针对故障诊断智能化算法应用的发展过程、研究现状、研究热点、未来发展趋势进行分析.为此检索中国知网和Web of Science(WOS)核心数据集近十年有效文献,引用中国知网文献5490篇,WOS核心数据集文献3629篇,利用CiteSpace软件进行描述性...针对故障诊断智能化算法应用的发展过程、研究现状、研究热点、未来发展趋势进行分析.为此检索中国知网和Web of Science(WOS)核心数据集近十年有效文献,引用中国知网文献5490篇,WOS核心数据集文献3629篇,利用CiteSpace软件进行描述性分析与探索性分析,并绘制相关网络图谱,分别进行文本挖掘可视化.发现在故障识别诊断方面可关注深度学习、迁移学习等新兴热门技术,进一步可关注原始信号处理方法和故障异常事前预测.展开更多
针对传统铁路选线设计依赖人工与二维图纸,存在效率低下、多专业协作困难等问题,文章深入探究了基于建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)技术的铁路数字化选线协同设计方法。通过整合多源数据构建综合BIM模型、优化设计流...针对传统铁路选线设计依赖人工与二维图纸,存在效率低下、多专业协作困难等问题,文章深入探究了基于建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)技术的铁路数字化选线协同设计方法。通过整合多源数据构建综合BIM模型、优化设计流程、搭建协同设计平台并有效管理应用设计成果,可以显著提升铁路选线设计的质量与效率。展开更多
为缓解城市道路拥堵,提高交叉口交通效益与环境效益,建立了一种以交叉口总延误时间、总停车次数、通行能力和尾气排放总量为优化目标的多目标配时优化模型。将尾气排放量纳入到数学优化模型中,通过构建一种基于比功率的尾气排放总量测...为缓解城市道路拥堵,提高交叉口交通效益与环境效益,建立了一种以交叉口总延误时间、总停车次数、通行能力和尾气排放总量为优化目标的多目标配时优化模型。将尾气排放量纳入到数学优化模型中,通过构建一种基于比功率的尾气排放总量测算算法对交通效益指标与尾气排放量的数学关系进行量化,根据交叉口延误时间和停车次数可实现尾气排放总量测算。引入NDX交叉算子和SDE(shift-based density estimation)策略对传统NSGA-Ⅱ算法进行改进,对配时优化模型和改进NSGA-Ⅱ算法进行编码,实现多目标配时优化模型求解。仿真结果表明:尾气排放总量测算模型结果误差小于10%,与传统NSGA-Ⅱ算法相比,改进的NSGA-Ⅱ算法收敛速度提升了约54%。展开更多
文摘针对故障诊断智能化算法应用的发展过程、研究现状、研究热点、未来发展趋势进行分析.为此检索中国知网和Web of Science(WOS)核心数据集近十年有效文献,引用中国知网文献5490篇,WOS核心数据集文献3629篇,利用CiteSpace软件进行描述性分析与探索性分析,并绘制相关网络图谱,分别进行文本挖掘可视化.发现在故障识别诊断方面可关注深度学习、迁移学习等新兴热门技术,进一步可关注原始信号处理方法和故障异常事前预测.
文摘针对传统铁路选线设计依赖人工与二维图纸,存在效率低下、多专业协作困难等问题,文章深入探究了基于建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)技术的铁路数字化选线协同设计方法。通过整合多源数据构建综合BIM模型、优化设计流程、搭建协同设计平台并有效管理应用设计成果,可以显著提升铁路选线设计的质量与效率。
文摘为缓解城市道路拥堵,提高交叉口交通效益与环境效益,建立了一种以交叉口总延误时间、总停车次数、通行能力和尾气排放总量为优化目标的多目标配时优化模型。将尾气排放量纳入到数学优化模型中,通过构建一种基于比功率的尾气排放总量测算算法对交通效益指标与尾气排放量的数学关系进行量化,根据交叉口延误时间和停车次数可实现尾气排放总量测算。引入NDX交叉算子和SDE(shift-based density estimation)策略对传统NSGA-Ⅱ算法进行改进,对配时优化模型和改进NSGA-Ⅱ算法进行编码,实现多目标配时优化模型求解。仿真结果表明:尾气排放总量测算模型结果误差小于10%,与传统NSGA-Ⅱ算法相比,改进的NSGA-Ⅱ算法收敛速度提升了约54%。
