期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
5
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于1D-MSCNN的轴承剩余寿命预测
1
作者
贾文超
《计算机与数字工程》
2024年第6期1769-1775,共7页
轴承是旋转机械设备的基本部件,其状态与设备的安全运行密切相关。准确预测轴承的剩余使用寿命可以提高设备工作的可靠性,同时也可以为设备维护提供实用参考。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)由于其较强的特征学习能力,...
轴承是旋转机械设备的基本部件,其状态与设备的安全运行密切相关。准确预测轴承的剩余使用寿命可以提高设备工作的可靠性,同时也可以为设备维护提供实用参考。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)由于其较强的特征学习能力,在RUL预测方面取得了一定的成绩。然而,传统的卷积神经网络的固定尺寸卷积核难以学习到复杂信号的局部和全局特征。因此,论文提出了一种一维多尺度卷积神经网络(1D-Multi Scale Convolutional Neural Network,1D-MSCNN)预测模型用以实现轴承退化状态的准确估计。首先,利用一次退化函数,建立有效的轴承健康状态指标(Health Index,HI)。其次,采用多尺度卷积结构充分提取原始数据的深层代表性特征。最后,通过对PRONOSTIA数据集的实例研究,验证了所提出1D-MSCNN模型的有效性,并与其他预测方法进行了对比,验证了论文方法的有效性和优越性。
展开更多
关键词
剩余寿命
健康状态指标
多尺度卷积
代表性
特征
下载PDF
职称材料
车身无序堆叠零件自动抓取系统
被引量:
2
2
作者
于淼
《汽车实用技术》
2022年第14期125-129,共5页
汽车制造工厂车身车间的上料自动化率处于一个比较低的水平,一些特殊分隔包装的零件以及有序堆叠的零件实现了自动化,但更多的是无序堆叠零件,急需研发无序堆叠零件自动抓料的标准工程解决方案。研究对象为一种典型的金属薄板零件(在标...
汽车制造工厂车身车间的上料自动化率处于一个比较低的水平,一些特殊分隔包装的零件以及有序堆叠的零件实现了自动化,但更多的是无序堆叠零件,急需研发无序堆叠零件自动抓料的标准工程解决方案。研究对象为一种典型的金属薄板零件(在标准金属箱内无规则堆叠放置、正反面凹凸特征不同)。针对此研究对象,提供了一种由抓料抓手、零件姿态调整装置、工艺抓手组成的标准解决方案,实现无序堆叠钣金零件自动抓取。同时通过一个实例,进行了人工上料方案替换为自动上料方案的投资回收期研究。车身车间的无序堆叠零件自动抓料的标准解决方案,关键点是抓料抓手与工艺抓手的功能分离,简化了无序零件自动抓料系统的复杂程度;同时投资回收期研究表明,无序堆叠零件自动抓取的标准解决方案是精益的,可实施的。
展开更多
关键词
无序零件
代表性
特征
视觉引导
自动抓料
抓手
容差
下载PDF
职称材料
基于香农熵代表性特征和投票机制的三维模型分类
3
作者
高雪瑶
闫少康
张春祥
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1438-1447,共10页
目前基于视图的3维模型分类方法存在单视图视觉信息不充分、多视图信息冗余的问题,且同等对待所有视图会忽略不同投影视角之间的差异性。针对上述问题,该文提出一种基于香农熵代表性特征和投票机制的3维模型分类方法。首先,通过在3维模...
目前基于视图的3维模型分类方法存在单视图视觉信息不充分、多视图信息冗余的问题,且同等对待所有视图会忽略不同投影视角之间的差异性。针对上述问题,该文提出一种基于香农熵代表性特征和投票机制的3维模型分类方法。首先,通过在3维模型周围均匀设置多个视角组来获取表征模型的多组视图集。为了有效提取视图深层特征,在特征提取网络中引入通道注意力机制;然后,针对Softmax函数输出的视图判别性特征,使用香农熵来选择代表性特征,从而避免多视图特征冗余;最后,基于多个视角组的代表性特征利用投票机制来完成3维模型分类。实验表明:该方法在3维模型数据集ModelNet10上的分类准确率达到96.48%,分类性能突出。
展开更多
关键词
3维模型分类
注意力机制
香农熵
代表性
特征
投票机制
下载PDF
职称材料
基于宏、细观模型的疏松缺陷研究方法
被引量:
2
4
作者
吴永强
安红萍
《太原科技大学学报》
2012年第5期375-379,共5页
疏松缺陷在钢锭凝固过程中的形变能力影响了镦粗工件的最终性能,为消除锻造过程中的疏松缺陷,研究其闭合规律,需要建立正确的有限元模型。本文利用有限元分析软件Deform-2D建立宏细观两种尺度下的模型进行数值模拟,细观尺度下的模型为...
