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结合面微观接触面积分布数值仿真分析方法
被引量：
1
1
作者
苏蕾
荆建平
《噪声与振动控制》
CSCD
2019年第5期23-27,56,共6页
机械系统中结合面的接触状态会显著影响装配体动力学特性,结合面接触面积是描述接触状态的关键参数。分形接触模型是结合面分析中的常用方法,经典MB接触模型将结合面简化为刚性平面与粗糙面接触,以W-M分形函数描述粗糙面轮廓曲线,利用...
机械系统中结合面的接触状态会显著影响装配体动力学特性,结合面接触面积是描述接触状态的关键参数。分形接触模型是结合面分析中的常用方法,经典MB接触模型将结合面简化为刚性平面与粗糙面接触,以W-M分形函数描述粗糙面轮廓曲线,利用岛屿面积分布规律描述接触点面积分布,但以往研究并未分析该分布是否符合分形函数描述的粗糙面。因此提出求解W-M函数所描述轮廓的接触面积分布规律的数值仿真方法。根据粗糙表面形貌分形特征的有限性,将粗糙轮廓描述为连续可导的曲线,利用曲线与直线相交模拟粗糙面与平面的接触。利用梯度上升算法求出所有极值并计算各微凸体截线长度,进而获得面积的离散分布,分别以Majumdar与Komvopoulos提出的面积分布函数形式拟合离散点。结果表明前述分布规律符合数值仿真法求得的接触点面积分布,但存在更准确的分布函数形式。同时,该方法有望用于求解两粗糙面接触模型的面积分布,为进一步研究两粗糙面间的接触状态提供思路。
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关键词
振动与波
结合面
分形理论
MB接触模型
W-M函数
微凸体
梯度上升法
分布函数
下载PDF
职称材料
基于受限玻尔兹曼机的电力信息系统多源日志综合特征提取
被引量：
1
2
作者
刘冬兰
孔德秋
+3 位作者
常英贤
刘新
马雷
王睿
《计算机系统应用》
2020年第11期210-217,共8页
为了充分利用电力信息系统中的异构数据源挖掘出电网中存在的安全威胁,本文提出了基于受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)的多源日志综合特征提取方法,首先采用受限玻尔兹曼机神经网络对各类日志信息进行规范化编码,随...
为了充分利用电力信息系统中的异构数据源挖掘出电网中存在的安全威胁,本文提出了基于受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)的多源日志综合特征提取方法,首先采用受限玻尔兹曼机神经网络对各类日志信息进行规范化编码,随后采用对比散度快速学习方法优化网络权值,利用随机梯度上升法最大化对数似然函数对RBM模型进行训练学习,通过对规范化编码后的日志信息进行处理,实现了数据降维并得到融合后的综合特征,有效解决了日志数据异构性带来的问题.通过在电力信息系统中搭建大数据威胁预警监测实验环境,并进行了安全日志综合特征提取及算法验证,实验结果表明,本文所提出的基于RBM的多源日志综合特征提取方法能用于聚类分析、异常检测等各类安全分析,在提取电力信息系统中日志特征时有较高的准确率,进而提高了网络安全态势预测的速度和预测精度.
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关键词
电力信息系统
受限玻尔兹曼机
特征提取
神经网络
对比散度快速学习
随机梯度上升法
下载PDF
职称材料
题名
结合面微观接触面积分布数值仿真分析方法
被引量：
1
1
作者
苏蕾
荆建平
机构
上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室
上海交通大学燃气轮机研究院
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
2019年第5期23-27,56,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(11672179)
文摘
机械系统中结合面的接触状态会显著影响装配体动力学特性,结合面接触面积是描述接触状态的关键参数。分形接触模型是结合面分析中的常用方法,经典MB接触模型将结合面简化为刚性平面与粗糙面接触,以W-M分形函数描述粗糙面轮廓曲线,利用岛屿面积分布规律描述接触点面积分布,但以往研究并未分析该分布是否符合分形函数描述的粗糙面。因此提出求解W-M函数所描述轮廓的接触面积分布规律的数值仿真方法。根据粗糙表面形貌分形特征的有限性,将粗糙轮廓描述为连续可导的曲线,利用曲线与直线相交模拟粗糙面与平面的接触。利用梯度上升算法求出所有极值并计算各微凸体截线长度,进而获得面积的离散分布,分别以Majumdar与Komvopoulos提出的面积分布函数形式拟合离散点。结果表明前述分布规律符合数值仿真法求得的接触点面积分布,但存在更准确的分布函数形式。同时,该方法有望用于求解两粗糙面接触模型的面积分布,为进一步研究两粗糙面间的接触状态提供思路。
关键词
振动与波
结合面
分形理论
MB接触模型
W-M函数
微凸体
梯度上升法
分布函数
Keywords
vibration
and
wave
joint
surface
fractal
theory
MB
contact
model
W-M
function
micro
convex
body
gradient
rise
method
distribution
function
分类号
TB115 [理学—数学]
下载PDF
职称材料
题名
基于受限玻尔兹曼机的电力信息系统多源日志综合特征提取
被引量：
1
2
作者
刘冬兰
孔德秋
常英贤
刘新
马雷
王睿
机构
国网山东省电力公司电力科学研究院
国网山东省电力公司经济技术研究院
国网山东省电力公司
出处
《计算机系统应用》
2020年第11期210-217,共8页
基金
国网山东省电力公司科技项目(520626200013)
文摘
为了充分利用电力信息系统中的异构数据源挖掘出电网中存在的安全威胁,本文提出了基于受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)的多源日志综合特征提取方法,首先采用受限玻尔兹曼机神经网络对各类日志信息进行规范化编码,随后采用对比散度快速学习方法优化网络权值,利用随机梯度上升法最大化对数似然函数对RBM模型进行训练学习,通过对规范化编码后的日志信息进行处理,实现了数据降维并得到融合后的综合特征,有效解决了日志数据异构性带来的问题.通过在电力信息系统中搭建大数据威胁预警监测实验环境,并进行了安全日志综合特征提取及算法验证,实验结果表明,本文所提出的基于RBM的多源日志综合特征提取方法能用于聚类分析、异常检测等各类安全分析,在提取电力信息系统中日志特征时有较高的准确率,进而提高了网络安全态势预测的速度和预测精度.
关键词
电力信息系统
受限玻尔兹曼机
特征提取
神经网络
对比散度快速学习
随机梯度上升法
Keywords
power
information
system
restricted
boltzmann
machine
feature
extraction
neural
network
contrast
divergence
fast
learning
stochastic
gradient
rise
method
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TM73 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合面微观接触面积分布数值仿真分析方法
苏蕾
荆建平
《噪声与振动控制》
CSCD
2019
1
下载PDF
职称材料
2
基于受限玻尔兹曼机的电力信息系统多源日志综合特征提取
刘冬兰
孔德秋
常英贤
刘新
马雷
王睿
《计算机系统应用》
2020
1
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
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