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公开(公告)号：CN119885669A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510211853.8
申请日：2025-02-25
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于性能指标网络的航空发动机稳定裕度分析方法，包括：针对试车合格的航空发动机，获取其试车数据并筛选出用于构建航空发动机性能指标网络的性能指标；利用性能指标网络构造航空发动机模拟运行模型，并构造对应于所选运行阶段的航空发动机稳定裕度分析模型，对模型中的模拟运行参数进行求解，计算每个运行阶段对应的稳定裕度值；利用不同的试车数据，确定每个运行阶段的稳定裕度合格曲线用于对待进行稳定性裕度评估的航空发动机的某指定运行阶段的稳定性评估。本发明方法能够对航空发动机系统进行客观和全局的分析，具备可解释性，同时可动态地刻画航空发动机各状态稳定裕度的变化规律，为航空发动机设计提供新的指导思路。
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公开(公告)号：CN119272636A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411785061.3
申请日：2024-12-06
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于试车数据和网络韧性的航空发动机综合性能评估方法，包括：针对多台在预设试车参数下试车合格的同一型号航空发动机，获取试车数据并进行监测指标筛选；构建对应航空发动机的性能网络模型以及性能动力学模型；利用动力学降维方法构建航空发动机综合性能指标；基于试车数据，确定各航空发动机的各动力学参数，从而构建各动力学参数的合格取值范围；基于所述各动力学参数的合格取值范围，利用航空发动机综合性能指标确定航空发动机综合性能的合格区间；针对待进行综合性能评估的航空发动机，获取其试车数据并计算对应的航空发动机综合性能指标，通过所述合格区间判定航空发动机综合性能评估是否合格。
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公开(公告)号：CN112464422B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202011376971.8
申请日：2020-11-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/18 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于规则网络系统可靠性研究领域，具体涉及一种基于贪婪算法的提高K‑终端网络可靠性的方法。该方法采用贪婪算法和蒙特卡罗算法，结合重要度分析，为中型或大型K‑终端网络可靠性预测的数值分析研究提供了有力支撑。改方法采用重要度分析和蒙特卡罗算法估算寻找网络边的优化方案，建模过程简单、高效。本发明将需要优化的大型网络分为多组网络边，以这些网络边为基本的优化对象，能够精确快速地给出优化方案，从而实现对大型网络的可靠性优化，使其可靠性指标满足要求，本发明对于现实中的中型或大型网络具有重要意义。
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公开(公告)号：CN111814350A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010709564.8
申请日：2020-07-22
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/20 , G06N7/00 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F113/06 , G06F119/06 , G06F119/08 , G06F119/18
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯网络和重要度的涡轮发动机性能优化方法，该方法采用贝叶斯网络完成关于目标变量功率和温度的性能优化模型的构建，建模过程简单。其包括采集发动机试验数据；选取变量进行离散化处理，统计概率分布并确定优化目标；基于朴素贝叶斯网络构建性能优化模型；进行后验概率推理，找出属性变量的初始状态组合；通过重要度分析得出属性变量各个状态的重要性排序；从初始状态组合出发，按重要性顺序依次迭代，找出功率的最优解集；求出温度的最优解集，得到功率和温度的联合最优解集。结合贝叶斯网络和重要度分析，可精确选择发动机相关设计参数，使发动机动力性和安全性指标满足要求，实现对涡轮发动机性能优化。
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公开(公告)号：CN106227994A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610555499.1
申请日：2016-07-14
Applicant: 西北工业大学
CPC classification number: G06F19/00 , G05B23/0283
Abstract: 本发明公开了一种多态混联可修系统备件需求预测方法，用于解决现有备件需求预测方法复杂的技术问题。技术方案是首先分析系统的部件组成，按照系统的部件组成顺序确定MMDD的生成顺序；其次，以状态变量为非终结点，以非终结点的所有状态取值为单向箭线，按照生成顺序指向下一个非终结点，直到终结点0，1结束；最终，基于建立的MMDD模型，搜索所有从根节点开始，到达终结点的路径，计算出每条路径所需备件数量及相应的响应概率，从而计算出所有路径对应备件数量的可靠性，给定系统可靠性Rs与对应备件数量的可靠性比较，预测该可修系统备件需求。该方法简单易行，有效地提高了备件需求预测的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104252573A
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：CN201410141574.0
申请日：2014-04-04
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分步模式的机械多故障诊断方法，包括如下操作步骤：S1：判断机械是否发生故障，若发生故障则进行步骤S2操作；S2：判断机械发生的是否为多故障，若为单故障进行步骤S3操作，若为多故障进行步骤S4操作S3：采用单故障分类器模型对机械进行故障诊断；S4：采用多故障分类器模型对机械进行故障诊断。上述分步模式的方法其可对机械多故障进行有效可靠的诊断，提高机械多故障诊断的可靠性。
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公开(公告)号：CN118228474A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410337086.0
申请日：2024-03-22
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F18/243 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种特高压断路器可靠性建模及剩余寿命评估方法，通过FTA方法筛选关键部件并建立系统结构，从断路器内部关键组件的退化过程入手，完成断路器可靠性模型的构建，实现各组件剩余寿命评估预测以及断路器运行状态的实时监测，并给出检修策略的制定方案。本发明建模手段简单、高效。
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公开(公告)号：CN115965125A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211592497.1
申请日：2022-12-12
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电力负荷预测方法，具体步骤包括：步骤S101：进行电力数据的采集，对预设时间段的电力数据进行收集，通过历史存储数据库进行历史数据的查询，然后将采集信息进行传输，传输至系统的处理服务器内。本发明通过采集用电量数据的季节、温度范围、时间范围及工作日、休息日或节假日的信息匹配的同时，还基于不同人群及用电类型进行更深度更全面的信息匹配，可提高预测的准确性，同时通过进行专家的人工预测，可对预测数据进行比对确认，有助于提高电力负荷预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115171906A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210755371.5
申请日：2022-06-30
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的前列腺癌筛查和诊断方法，首先获取样本数据库，以及样本数据库中各个样本的特征数据和事件类型；然后获取目标患者的特征数据，并根据目标患者的特征数据和样本数据库中各个样本的特征数据得到目标患者的相似样本；再根据相似样本的特征数据和相似样本的事件类型得到目标患者的专属目标训练集，并通过专属目标训练集训练多个不同类型的概率预测模型；接下来将目标患者的特征数据分别输入各个概率预测模型中，得到目标患者的多个疾病事件发生概率预测值；最后根据多个疾病事件发生概率预测值得到目标患者的疾病事件发生概率预测结果。本发明可以降低概率预测模型的预测方差，提高模型预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN115114741A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210693916.4
申请日：2022-06-19
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于极大似然估计法MLE的变速器首次故障行驶里程数据的分布拟合方法，该方法画出行驶里程数据的直方图，基于极大似然估计法，分别使用指数分布、正态分布、对数正态分布、威布尔分布四种数学模型对数据进行拟合与分析，得到四个具体的模型。最后进行各模型之间的对比与分析，综合考虑模型精度与实际应用，选出最优分布模型。本发明能精准得到最优模型。
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