Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Sheltering effect induced by established station to the new station excavation in Zhengzhou

Yin Hong, Wang Shuhong, Wang Dongsheng, Dong Zhuoran, Gao Zehui, Zhang Ze

Archives of Civil and Mechanical Engineering

2023

Vol. 23, no. 3

art. no. e175, 2023

This study focuses on the interaction between the excavating pit and the adjacent established station, which was defined as sheltering effect and the inverse sheltering effect. A comprehensive conceptual framework and mathematical-physical expression were developed to define these effects, with the sheltering effect coefficient serving as an evaluation metric. The 0–1 boundary was defined to delineate the influence range of sheltering effect, and the sheltering circle family is thus established to describe the distribution of sheltering effect in the spatial range. Field monitoring data and numerical analysis was employed to investigate the multivariate nature of the sheltering effect. The results indicated a larger influence range for horizontal displacement while a greater influence degree for vertical displacement. The sheltering effect decreased with the increasing of spacing, while it increased with the excavation depth, having a jump mutation at a certain depth. In the Zhengzhou case study, the 0–1 boundaries for horizontal displacement are 30.24 m (1.2He) and 5.04 m (0.2He), for vertical displacement are 9.4 m (0.37He) and 18.9 m (0.75He), and for the rigid rotation of the station floor are 13.86 m (0.55He) and 5.04 m (0.2He). The critical points for jump mutations in horizontal displacement occur between 20 m and 22.1 m, for vertical displacement between 15.2 m and 22.1 m, and for the rigid rotation of the station floor between 16.4 m and 22.1 m. Constructing sheltering maps can effectively guide the project to leverage the sheltering effect and mitigate the inverse sheltering effect.

Real-time equipment condition assessment for a class-imbalanced dataset based on heterogeneous ensemble learning

Chen Xiaohui, Zhang Zhiyao, Zhang Ze

Eksploatacja i Niezawodność

2019

Vol. 21, no. 1

68--80

This study proposes an ensemble learning model for the purpose of performing a real-time equipment condition assessment. This model makes it possible to plan desired preventive maintenance activities before an unexpected failure takes place. This study focuses on the class-imbalanced problem in equipment condition assessment research. In reality, equipment will experience multiple conditions(states), most of the time remaining in the normal condition and relatively rarely being in the critical condition, which means that, from the perspective of data modelling, the distribution of samples is highly imbalanced among different classes(conditions). The majority of samples belong to the normal condition, while the minority belong to the critical condition, which poses a great challenge to the classification performance. To address this problem, a genetic algorithm-based ensemble learning model is presented. Furthermore, a self-updating learning strategy is presented for online monitoring, contributing to adaptability and reliability enhancement along with time. Many previous studies have attempted feature extraction and to set thresholds for equipment health indicators. This study has an advantage of omitting these steps, as it can directly assess the equipment condition through the proposed ensemble learning model. Numerical experiments, including two types of comparison studies, have been conducted. The results show the greater effectiveness of our proposed model over that of previous research in terms of the stability and accuracy of its classification performance.

W pracy przedstawiono model uczenia maszynowego opartego na zespołach niejednorodnych klasyfikatorów (ensemble learning), który pozwala przeprowadzać ocenę stanu sprzętu w czasie rzeczywistym. Model ten umożliwia zaplanowanie niezbędnych czynności konserwacji profilaktycznej przed wystąpieniem niespodziewanego uszkodzenia. Tematem pracy jest zagadnienie niezrównoważonego rozkładu w klasach poruszane w badaniach dotyczących oceny stanu sprzętu. W warunkach rzeczywistych, sprzęt chrakteryzuje wiele różnych stanów, przy czym przez większość czasu pozostaje on w stanie normalnym, a relatywnie rzadko znajduje się w stanie krytycznym, co oznacza, że z punktu widzenia modelowania danych, rozkład prób w poszczególnych klasach (stanach) jest wysoce niezrównoważony. Większość prób należy do stanu normalnego, a mniejszość do stanu krytycznego, co stanowi duże wyzwanie jeśli chodzi o wydajność klasyfikacji. W celu rozwiązania tego problemu, przedstawiono model uczenia zespołowego oparty na algorytmie genetycznym. Ponadto zaprezentowano samoaktualizującą się strategię uczenia wykorzystywaną do monitorowania online, która wraz z upływem czasu zwiększa adaptacyjność i niezawodność modelu . W wielu poprzednich badaniach podejmowano próby ekstrakcji cech oraz ustalania progów dla wskaźników stanu sprzętu. Zaletą przedstawionej metody jest to, że pozwala ona pominąć te etapy i bezpośrednio oceniać stan sprzętu za pomocą proponowanego modelu uczenia zespołowego. Przeprowadzono eksperymenty numeryczne, w tym dwa rodzaje badań porównawczych. Wyniki pokazują większą skuteczność proponowanego modelu w stosunku do poprzednich badań pod względem stabilności i trafności klasyfikacji.