【摘 要】
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为了改善电梯制动器在真实工作环境下的寿命预测效果,提出一种基于长短期记忆网络自编码器(LSTM-ED)的无监督深度迁移学习方法,利用仿真数据实现制动器在工作时的健康状态分析.利用源领域数据初步训练LSTM-ED和全连接网络;以LSTM-ED为特征提取器,将仿真和实际数据映射到特征空间并利用最大平均差异实现数据对齐;利用全连接网络回归特征空间中的目标领域数据,从而实现对制动器在真实工作环境下的剩余生命周期预测.在训练阶段中,采用分步训练法替代传统的联合训练法,以保证单个模块的准确性.对比试验仿真数据与电梯塔
【机 构】
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上海交通大学机械与动力工程学院,上海200240
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为了改善电梯制动器在真实工作环境下的寿命预测效果,提出一种基于长短期记忆网络自编码器(LSTM-ED)的无监督深度迁移学习方法,利用仿真数据实现制动器在工作时的健康状态分析.利用源领域数据初步训练LSTM-ED和全连接网络;以LSTM-ED为特征提取器,将仿真和实际数据映射到特征空间并利用最大平均差异实现数据对齐;利用全连接网络回归特征空间中的目标领域数据,从而实现对制动器在真实工作环境下的剩余生命周期预测.在训练阶段中,采用分步训练法替代传统的联合训练法,以保证单个模块的准确性.对比试验仿真数据与电梯塔中的实际工作数据,以验证方法的有效性.结果 表明:通过引入迁移学习和分步训练法,所提方法可以将剩余生命周期预测的均方误差降低至0.0016,能够实现电梯制动器在真实工作环境下的剩余生命周期精准预测.
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针对表面催化效应对高超声速飞行器气动热影响显著且难以准确预测的问题,采用理论分析和数值模拟相结合的方法,建立了含物理/化学吸附、Eley-Rideal (ER)和Langmuir-Hinshel-wood(LH)复合的有限速率四步表面多相催化模型.基于该模型进行了高超声速圆柱绕流数值模拟,分析了物理和化学吸附位覆盖率对高焓空气流场表面催化反应速率和气动热的影响.结果 表明:所发展的催化模型可有效提升气动热预测精准度;受各吸附、复合反应过程的交叉影响,表面覆盖率对气动热的影响是非线性的.所建模型基于真实的物
为了探究退喘阀快速开启时退失速有效性和稳定性的影响因素及其流场机理,对退失速的动态过程进行了数值仿真,并比较了不同放气速度的退失速过程.使用了两种数值模拟方法:分布式变转速MG(Moore&Greitzer)模型和RANS(雷诺平均Navier-Stokes)方程.两者对性能曲线的预测在趋势上吻合较好.RANS结果显示,以不同速度开阀,退失速过程流场变化本质上相同,扰动受由入口产生的高速气流影响向下游迁移,并最终位于转子前缘平面,其尺度会随着轴向高速气流的冲击进一步减小直到完全消散.对比不同开阀速度可知,
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整体钢平台模架体系在超高层建筑施工过程中应用广泛,复杂的施工环境为施工人员带来了高度的风险,有必要建立基于风险随机性的超高层建筑施工钢平台人员疏散模型.首先,考虑危险源在钢平台的空间分布划分危险区域,通过风险调研问卷收集专家数据从而建立风险联合概率评估模型;然后,基于元胞自动机地面场模型将风险评估与人员疏散结合,对钢平台施工人员的疏散过程进行仿真;最后,将该模型应用于某实际超高层建筑施工项目中.结果 表明:钢平台顶层及下层危险区域对施工人员疏散的影响程度受出口大小的影响显著.模型为经验导向的施工现场安全预
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