助贝叶斯概率论建立了工程概念贝叶斯网络模型。利用工程概念贝叶斯网络获取工程知识和知识关联关系,在保留知识不确定性的基础上,实现了工程知识有效获取。通过机床业务实例,验证了所提方法的有效性。     

基于贝叶斯网络的车身制造偏差诊断

车身结构的复杂性及知识表达的不精确性,使得车身故障症状与故障原因之间的映射表现为随机和不确定。针对这些特点,在大量车身测量数据和历史诊断案例的基础上,将贝叶斯网络引入到车身偏差故障诊断中去。对贝叶斯网络的参数学习进行了探讨,结合实例统计和相关性分析建立了车身偏差诊断的贝叶斯网络模型。最后用以某车型的偏差诊断案例对该方法进行了验证,结果表明该方珐在工程实际中有一定的指导性。     

故障贝叶斯网络及其在液压缸爬行诊断中的应用

利用故障树分析能明确表达逻辑关系和贝叶斯网络解决不确定性问题能力强的优点,通过转化算法建立两者之间的联系,研究了一种基于二状态故障贝叶斯网络模型,采用分层处理思想,进而计算出模型中任意结点的概率。液压缸爬行诊断分析实例证明了应用故障贝叶斯网络的实用性和有效性。     

基于有限元模型修正的桥式起重机安全评价

针对有限元模型不能体现具体起重机金属结构承载能力由结构尺寸、材料等因素导致的不确定性,建立了基于有限元模型修正的桥式起重机金属结构安全评价方法。通过对起重机施加一定量载荷,测量起重机危险截面危险点处的应力、位移响应,利用这些响应修正得到等效的起重机金属结构有限元模型,实现起重机金属结构的安全评价。     

基于组合赋权云模型的起重机结构安全评价方法研究

为了降低桥式起重机结构安全评价中的随机性和模糊性,提出一种基于主、客观组合赋权耦合云模型的起重机安全评价方法。首先,通过分析桥式起重机结构安全性影响因素,筛选出评价指标,进而构建桥式起重机结构安全评价指标体系;其次,分别使用决策与实验室方法（DEMATEL）和熵权法来计算评价指标的主、客观权重,利用线性组合法得到组合权重;最后结合云模型,构建组合权重-云模型的桥式起重机结构安全综合评价模型,结合工程实例来验算该模型的有效性。结果表明：组合赋权法能有效的避免权重过于主观或者客观;桥式起重机结构云模型的评价结果优于模糊层次分析法（FAHP）的结果,更加符合实际情况,表明该模型具有一定的科学性。     

基于本体可信模型的知识可信评价理论

为了从知识作为语义网络中的重要资源及不确定性推理中对证据知识可信性衡量的需要等角度反映知识可信性研究的重要意义,针对知识可信问题,研究网络环境下面向以本体为基本粒度单位的知识资源的可信评价理论体系,建立了本体可信模型。模型围绕本体自身可信,构建了基于贝叶斯网络的本体自身概念可信子模型和基于本体映射的本体自身语义信息可信子模型;围绕本体全局可信,构建了基于推荐的本体全局推荐可信子模型和本体所处环境可信子模型。给出了基于本体可信模型进行不确定性推理的案例及分析,验证了所提模型及理论的可用性和先进性。     

基于故障分析模型的贝叶斯网络构建及应用

为快速、准确地构建具有较完备知识的贝叶斯网络诊断模型,提出了基于故障模式、影响(及危害性)分析知识模型的贝叶斯网络自动构建方法.在该方法中,借助影响(及危害性)知识模型中的产品结构层次关系,将产品各层零部件的故障模式加以关联,形成贝叶斯网络结构;并以影响(及危害性)知识模型中的概率知识为依据,确定贝叶斯网络中节点的先验概率和条件概率.以列车自动门为应用对象,实现贝叶斯网络诊断模型的自动构建,并开发了相应的诊断系统,解决了列车自动门的诊断系统开发、应用跟不上维护的难题.最后,通过列车自动门的故障诊断实例,证明了所构建的贝叶斯网络的有效性.     

基于人工神经网络的起重机安全评价

依据起重机的特点，建立了安全性评价指标体系，并将神经网络理论应用于起重机安全评价之中，提出了基于此理论的系统安全评价模型和优点。根据实际收集的安全状况数据构建安全评价网络，并利用MATLAB软件对网络进行训练，得出可以对起重机安全状况进行评价的人工神经网络模型。评价实例验证了此方法的可行性，为起重机安全评价提供了一种新的途径。     

基于模糊Petri网的门式起重机故障诊断专家系统研究

为了诊断不确定性的门式起重机故障,在传统专家系统的基础上采用模糊Petri网来表示知识并进行逻辑推理进行故障诊断。在基于规则库的诊断基础上,运用模糊Petri网图形化的方法进行逻辑推理和知识表达,对故障信息的模糊性和不确定性进行表示和处理,并通过人机对话进行模糊量化。通过门式起重机故障诊断案例分析,结果基于模糊Petri网的门式起重机故障诊断专家系统可以快速诊断门式起重机的故障。说明采用模糊Petri网的专家系统可以较好地快速诊断不确定性的门式起重机进行故障,具有一定的应用性。     

