摘要：合理的应急避难点选址可以有效提高疏散效率,而道路通行能力的差异性特征是影响避难点选址决策的重要因素。本文在道路通行容量和通行速度不同的情形下,以最大完成时间和总完成时间的组合函数最小化为目标,研究路图上有堵塞时间成本的k个避难点选址问题。首先,本文重点分析不同的道路通行容量和通行速度对疏散过程的影响,对疏散过程中的堵塞变化进行梳理,对路图进行等价转换。其次,本文基于等价路图把组合目标下的多避难点选址问题转化为有限个有最大完成时间限制的、以总完成时间最小化为目标的k避难点选址问题,之后基于动态规划设计多项式时间的求解算法。最后,本文给出相应的数值算例,并对组合目标函数中的权重系数进行敏感性分析。

摘要：图信号处理(Graph signal processing,GSP)是由谱图理论发展起来的新研究领域。图傅里叶变换(Graph Fourier transformation,GFT)是图信号关于图拉普拉斯矩阵特征函数的展开,也是GSP的基础。对路图的GFT进行分析,发现GFT得到的特征值谱与经典的傅里叶变换(Fourier transformation,FT)频谱有一一对应关系,同时,特征值谱的幅值与特征矢量也有对应关系。将GFT引入滚动轴承故障诊断,提出基于GFT特征提取和K-均值聚类的滚动轴承故障诊断方法。该方法先用GFT将滚动轴承的路图信号变换到特征值谱域;再计算特征值谱的统计量作为故障特征;最后运用K-均值聚类分类器识别滚动轴承的故障类型。对实际轴承振动信号的分析结果表明,基于GFT和K-均值聚类的故障诊断方法能准确有效地识别滚动轴承故障。

摘要：图数据构建质量直接关系图数据驱动的轴承剩余寿命预测性能。目前传统方法通常利用不同时刻的多传感数据来构建时空图,来表征监测对象性能状态,但如何在单传感监测应用场景下构建表征轴承性能退化状态的图数据并保证其质量仍是一个开放问题。面向单传感监测应用场景,提出一种基于路图注意力网络的轴承剩余寿命预测方法。首先,计算轴承全生命周期时序振动信号的时域统计特征并构造路图,其中,路图中的边用于连接相邻时刻振动信号;在此基础上,设计一种图注意力长短时记忆网络,用于挖掘路图的图特征(节点、边连接)中隐含的时序振动信号特征和时间依赖关系,从而深层次地反映轴承全寿命退化过程。在轴承全寿命公开数据集上开展验证对比试验,结果表明,该路图构造方式明确了边连接的物理意义,并提高了图数据表征性能;所提出的预测方法能有效捕获表征轴承退化状态的图特征以及时间依赖关系,为解决单传感监测应用场景下的轴承性能退化预测问题提供借鉴。

摘要：随着性能和功能需求的增长，嵌入式电子产品正在以空前的速度快速演进，微控制器设计人员需要的传统设计中有所突破。飞思卡尔半导体公布了其微控器路图，具备针脚兼容的8位和32位设备特性，并将共享外围设备和一套通用开发工具。