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融合物理知识的数据驱动方法——飞机发动机全生命周期退化监测

飞机发动机性能的下降需要实时监控。因此,本文提出了一种实时性能退化监测方法,包括用于原始发动机性能预测的基线状态(BLS)模型和用于持续发动机性能预测的实时模型。两种模型均基于LSTM,并与发动机物理拓扑集成;为了抵消模型训练期间不同发动机状态之间的数据分布差异,本文提出了一种数据增强方法。在案例验证中,采用了发动机运行600小时的数据,以推力作为目标监测参数。初始50小时数据集涵盖了随后550小时的整个工况范围,并作为两个模型的训练数据集。试验结果表面,BLS模型在最初50小时内实现了平均绝对相对误差 (MARE)低于0.5%,最大绝对相对误差(Emax)低于8%。同时,实时模型在接下来的550小时内的MARE低于0.7%,Emax低于10%。本研究在与传统方法的实时推力衰减的比较中凸显了该方法的可行性和优势。

  • 2024-08-31
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基于移动机器人的订单拣选系统货位优化模型和算法研究_袁瑞萍

为了提高基于移动机器人的订单拣选系统的拣选效率,文章提出了基于货品相关性和货架中货品总出库频次的货位优化方法.将货位优化分为货品存放到货架及货架布局到仓库中现有位置两个阶段,为避免拥堵采用分散存储策略建立了最小化货架搬运次数以及最小化机器人总拣选路程的数学模型,并设计两阶段启发式算法求解.结合A网上药店的历史订单数据进行了仿真实验,实验结果表明,文章提出的货位优化方法有效提高了订单拣选效率.

  • 2021-04-29
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大数据下的用户分析

“大数据”是指以多元形式,许多来源搜集而来的庞大数据组,往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下,这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录,还有许多其他来源。这些数据,并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。

  • 2021-04-18
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中国新型基础设施产业园区发展模式及趋势

阿里云计算有限公司联合中国信息通信研究院云计算与大数据研究所,以国家政策为指引,以地方实践为依据,以前瞻研判为导向,重点关注新型基础设施依托公有云进行部署运营的核心逻辑和主要价值,重点聚焦新型基础设施面向各区域的产业集聚和效益贡献,深入研究分析新型基础设施产业园区的发展模式及趋势,为新型基础设施面向中长期的稳定可持续高质量发展提供智力支持和决策依据,积极支撑以国内大循环为主体的双循环新发展格局与国家区域协调发展战略、建设自由贸易试验区的有机衔接,助力打造区域新兴增长极、改革开放新高地。

  • 2021-03-17
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一个多因素组合数学模型及其算法

低碳发展是应对资源环境压力提高能源供应保障安全和减少碳排放的基本前提和必要条件0,发展低强经济实施低碳交通和低碳建筑,转变居民消费概念,创新低碳技术,从而最大限度地减少温室气体的排散的“低碳”发展模式已经在世界范围内得到普遍的认同。并成为新时期人类发展的目标”208年以来我国许多城市纷纷开展了低碳发展的试点实践目前,国内外有关低碳发展战略的研究很少,运用科学的战略分析方法进行低碳战略的定量分析更是缺乏本文将低碳发展战略作为一个多准则模糊决策问题,在传统的SWOT分析中引入模糊层次分析法,借助坐标系工具,构建低碳发展环境分析的名因素组合数学校型,并应用于株洲市低碳发展环境的分析评价中,对株洲市低碳发展的战略进行定位,为低联发展科学决策提供有力的工作。

  • 2021-04-17
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自动化太阳能组件生产线工艺流程图

组件线又叫封装线,封装是太阳能电池生产中的关键步骤,没有良好的封装工艺,多好的电池也生产不出好的组件板。电池的封装不仅可以使电池的寿命得到保证,而且还增强了电池的抗击强度。产品的高质量和高寿命是赢得可客户满意的关键,所以组件板的封装质量非常重要

  • 2023-09-13
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交互式多模型跟踪算法的模型组合问题研究

模型的选择和组合问题是交互式多模型跟踪算法中的核心问题,本文以海面机动目标跟踪问题为背景,将常速模型、常加速模型、转弯模型和当前统计模型进行不同的组合,作为交互式多模型跟踪算法的模型集,并对不同机动情况下海面目标跟踪问题进行了模型选择的性能比较,并分析了误差原因。蒙特卡洛仿真结果表明,以当前统计模型为基本模型集的交互多模型算法性能较好。

  • 2021-04-17
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CNN模型压缩与加速算法综述

自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后,卷积神经网络(CNN)的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。CNN模型火速替代了传统人工设计(hand-crafted)特征和分类器,不仅提供了一种端到端的处理方法,还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度,更甚者超越了人眼的精度(LFW人脸识别任务)。CNN模型在不断逼近计算机视觉任务的精度极限的同时,其深度和尺寸也在成倍增长。

  • 2021-04-17
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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