电力设备检定误差快速预测技术研究

为解决传统电力设备检定方法的局限性,本文对电力设备检定误差快速预测技术进行分析研究,提出了一种结合时间序列分析和机器学习的预测模型,以提高预测的准确性和效率。研究结果表明,该模型能显著提升误差预测的准确率和响应速度,对提高电力设备检定的可靠性和电网运行的稳定性具有重要意义。

基于数字孪生的导弹结构动力学响应快速预测技术研究

数字孪生技术已经成为数字化转型的关键抓手,针对导弹结构机动运输过程所承受的复杂动力学载荷条件,基于有限元方法进行了孪生体模型搭建研究,提出了导弹结构运输环境下的随机振动响应快速、准确预测方法,为产品状态监控、做出零部件更换、产品维护等有效决策奠定基础,以期有力支撑导弹实战化能力、作战响应能力的提升。