为研究含能材料受激发后的能量释放特性并确保试验的安全性,设计了1 kg TNT当量双层非对称圆柱形爆炸防护装置。通过结构设计、LS-DYNA有限元软件仿真分析和1 kg TNT全当量爆轰动态响应试验,对比理论预测、实验数据及仿真结果,评估了该...为研究含能材料受激发后的能量释放特性并确保试验的安全性,设计了1 kg TNT当量双层非对称圆柱形爆炸防护装置。通过结构设计、LS-DYNA有限元软件仿真分析和1 kg TNT全当量爆轰动态响应试验,对比理论预测、实验数据及仿真结果,评估了该爆炸防护装置的安全性。仿真分析与试验结果显示:1 kg TNT当量双层非对称圆柱形爆炸防护装置结构设计合理,安全系数具有较大裕度;1 kg TNT全当量爆轰动态响应试验中,实测典型位置外壁面应变对应应力低于防护装置壳体材料屈服强度,实测典型位置内壁面反射超压峰值在经验公式计算值范围内,防护装置抗爆强度满足试验要求。该设计、分析和实验方法可为类似爆炸防护装置的设计与验证提供有益参考。展开更多
剩余寿命(Remaining Useful Life, RUL)预测对于维护工业设备的可靠性和安全性至关重要,但现有的RUL预测方法在处理高维传感器数据以及捕捉时间退化模式方面仍然面临诸多挑战。为了解决上述问题,提出一种退化趋势平滑约束下基于双向长...剩余寿命(Remaining Useful Life, RUL)预测对于维护工业设备的可靠性和安全性至关重要,但现有的RUL预测方法在处理高维传感器数据以及捕捉时间退化模式方面仍然面临诸多挑战。为了解决上述问题,提出一种退化趋势平滑约束下基于双向长短时记忆网络-变分自编码器(Bidirectional Long Short Term-Memory-Variational Auto Encoder, BLSTM-VAE)的RUL预测方法。该方法首先进行数据预处理,包括数据降噪、滑动窗口分段和标签修正等步骤。然后设计基于BLSTM的VAE型特征提取器,以有效提取时间序列数据中的非线性关系和长距离依赖关系。最后提出一种基于流形学习的退化趋势平滑约束模块,通过局部不变性假设来增强模型的稳健性和泛化能力。通过航空发动机数据集数据集进行验证,结果表明所提出的RUL预测方法在数据集上的表现优于现有的多种RUL预测方法,具有更低的预测误差和更高的稳定性。展开更多
文摘为研究含能材料受激发后的能量释放特性并确保试验的安全性,设计了1 kg TNT当量双层非对称圆柱形爆炸防护装置。通过结构设计、LS-DYNA有限元软件仿真分析和1 kg TNT全当量爆轰动态响应试验,对比理论预测、实验数据及仿真结果,评估了该爆炸防护装置的安全性。仿真分析与试验结果显示:1 kg TNT当量双层非对称圆柱形爆炸防护装置结构设计合理,安全系数具有较大裕度;1 kg TNT全当量爆轰动态响应试验中,实测典型位置外壁面应变对应应力低于防护装置壳体材料屈服强度,实测典型位置内壁面反射超压峰值在经验公式计算值范围内,防护装置抗爆强度满足试验要求。该设计、分析和实验方法可为类似爆炸防护装置的设计与验证提供有益参考。
文摘剩余寿命(Remaining Useful Life, RUL)预测对于维护工业设备的可靠性和安全性至关重要,但现有的RUL预测方法在处理高维传感器数据以及捕捉时间退化模式方面仍然面临诸多挑战。为了解决上述问题,提出一种退化趋势平滑约束下基于双向长短时记忆网络-变分自编码器(Bidirectional Long Short Term-Memory-Variational Auto Encoder, BLSTM-VAE)的RUL预测方法。该方法首先进行数据预处理,包括数据降噪、滑动窗口分段和标签修正等步骤。然后设计基于BLSTM的VAE型特征提取器,以有效提取时间序列数据中的非线性关系和长距离依赖关系。最后提出一种基于流形学习的退化趋势平滑约束模块,通过局部不变性假设来增强模型的稳健性和泛化能力。通过航空发动机数据集数据集进行验证,结果表明所提出的RUL预测方法在数据集上的表现优于现有的多种RUL预测方法,具有更低的预测误差和更高的稳定性。
