创新对于企业经济管理贡献的思考

随着我国社会经济的快速发展,市场机制得到了进一步的完善,也导致了市场竞争愈演愈烈。所以,企业为了能够在越来越激烈的市场竞争中站稳脚跟,必须要做好企业管理工作,其中也需要做好相应的经济管理控制,从而能够保证企业健康、稳定的发展。

基于萤火虫群算法优化最小二乘支持向量回归机的滚动轴承故障诊断

滚动轴承故障诊断是提高设备利用率、降低运行及维护成本关键。最小二乘支持向量回归机为有效的故障诊断方法,为解决其参数选取受限于主观经验问题,将萤火虫群算法用于惩罚系数C与核参数σ寻优,提出基于萤火虫群算法优化最小二乘支持向量回归机的滚动轴承故障诊断方法。实验结果表明,该方法能对滚动轴承故障位置及程度进行准确诊断,与常规最小二乘支持向量回归机、BP神经网络相比精度更高,由此验证该方法的可靠性。

基于引力搜索神经网络的风电机组传动链故障识别

针对风电机组传动链故障识别由风电场制定合理维修策略可减少停机时间、降低维修费用问题,将引力搜索算法用于BP神经网络初始权值及阈值优化,提出基于引力搜索神经网络的风电机组传动链故障识别方法。算例结果表明,所提方法精度较BP神经网络高,能准确识别齿轮磨损、齿轮断齿、轴承松动等风电机组传动链典型故障,验证该方法的有效性。

南澳岛风电场流场的数值计算

采用RANS模型和标准k-ε湍流模型研究南澳岛风场的风速分布。基于中性大气稳定性条件,对来流风廓线、湍流模型参数和壁面函数进行分析,将风向划分为16个扇区,进行多风向流场数值计算。基于实际测风数据的时间序列和流场数值计算结果,建立全风向月(年)平均风速的计算方法。利用风场内6个测风塔上12个测点的实测数据,对数值计算结果进行对比分析,所有测点的平均计算偏差为4.41%,其中与基准点相同高度的测点计算偏差均在3.7%以内。

Bolund岛的DES数值模拟研究

目前很大一部分风电场都处于复杂地形中,处于山后的背风区域具有大分离的流动特征。为把DES方法应用到复杂地形模拟中去,采用带有壁面函数的DES方法对具有几乎垂直的悬崖地貌特征的Bolund岛进行了数值模拟。计算中采用了不同密度的网格。计算采用中心差分格式。在山后的大分离区,当网格大小为山高的5%时,可以获得很好的计算结果。在模拟大分离流动时,DES较RANS模拟方法具有显著的优势。

方体绕流的DES模拟及其旋涡结构分析

本文采用DES模拟方法,模拟了ReH=40000时处于完全发展边界层中的方体绕流。分析了中垂面上物理量和流场,讨论了DES与RANS模拟结果的差异。DES模拟结果捕捉到了方体前复杂的马蹄涡系统结构及其演化过程。马蹄涡系统由发展涡、主涡、壁角涡以及它们之间一系列反向旋转的诱导涡构成。周期变化过程中,主涡不断由发展涡脱落分离出来并与壁角涡融合;新发展涡不是在马蹄涡系统上游独自形成的,而是原发展涡分离出主涡后留下的残余部分;主涡由发展涡分离出来的断裂过程由两侧开始,向中间发展汇合,最终从发展涡分离出去。

基于萤火虫神经网络的轴承性能退化程度评估

准确评估轴承的性能退化程度是旋转机械预知维护的基础与关键,也是当前研究的新方向。提出了一种萤火虫神经网络方法,并首次应用于轴承性能退化程度的评估。利用萤火虫优化算法得到BP神经网络的最佳初始权值和阈值,提取功率谱熵、小波熵、盒维数、关联维数、峭度和偏度作为故障特征。算例结果表明,萤火虫优化算法提高了网络的预测精度,所提方法可准确评估滚动轴承的性能退化程度,验证了其在工程应用中的有效性与准确性。