疏松缺陷在钢锭凝固过程中的形变能力影响了镦粗工件的最终性能,为消除锻造过程中的疏松缺陷,研究其闭合规律,需要建立正确的有限元模型。本文利用有限元分析软件Deform-2D建立宏细观两种尺度下的模型进行数值模拟,细观尺度下的模型为含有疏松缺陷的代表性特征体积元(RVE),从宏观模型中抽取适当边界条件加载到代表性特征体积元(RVE)上,从而保证从宏观模型到细观模型数据传递的准确性,使细观模型能够再现宏观模型中存在疏松缺陷单元的热锻闭合过程,得到了传统有限元方法不易得到的良好效果,对合理制定锻压工艺从而消除锻件内部缺陷提供了重要理论依据。
展开更多
关键词
疏松缺陷
代表性
特征
体积元
边界条件
下载PDF
职称材料
着眼特征要求加强领导作风建设
5
作者
陈俊宏
《政工导刊》
北大核心
2008年第2期53-53,共1页
面对新的形势和任务,加强领导干部作风建设比以往任何时候都更加重要和紧迫,也更加艰巨和繁重,务必着眼其特征要求狠抓落实。
关键词
领导作风建设
干部作风建设
代表性
特征
可变
性
特征
时代
性
特征
实践
性
特征
下载PDF
职称材料
题名
基于1D-MSCNN的轴承剩余寿命预测
1
作者
贾文超
机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
出处
《计算机与数字工程》
2024年第6期1769-1775,共7页
文摘
轴承是旋转机械设备的基本部件,其状态与设备的安全运行密切相关。准确预测轴承的剩余使用寿命可以提高设备工作的可靠性,同时也可以为设备维护提供实用参考。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)由于其较强的特征学习能力,在RUL预测方面取得了一定的成绩。然而,传统的卷积神经网络的固定尺寸卷积核难以学习到复杂信号的局部和全局特征。因此,论文提出了一种一维多尺度卷积神经网络(1D-Multi Scale Convolutional Neural Network,1D-MSCNN)预测模型用以实现轴承退化状态的准确估计。首先,利用一次退化函数,建立有效的轴承健康状态指标(Health Index,HI)。其次,采用多尺度卷积结构充分提取原始数据的深层代表性特征。最后,通过对PRONOSTIA数据集的实例研究,验证了所提出1D-MSCNN模型的有效性,并与其他预测方法进行了对比,验证了论文方法的有效性和优越性。
关键词
剩余寿命
健康状态指标
多尺度卷积
代表性
特征
Keywords
remaining useful life
health indicator
multi-scale convolution
representative feature
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
车身无序堆叠零件自动抓取系统
被引量:
2
2
作者
于淼
机构
上汽通用汽车有限公司整车制造工程部
出处
《汽车实用技术》
2022年第14期125-129,共5页
文摘
汽车制造工厂车身车间的上料自动化率处于一个比较低的水平,一些特殊分隔包装的零件以及有序堆叠的零件实现了自动化,但更多的是无序堆叠零件,急需研发无序堆叠零件自动抓料的标准工程解决方案。研究对象为一种典型的金属薄板零件(在标准金属箱内无规则堆叠放置、正反面凹凸特征不同)。针对此研究对象,提供了一种由抓料抓手、零件姿态调整装置、工艺抓手组成的标准解决方案,实现无序堆叠钣金零件自动抓取。同时通过一个实例,进行了人工上料方案替换为自动上料方案的投资回收期研究。车身车间的无序堆叠零件自动抓料的标准解决方案,关键点是抓料抓手与工艺抓手的功能分离,简化了无序零件自动抓料系统的复杂程度;同时投资回收期研究表明,无序堆叠零件自动抓取的标准解决方案是精益的,可实施的。
关键词
无序零件
代表性
特征
视觉引导
自动抓料
抓手
容差
Keywords
Disordered parts
Representative features
Vision guiding
Automatic picking
Gripper
Tolerance
分类号
U463.67 [机械工程—车辆工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于香农熵代表性特征和投票机制的三维模型分类
3
作者
高雪瑶
闫少康
张春祥