基于灵敏度附加目标函数的起重机主梁稳健优化设计

针对存在于起重机金属结构设计中的不确定性因素,提出了一种基于灵敏度分析的起重机金属结构稳健优化设计方法,建立了基于灵敏度附加目标函数及灰色关联度理论的起重机金属结构多目标稳健优化设计模型。以某桥式起重机主梁为研究对象,在对其各性能进行灵敏度分析的基础上,结合Matlab优化工具箱,应用该模型进行起重机主梁的稳健优化设计,结果显示:当考虑结构的非确定性因素时,所构建的稳健优化设计模型和灰色关联度的多目标优化解法可以在保证起重机主梁稳健及安全的前提下实现结构的轻量化设计,为其它复杂结构的稳健优化提供一定的技术指导。     

Elman神经网络在起重机安全评估中的应用

介绍了Elman神经网络在起重机安全评估过程中的应用原理，指出了Elman神经网络发挥的巨大作用。通过对起重机安全保护装置对起重机安全作业的影响分析，建立了评估模型和结构参数，通过120个评估样本的测试，安全评估正确率可达到95％以上，具有较高的正确率。     

Elman神经网络在起重机安全状态评估中的应用

在起重机安全状态模糊综合评判的基础上，用起重机状态参数及相应评判结果作为训练样本，．应用Elman神经网络构建了起重机状态参数与安全状态类别之间的映射关系，应用于实际起重机安全状态评估，结果表明该方法切行有效。     

基于模糊层次分析法的造船门式起重机裂纹结构缺陷安全评估

围绕造船门式起重机结构缺陷对起重机安全运行的风险评价问题,以造船门式起重机主要结构缺陷之一的裂纹为例,基于模糊层次分析法建立了裂纹对造船门式起重机安全的影响指标体系,构造了裂纹的模糊综合评价矩阵,提出了裂纹评定准则,并对该起重机的裂纹情况进行定性和定量化安全评价,得出了安全等级,经过实际工程验证该方法具有较强的可行性和合理性。     

基于时变可靠性的桥式起重机主梁参数化设计

为提高我国起重机产品的安全可靠性水平,根据桥式起重机的工作特点,针对静态可靠性方法在评估结构可靠度时没有考虑金属结构抗力和载荷效应随时间变化的情况,采用时变可靠性分析理论,结合 Visual C＋＋6.0开发环境中的 MFC,集成 ANSYS 二次开发语言 APDL,研发了桥式起重机主梁参数化建模设计软件,为桥式起重机主梁结构时变可靠性分析提供了一种可行的方法。经验证,时变模型能更好地反映结构的实际可靠度,同时也证明了时变模型的合理性。     

基于LM-BP神经网络的门式起重机安全评估

根据门式起重机的运行规律和特点,提出了起重机安全评估指标,建立了基于LM-BP神经网络的安全评价模型。实验结果证明,该模型具有对起重机进行安全评估的功能,减少了人为因素对权重确定的影响,为起重机安全评估提供参考。     

起重机械安全与剩余寿命评估系统的研究

针对于老旧起重机械事故率高存着安全隐患,金属结构设计寿命与实际使用寿命的差别,采用声发射技术、应力测试、在线监控和Miner理论进行安全评估和寿命预测,对不可靠的设备及时维修、降级使用和报废处理.杜绝起重机的超负荷超寿命使用.     

再制造门式起重机安全评估软件开发

根据再制造产品特点和门式起重机的运行规律,建立了再制造起重机安全评估指标。依据模糊理论和层次分析法得出各级指标的综合评价矩阵以及评价结果。在此基础上设计开发了再制造起重机安全评估软件,该软件以VB为基础并集成了Excel软件,在起重机安全评估方面具有较强的应用价值。     

塔机障碍物避让算法的研究

作为建筑工程的主要垂直运输工具,塔式起重机的安全、可靠、高效对建筑工程而言是至关重要的,如何预防塔机碰撞事故是塔机安全防范中的一项重要内容.为了防止塔机与障碍物之间发生碰撞,首先对现有的塔机工作区域内障碍物进行了建模分析;然后在障碍物周围设置减速调整区域来防止碰撞;最后根据效率和能量两个角度提出了一种塔机障碍物避让算法...     

基于QT技术的塔机障碍物数据录入系统开发

作为建筑工程的主要垂直运输工具,塔式起重机的安全、可靠、高效对建筑工程而言是至关重要的.如何预防塔机与障碍物之间的碰撞是塔机安全防范中的一项重要内容,针对上述问题,首先对塔机运行区域内的障碍物进行了分析建模,然后开发了一种基于QT技术的数据录入系统界面.研究结果表明,该数据录入系统可以使塔机识别障碍物,防止塔机与障碍物...