基于遗传算法优化BP神经网络的内燃机轴承故障诊断方法

针对内燃机轴承故障发生率高、诊断困难的问题,提出了一种基于变分模态分解与遗传算法优化BP神经网络的轴承故障诊断方法。使用轴承数据集对该方法进行验证。结果表明:该方法在多种工况下诊断准确率均可达到96%以上,可以准确的识别轴承各故障类型,在一定程度上解决了内燃机轴承故障诊断困难的问题。

基于卷积神经网络与支持向量机的轴承诊断方法

针对内燃机滚动轴承故障发生率较高、故障诊断方法较少、现有方法诊断准确率较低的问题,提出了一种基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)与卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。以西储大学轴承数据集为例,进行了模型可行性检验。实验结果表明:该模型对滚动轴承的故障诊断具有优异性能,其对各类型故障的诊断准确率可达100%,可准确识别轴承的故障类型,在一定程度上解决了内燃机滚动轴承故障诊断困难的问题。

浅谈航空发动机叶片的检测与维修

涡轮叶片是航空发动机的重要组成部分,具有温度高、负荷大、结构复杂等特点,检测与维修质量与工作的耐久性和使用寿命密切相关。本文进行航空发动机叶片的检测与维修研究,分析了航空发动机叶片失效模式,总结了航空发动机叶片失效检测技术与维修技术。通过以上研究表明:先进的检修技术在航空发动机叶片维修中得到广泛的运用,极大地改善了其运行的可靠性和降低了使用寿命成本。

一种基于CAD和手机APP的室内导航解决方案

为解决室内导航困难的问题,进一步助力城市经济发展,本文提出一种基于CAD的室内导航解决方案。以手机APP为终端给用户提供室内极限导航服务,基于平面图绘制构建展现室内布局,同时通过后期运营以维护增强用户的体验感和满意度。一定程度上对当前的主流导航系统进行补充填补一些导航盲区,便利城市旅游观光购物等,对城市的经济发展有一定的带动作用。