机构
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1438-1447,共10页
基金
国家自然科学基金(61502124,60903082)
中国博士后科学基金(2014M560249)
黑龙江省自然科学基金(LH2022F031,LH2022F030,F2015041,F201420)。
文摘
目前基于视图的3维模型分类方法存在单视图视觉信息不充分、多视图信息冗余的问题,且同等对待所有视图会忽略不同投影视角之间的差异性。针对上述问题,该文提出一种基于香农熵代表性特征和投票机制的3维模型分类方法。首先,通过在3维模型周围均匀设置多个视角组来获取表征模型的多组视图集。为了有效提取视图深层特征,在特征提取网络中引入通道注意力机制;然后,针对Softmax函数输出的视图判别性特征,使用香农熵来选择代表性特征,从而避免多视图特征冗余;最后,基于多个视角组的代表性特征利用投票机制来完成3维模型分类。实验表明:该方法在3维模型数据集ModelNet10上的分类准确率达到96.48%,分类性能突出。
关键词
3维模型分类
注意力机制
香农熵
代表性
特征
投票机制
Keywords
3D model classification
Attention mechanism
Shannon entropy representative feature
Voting mechanism
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.7 [电子电信—信息与通信工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于宏、细观模型的疏松缺陷研究方法
被引量:
2
4
作者
吴永强
安红萍
机构
太原科技大学材料科学与工程学院
出处
《太原科技大学学报》
2012年第5期375-379,共5页
基金
山西省优秀研究生创新项目(20093095)
文摘
疏松缺陷在钢锭凝固过程中的形变能力影响了镦粗工件的最终性能,为消除锻造过程中的疏松缺陷,研究其闭合规律,需要建立正确的有限元模型。本文利用有限元分析软件Deform-2D建立宏细观两种尺度下的模型进行数值模拟,细观尺度下的模型为含有疏松缺陷的代表性特征体积元(RVE),从宏观模型中抽取适当边界条件加载到代表性特征体积元(RVE)上,从而保证从宏观模型到细观模型数据传递的准确性,使细观模型能够再现宏观模型中存在疏松缺陷单元的热锻闭合过程,得到了传统有限元方法不易得到的良好效果,对合理制定锻压工艺从而消除锻件内部缺陷提供了重要理论依据。
关键词
疏松缺陷
代表性
特征
体积元
边界条件
Keywords
loose defects, representative volume element, boundary conditions
分类号
TG3 [金属学及工艺—金属压力加工]
下载PDF
职称材料
题名
着眼特征要求加强领导作风建设
5
作者
陈俊宏
机构
[
出处
《政工导刊》
北大核心
2008年第2期53-53,共1页
文摘
面对新的形势和任务,加强领导干部作风建设比以往任何时候都更加重要和紧迫,也更加艰巨和繁重,务必着眼其特征要求狠抓落实。
关键词
领导作风建设
干部作风建设
代表性
特征
可变
性
特征
时代
性
特征
实践
性
特征
分类号
D261.3 [政治法律—政治学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于1D-MSCNN的轴承剩余寿命预测
贾文超
《计算机与数字工程》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
车身无序堆叠零件自动抓取系统
于淼
《汽车实用技术》
2022
2
下载PDF
职称材料
3
基于香农熵代表性特征和投票机制的三维模型分类
高雪瑶
闫少康
张春祥
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
4
基于宏、细观模型的疏松缺陷研究方法
吴永强
安红萍
《太原科技大学学报》
2012
2
下载PDF
职称材料
5
着眼特征要求加强领导作风建设
陈俊宏
《政工导刊》
北大核心
2008
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部