秦波
- 作品数：67 被引量：247H指数：8
- 供职机构：内蒙古科技大学机械工程学院更多>>
- 发文基金：内蒙古自治区自然科学基金国家自然科学基金河北省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术金属学及工艺化学工程更多>>
- 基于粒子群优化径向基神经网络的烧结终点预测研究被引量：4
- 2016年
- 针对烧结生产过程中多变量、强耦合的特点和RBF神经网络结构参数选取依据经验的问题,为提高烧结终点预报模型的精度,提出粒子群算法优化RBF神经网络的烧结终点预测方法。在标准PSO算法的基础上,优化RBF神经网络隐层节点中心和宽度2个结构参数,并建立烧结终点预测模型;在此基础上利用UCI数据库中的Computer Hardware和Concrete Slump Test标准数据,验证了方法的有效性,并以某钢厂265 m2烧结机的实际生产数据,建立烧结终点的预报模型。结果表明,与标准BP,RBF相比,基于PSO优化RBF的烧结终点预测模型精度高、泛化能力强。
- 石炜孙永涛秦波龚志华
- 关键词：粒子群算法
- 基于Moldflow的数码相框底座注塑模浇口优化设计
- 2013年
- 在注塑模设计中为提高一次试模的成功率并减少注塑成型缺陷,利用CAE软件Moldflow对浇口位置及尺寸进行优化设计。以数码相框底座注塑模设计为例,介绍了借助于Moldflow对其浇口位置及尺寸进行计算机模拟分析的过程,获取最佳的浇口位置、尺寸及流道结构,优化了模具结构的同时,减少了试模、修模的次数,缩短模具制造周期,降低生产成本,加快模具开发进程,提高了企业的市场竞争力。
- 秦波单小根包柏峰
- 关键词：注塑模MOLDFLOW优化设计
- 吹塑模型腔加工方案浅析被引量：2
- 2006年
- 根据吹塑模结构,分析制定了型腔的不同加工方案,比较各方案的加工原理、工艺过程并对加工过程中的一些关键问题进行了讨论,得出各方案的优缺点及适用场合。
- 徐岩李强秦波
- 关键词：吹塑模机械加工电火花加工
- 排列熵与核极限学习机在滚动轴承故障诊断中的应用被引量：7
- 2017年
- 针对极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)隐含层节点数需要人为设定,致使滚动轴承故障分类模型精度低、稳定性差,提出基于排列熵(Permutation Entropy,PE)与核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,K-ELM)的滚动轴承故障诊断方法。首先,将测得信号经集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)处理后得到一系列IMF本征模态函数,并提取各分量的排列熵PE值组成高维特征向量集;其次,在利用高斯核函数的内积来表达ELM输出函数,从而自适应确定隐含层节点数;最后,将所得高维特征向量集作为K-ELM算法的输入建立核函数极限学习机滚动轴承故障分类模型,进行滚动轴承不同故障状态的分类辨识。实验结果表明:K-ELM滚动轴承故障分类模型比SVM、ELM故障分类模型具有更高的精度、更强的稳定性。
- 秦波孙国栋陈帅王祖达王建国
- 关键词：滚动轴承极限学习机核函数
- 动力学辅助下矿山机电装备滚动轴承迁移诊断方法研究
- 滚动轴承是矿山机电装备传动链的“关节”,其健康状态直接影响井工矿和露天矿的高值、高端机电装备运行可靠性。在实际工作过程中其长期服役于大负载、载荷时变、频繁启停恶劣工况以及高温、高湿、多粉尘等极端严寒酷暑环境,极易发生故障...
- 秦波
- 关键词：滚动轴承
- 基于“两学一做”的机械工程测试技术课程改革研究
- 2017年
- 机械工程测试技术是一门多学科融合的课程,在实际教学中,因其具有强理论、强实践的特点,学生普遍反映"难入门"、"难理解",学习积极性差。对此以学生为中心,结合教师主持的科研项目及学校的行业背景,提出了"课堂上学理论、试验时学操作,科研项目做测试"的学习模式。激发学生的学习和科研兴趣的同时,使其认清该课程的知识脉络体系,并掌握测试技术在机械工程领域中的应用,对培养学生的创新精神与实践能力具有重要意义。
- 秦波韩军石炜杨斌
- 关键词：机械工程测试技术课程改革
- 基于小波包与奇异值分解的GA-SVM滚动轴承故障诊断方法研究被引量：13
- 2016年
- 针对滚动轴承故障诊断中特征向量难以提取与支持向量机结构参数选取依据经验的问题,提出了基于小波包与奇异值分解的GA-SVM滚动轴承故障诊断方法。首先,采用小波包对采集的滚动轴承各状态下的信号进行分解,获取表征信号局部特征的各节点系数,在此基础上构建各节点系数矩阵并进行奇异值分解,来获取特征向量进而将其作为故障诊断模型的输入;其次,利用遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)的惩罚系数和高斯核系数两个结构参数;最后,将上述特征向量作为输入,建立GA优化SVM的故障诊断模型,实现滚动轴承的状态辨识。实验结果表明,与BP、SVM、PSOSVM相比,基于小波包与奇异值分解的GA优化SVM滚动轴承故障诊断方法具有更高的分类精度,能够提高滚动轴承状态辨识的效果。
- 秦波刘永亮王建国李文卿
- 关键词：小波包奇异值滚动轴承
- 多尺度高斯核支持向量机算法被引量：4
- 2020年
- 针对支持向量机中单尺度高斯核算法存在局部风险的问题,提出一种基于核排列的多尺度高斯核算法。利用核排列这一度量标准来选择高斯核函数的尺度,并把多个弱分类器聚集成一个强分类器得到多尺度高斯核,从而构造支持向量机模型。利用UCI数据集Iris Plants、 Wine Recognition等仿真实验结果表明:所提出的基于核排列的多尺度高斯核算法比传统的单尺度高斯核算法具有更高的分类准确率。
- 王建国赵鹏飞张文兴秦波刘文婧
- 关键词：支持向量机核排列
- 基于K-L散度与PSO-SVM的齿轮故障诊断被引量：3
- 2017年
- 针对表征齿轮故障信号特征难提取及支持向量机结构参数基于经验选取,致使故障状态识别精度差的问题,提出了一种基于K-L散度与PSO-SVM的齿轮故障诊断方法。首先,用经验模式分解(EMD)将齿轮振动信号筛分为多个本征模式分量(IMF);然后,选取包含有信号主要特征的IMF并求其与无故障原信号的K-L散度值;其次,利用粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的惩罚系数和高斯核宽度系数两个结构参数,在此基础上建立齿轮故障分类模型;并利用实验齿轮数据验证方法的有效性,结果表明,与TF-SVM、TF-PSO-SVM、K-L-SVM方法相比,基于K-L散度与PSOSVM的齿轮故障诊断方法具有更高的精度。
- 秦波刘永亮王建国杨云中
- 关键词：经验模式分解粒子群算法支持向量机齿轮故障诊断
- 基于CAX技术的数码相框底座注塑模具设计
- 2014年
- 为提高注塑模的一次试模成功率减少成型缺陷,利用CAX技术先建模、后CAE分析实现模具结构的优化设计。以设计为例,阐述了数码相框底座注塑模的CAD建模、CAE的分析过程,获取最佳的浇口位置、尺寸、冷却系统、脱模机构的结构,实现了模具结构的优化,同时减少了试模、修模的次数,缩短制模周期,降低成本,提高了企业的市场竞争力。
- 徐岩秦波
- 关键词：注塑模设计MOLDFLOW
