摘要：大样本高维度状态监测数据对剩余使用寿命(RUL)精准预测有着技术性挑战,为了提高以航空涡轮风扇发动机为代表的复杂装备的预测精度和收敛效率,提出一种两阶段的选择性深度神经网络集成方法.第1阶段为多方法联合扰动下的候选集生成方案,通过采用异质神经网络结构、多时间尺度设计和算法参数随机化消除模型内部耦合关系,强化候选深度神经网络集多样性;第2阶段利用遗传算法集成修剪冗余模型,有效剔除性能不佳的冗余学习器,以获取多样化最优候选子集,并按平均集成输出预测结果.与个体模型的数据实验对比表明,所提方法通过同步增强集成模型准确性和多样性,提升了近20%的RUL预测精度,可为运维决策提供有力支撑.

摘要：中国制造业要实现由大向强的转变,需要重视产品创新,从需求出发开展原创性设计。复杂产品的创新性设计决策,需要有大量的设计知识支撑,而知识积累往往需要长期和大量的投入,大多数企业都难以在短期内实现。设计知识服务方法,对破解企业设计过程中的知识积累不足难题,和形成专业化分工下的集群式创新,具有重要的意义。针对设计知识服务的发展和困难进行了分析,并阐述了知识服务环境形成过程中的思路。

摘要：针对数字孪生在可重构制造系统(RMS)的应用问题,提出面向RMS的数字孪生与制造仿真一体化平台(DTMSIP)架构. DTMSIP架构充分适配RMS动态重构特性,可以在RMS构型设计中实现仿真分析.对面向RMS的数字孪生映射进行建模,通过引入孪生实体(TE),实现RMS车间的多源异构数据集成,并分别建立机床与构型的数字孪生映射.建立数字孪生方法在RMS重构中的应用流程,通过信息物理融合迭代与构型仿真优化迭代,DTMSIP可以服务于RMS的系统重构.为了验证所提出方法的可行性,使用虚幻引擎四(UE4)为一套实际的模块化RMS构建数字孪生平台,并将当前构型以及4种规划构型作为仿真输入.通过分析重构成本、生产周期与系统平衡率3项指标,实现对构型的量化综合分析,实现了重构设计流程加速.

摘要：针对我国商用飞机智能维修和数字化诊断的需求,面向非结构化故障隔离手册,提出新型BM长短期记忆网络(BM LSTM)算法.运用多数投票法融合条件随机场(CRF)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)、BiLSTM CRF 3种实体识别算法,有效提高实体识别精度.基于商用飞机维修故障诊断手册构建维修方案知识图谱,结合词频-逆向文件频率(TF-IDF)相似度算法与BM LSTM算法,设计商用飞机维修方案推荐系统,实现通过检索非结构化故障描述文本准确匹配到维修方案的功能.实验结果表明,利用商用飞机故障隔离手册构建知识图谱、基于所提创新方法开发的维修方案推荐系统,能够有效保证维修信息精确匹配,显著提高维修方案形成效率.

摘要：运用网络信息资源构建知识库以提供知识答疑服务,有助于汽车企业或第三方平台获取竞争优势。本研究通过汽车运维专家系统集成建模,提出了基于知识图谱的系统构建方案。在命名实体识别方法上,通过集成隐马尔可夫模型、条件随机场(conditional random field,CRF)、双向长短期记忆网络(Bi-directional long short-term memory,BiLSTM)、BiLSTM CRF和Lattice LSTM,提出了BM LSTM(boyer-moore long short-term memory)算法,提高了实体识别精度。在文本质量评估算法上,设计了二级文本质量评估体系,基于词林工具包Synonyms以及Levenshtein Distance算法评估了问题匹配质量,基于TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)相似度算法并围绕完整性、准确性、可靠性、论述强度评估了答案文本质量。最后对所提模型和算法进行了实验,证明了其有效性。