In order to improve the measurement accuracy of pressure sensors, a method based on gray wolf optimization (GWO) to optimize kernel extreme learning machine (KELM) is proposed to address the problem of nonlinear drift that can be easily affected by temperature in the working environment. Firstly, the fast search capability of the GWO algorithm is used to find optimal regularization coefficients and kernel function parameters of the KELM algorithm; secondly, the random mapping of the traditional ELM algorithm is replaced by the kernel mapping of the KELM algorithm to improve the generalization and stability degradation brought by the random assignments. Finally, the voltage signal values under different temperature and pressure environments are obtained through calibration experiments and compensated by the GWO-KELM algorithm. The results show that the GWO-KELM method has a better compensation effect compared with the traditional BP neural network with a full-scale error of 0.13% (FS), the ELM algorithm with a full-scale error of 0.12%FS, and the KELM algorithm with a full-scale error of 0.12% in the range of 0 to 700 kPa absolute pressure and -40˚ to 70˚. The full-scale error is only 0.07% and the maximum absolute error is as low as 0.5446 kPa, which improves the accuracy index by one order of magnitude.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Zaprawa cementowa z wody morskiej i piasku morskiego [SSCM] jest materiałem obficie dostępnym, ekonomicznym oraz posiadającym korzystne właściwości mechaniczne, co czyni ją obiecującym materiałem budowlanym przyjaznym środowisku. W artykule przygotowano zmodyfikowaną zaprawę SSCM poprzez wprowadzenie polimerów superabsorbujących [SAP]. Systematycznie zbadano trwałość, skurcz przy wysychaniu, nieprzepuszczalność oraz odporność na zamrażanie-rozmrażanie. Ponadto przeanalizowano mechanizmy działania i mikrostrukturę SSCM na podstawie analizy stopnia hydratacji oraz obserwacji z użyciem skaningowego mikroskopu elektronowego [SEM]. Wyniki eksperymentalne wskazują, że dodatek SAP może znacząco poprawić odporność SSCM na skurcz wysychania oraz na cykle zamrażania-rozmrażania. Gdy zawartość SAP osiąga 1,0%, skurcz przy wysychaniu zmniejsza się o 18,0%. Jednocześnie przy zawartości SAP równej 0,5% zmodyfikowana SSCM wykazuje najwyższą nieprzepuszczalność - 4,95 MPa, co stanowi wzrost o 86,8% względem SSCM kontrolnej. Analiza stopnia hydratacji i SEM pokazała ponadto, że SAP wspomaga hydratację cementu w SSCM. Udział 1,0% SAP zwiększa stopień hydratacji po 14 dniach o 7,3% względem próbki kontrolnej. Większa zawartość SAP sprzyja także powstawaniu produktów hydratacji C-S-H i AFt.
EN
Seawater sea-sand cement matrix [SSCM] is an abundant, cost-effective material with favorable mechanical properties, making it a promising eco-friendly building material. In this study, modified SSCM is prepared by incorporating superabsorbent polymers [SAP]. The durability characteristics, including drying shrinkage, impermeability, and freeze-thaw resistance, are systematically investigated. Additionally, the underlying mechanisms and micro-structural characteristics of SSCM are examined through hydration degree analysis and scanning electron microscopy [SEM]. The experimental results indicate that the incorporation of SAP can significantly improve the anti-drying shrinkage behavior and anti-freeze-thaw of SSCM. When the SAP content reaches 1.0 %, the drying shrinkage is reduced by 18.0 %. Meanwhile, when the SAP content is 0.5 %, the modified SSCM exhibits the strongest impermeability, reaching 4.95 MPa an increase of 86.8 % compared to the control SSCM. In addition, the hydration degree and SEM analysis indicates that the incorporation of SAP enhances cement hydration of SSCM, with a 1.0 % SAP dosage increasing the 14-day hydration degree by 7.3 % compared to the control SSCM. Additionally, higher SAP content promotes the formation of C-S-H and AFt hydration products.
For the repairable multi-state component, reliability indexes are analyzed based on a homogenous Continuous Time Markov Chain (CTMC). If the component can work well when its repair time is sufficiently short, a threshold value for maintenance is introduced. When the fault interval is less than threshold time, the fault effect is considered neglected. In this paper, comparisons of availability show differences of the new model and the original model with or without fault interval omission. In addition, balancing the maintenance cost and lifetime of multi-state components is an important issue when threshold values are considered. Both constants and non-negative random variables are modeled respectively. Finally, numerical examples are presented to illustrate the results obtained in this paper.
PL
W przypadku naprawialnych elementów wielostanowych, wskaźniki niezawodności analizuje się w oparciu o łańcuch Markowa z czasem ciągłym. Jeśli element może działać prawidłowo, mimo uszkodzenia, dzięki wystarczająco krótkiemu czasowi naprawy, wprowadza się próg czasowy dla konserwacji. Gdy przedział czasu, w którym następuje uszkodzenie jest krótszy niż próg czasowy dla działań konserwacyjnych, wpływ uszkodzenia uważa się za nieistotny. Przeprowadzone w niniejszym artykule porównania gotowości wykazały różnice między nowym modelem a modelem oryginalnym z pominięciem lub bez pominięcia przedziału wystąpienia uszkodzenia. Ponadto, przy rozważaniu wartości progowych, ważną kwestią jest równoważenie kosztów utrzymania i żywotności elementów wielostanowych. W pracy próg wystąpienia uszkodzenia zamodelowano, odpowiednio, zarówno jako wartość stałą jak i nieujemną zmienną losową. Na koniec przedstawiono przykłady ilustrujące wyniki przedstawionych badań.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.