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为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应,并开展高效精准的性能评估,文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例,首先对监测数据进行清洗和重构,通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型,然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应,计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明,经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素,有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据,更高效地进行输电网系统风致易损性评估。 相似文献
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《柴油机设计与制造》2020,(2):35-39
在用车辆的排放情况备受关注。公交车辆由于具有近人群的特点,其排气污染物更具危害性。在对在用柴油公交车采用便捷式排放测试系统(portable emission measurement system,PEMS)进行整车测试时,发现普遍存在难以从OBD (on-board diagnostic system)获取发动机运行参数的问题,导致采用功基窗口法难以评估车辆排放状况。为此,依据整车PEMS测试规程,对3辆柴油公交车进行污染物排放测试,引入CO_2窗口法评估整车NO_x排放状况,通过与功基窗口法评估结果对比,确定CO_2窗口法符合性因子。结果表明,CO_2窗口法能够有效测量和评估在用车辆的排放,不再受制于OBD信息读取,更便于开展车辆在用符合性监管。 相似文献
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首钢京唐公司一期1#、2#高炉有效容积5500m3,日最高产铁量13200t,平均每分钟产出铁水量最多为9.17t,为确保高炉正常生产,要求炉缸内的铁水数量不能超过安全容铁量,这就必须保证高炉将单位时间内生成的铁水全部及时地从铁口排出,否则就会造成高炉减风、停风,要将每分钟内生成的大约9t铁水及时排出炉外,单铁口出铁显然无法满足要求,这就需要一定时间内有两个铁口同时出铁,首钢京唐公司1#、2#高炉出铁场共设有4个出铁口,每个铁口每分钟出铁量大约4t^7t,因此4个出铁口就处于2用2修状态,因此,倘若有一个铁口的设备发生故障,也没有备用铁口出铁,在这种情况下,如果不能迅速地、及时地排除故障,都将造成高炉减风、停风;同时,这也要求炉前三大机系统有很高的稳定性及可靠性,这就要求我们对其系统功能进行完善,减小各类设备故障对系统造成的影响,确保高炉炉前的正常、连续生产。 相似文献
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文中采用模糊数集来描述先验信息,用模糊贴近度来衡量先验信息的可靠性,给出了可信度的计算公式,将其以权阵的形式纳入参数估计中,以平衡不同可信度的先验信息在参数估计中的作用。最后通过算例分析了该算法的可行性。 相似文献
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汽车行业会通过一系列有限元方法,对新车型的模态、刚度、碰撞性能、风阻、噪声等进行仿真,通过对模型的初步计算得到具有一定准确性的结果,指导模型的优化,可以在相当大程度上减少设计造成的缺陷。所有的有限元仿真都是通过对设计和工况进行一定程度的简化实现的。模拟结果的准确性也与简化方法密切相关。通过对前保中支架刚度的有限元分析,提出一种效率更高、结果更可靠、耗时更短的前保匹配风险评价的有限元仿真方法,可以通过对前保中支架刚度的计算,有效地对前保下沉风险进行评价,在项目早期发现潜在的匹配设计问题,推动设计优化。 相似文献