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深圳大学学报(人文社会科学版) 1984年第1期 96-101页

作者：汤宝安深圳大学新能源设计研究所

“建筑结构设计手册——排架计算”一书,对各种型式的排架结构在不同的荷载情况下,一共列出了200余组横梁内力计算公式,本文归结为一组公式,便于使用者掌握和记忆,也使于编制计算机程序。

关键词：排架建筑结构设计手册藏书组织横梁侧移系数单层铰接铰结结点(结构)

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电大实施素质教育的思考

湖北广播电视大学学报 1998年第S1期15卷 56-57页

作者：汤宝安十堰广播电视大学

《中国教育改革和发展纲要》中指出:"世界范围的经济竞争,综合国力的竞争,实质上是科学技术的竞争和民族素质的竞争,从这个意义上说谁掌握了面向21世纪的教育,谁就能在21世纪的国际竞争中处于战略地位。"历史的经验已证实,科学技术的竞... 详细信息

《中国教育改革和发展纲要》中指出:"世界范围的经济竞争,综合国力的竞争,实质上是科学技术的竞争和民族素质的竞争,从这个意义上说谁掌握了面向21世纪的教育,谁就能在21世纪的国际竞争中处于战略地位。"历史的经验已证实,科学技术的竞争和民族素质的竞争说到底就是人才的竞争。我们培养的学生是21世纪建设祖国的栋梁,他们的素质决定着21世纪祖国的发展前途。为此,原国家教委提出了今后教育改革的重点是由应试教育转向素质教育。目前,许多中小学校已经或正在向素质教育转轨,那么,电大究竟怎样才能适应新的形势,如何实施素质教育。素质教育的问题许多学者做了有益的探讨。笔者仅根据个人的工作实际,试从以下几个方面谈谈粗浅看法。 (一)要注意培养目标的职业性,大胆地进行课程改革电大教育具有多层次、多形式的特点。

关键词：实施素质教育电大教育培养学生民族素质战略地位科学技术经济竞争发展纲要培养目标培养的

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单层铰接排架横梁内力通式解

深圳大学学报 1984年第1期 90-95页

作者：汤宝安新能源设计研究所

“建筑结构设计手册——排架计算”一书,对各种型式的排架结构在不同的荷载情况下,一共列出了200余组横梁内力计算公式,本文归结为一组公式,便于使用者掌握和记忆,也便于编制计算机程序。

关键词：排架建筑结构设计手册藏书组织横梁侧移系数单层铰接铰结结点(结构)

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大型旋转机组健康管理系统软件通用平台研究

振动．测试与诊断 2024年第5期44卷 837-842,1032页

作者：汤宝平重庆大学高端装备机械传动全国重点实验室重庆400044

针对大型旋转机组健康管理存在全生命周期数据“整合难”、健康预测评价“量化难”、维修决策“优化难”和系统平台“泛化难”等问题,首先,引入云原生思想,采用容器化技术和微服务架构,设计了大型旋转机组健康管理系统软件开放通用架构... 详细信息

针对大型旋转机组健康管理存在全生命周期数据“整合难”、健康预测评价“量化难”、维修决策“优化难”和系统平台“泛化难”等问题,首先,引入云原生思想,采用容器化技术和微服务架构,设计了大型旋转机组健康管理系统软件开放通用架构;其次,研发了大型旋转机组健康管理系统软件通用平台,包括后台通用开发引擎和前台个性化定制应用程序编程接口(application programming interface,简称API);最后,提出了大型旋转机组健康管理应用软件“1+3”敏捷化定制开发方案,以通用平台为底座,融合应用对象的数据接入、算法模型封装部署和可视化设计3个关键环节,实现大型旋转机组健康管理应用软件敏捷化开发。通过开放共赢方式让更多模型算法开发者参与构建健康管理业务算法银行,利用系统软件的协同机制解决全生命周期数据整合难题,为构建大型旋转机组健康管理应用软件开发生态奠定基础。

关键词：大型旋转机组健康管理系统软件敏捷化定制

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基于多源遥感数据的合肥市热环境研究

基于多源遥感数据的合肥市热环境研究

作者：汤宝虎合肥大学

学位级别：硕士

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浅谈初中生的阅读方法

初中生学习技巧 2000年第8期 39-39页

作者：汤宝安

基于策略梯度Informer模型的滚动轴承剩余寿命预测

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工程科学与技术 2024年第4期56卷 273-286页

作者：熊佳豪李锋汤宝平汪永超罗玲四川大学机械工程学院四川成都610065 重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044 中国测试技术研究院四川成都610021

典型的编码器-解码器——Transformer存在二次时间复杂度、高内存使用及模型结构复杂等固有限制,造成Transformer用于滚动轴承剩余寿命(RUL)预测会表现出较低预测精度和较低计算效率的问题。为此,提出一种新型编解码器——策略梯度Infor... 详细信息

典型的编码器-解码器——Transformer存在二次时间复杂度、高内存使用及模型结构复杂等固有限制,造成Transformer用于滚动轴承剩余寿命(RUL)预测会表现出较低预测精度和较低计算效率的问题。为此,提出一种新型编解码器——策略梯度Informer(PG-Informer)模型,并将其应用于滚动轴承RUL预测。首先,在PG-In-former的新型编解码器体系结构——Informer中设计了概率稀疏自注意力(PSSA)机制替代Transformer中原有的自注意力机制,以提高非线性逼近能力并减少时间和空间复杂度;然后,PG-Informer采用自注意力蒸馏(SAD)操作减少参数维度和参数量,并提高了对时间序列的预测鲁棒性;此外,PG-Informer的生成式解码器对解码输入进行一步解码输出预测结果,无需动态多步解码,提升了对时间序列的预测速度;最后,构造了策略梯度学习算法来提高对PG-Informer参数的训练速度。PG-Informer的以上优势使所提出的基于PG-Informer模型的滚动轴承RUL预测方法可以获得较高的预测精度、较好的鲁棒性和较高的计算效率。对辛辛那提大学智能维护系统中心的1号滚动轴承的RUL预测实验结果表明,所提出方法预测得到的RUL值为963min,其RUL预测误差仅为6.50%,比基于Transformer的RUL预测方法预测精度更高、预测误差更小、鲁棒性更好;所提出方法所耗费的RUL预测时间仅为132.37s,比基于Transformer的RUL预测方法的预测时间更短。以上实验结果验证了所提出方法的有效性。

关键词： Informer模型概率稀疏自注意力机制策略梯度滚动轴承剩余寿命预测

变分资格迹元强化循环网络用于空间滚动轴承剩余寿命预测

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计算机集成制造系统 2024年第6期30卷 2159-2171页

作者：姜沛轩李锋汤宝平汪永超四川大学机械工程学院四川成都610065 重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044

针对经典时间循环神经网络(SRNNs)在预测时间序列中存在长时依赖的缺陷,同时由于遍历整个训练数据集进行现有监督式学习增加了时间复杂度,造成SRNNs在预测空间滚动轴承剩余寿命中存在预测精度和计算效率较低的问题,提出一种变分资格迹... 详细信息

针对经典时间循环神经网络(SRNNs)在预测时间序列中存在长时依赖的缺陷,同时由于遍历整个训练数据集进行现有监督式学习增加了时间复杂度,造成SRNNs在预测空间滚动轴承剩余寿命中存在预测精度和计算效率较低的问题,提出一种变分资格迹元强化循环网络(VETMRRN)。在VETMRRN中,构建新型时间循环网络结构以增大历史信息记忆量,并设计基于神谕门机制的元学习超参数自初始化网络来加速搜索VETMRRN的最优回顾序列长度;设计含有资格迹算子的变分自编码元策略梯度学习算法,以提高对VETMRRN参数的训练速度和全局优化效果。在此基础上提出基于VETMRRN的空间滚动轴承剩余寿命预测方法。首先采用Shapely值特征融合提取空间滚动轴承的性能退化特征;然后将性能退化特征输入VETMRRN中预测性能退化特征趋势;最后建立威布尔分布可靠度模型来预测空间滚动轴承的剩余寿命。该方法具有较高的预测精度、较好的泛化性能和较高的计算效率。最后通过空间滚动轴承剩余寿命预测实例证明了该方法的有效性。

关键词：元学习时间循环网络神谕门机制元策略梯度空间滚动轴承剩余寿命预测

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大负载高功率振动能量收集同步整流方法

振动．测试与诊断 2024年第4期44卷 640-645,821页

作者：汤宝平罗浩赵春华黄艺重庆大学机械与运载工程学院重庆400044

针对振动能量收集电路整流二极管损耗大、非线性电路控制复杂以及优化负载不高的问题,提出了大负载高功率振动能量收集同步整流与电荷提取方法。通过同步电感翻转电压提高整流电压,采用短时能量提取缩短整流器件导通时间,减小能量损耗,... 详细信息

针对振动能量收集电路整流二极管损耗大、非线性电路控制复杂以及优化负载不高的问题,提出了大负载高功率振动能量收集同步整流与电荷提取方法。通过同步电感翻转电压提高整流电压,采用短时能量提取缩短整流器件导通时间,减小能量损耗,实现高功率能量收集。基于压电等效模型设计了自供电同步整流与电荷提取电路(self-powered synchronous rectification and electric charge extraction,简称SP-SREE),对一个振动周期电路各工作阶段进行分析,推导出SP-SREE电路理论收集功率,并对电路进行功能测试和负载功率特性测试。理论分析与实验对比表明,所提出的方法在大负载下具有更高的收集功率,可为机械振动无线传感器网络等能源受限场景下自供电提供重要参考。

关键词：振动能量收集自供电同步整流电荷提取压电等效模型

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大转数波动条件下机理约束图权重增强网络的航空发动机附件机匣故障诊断方法

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机械工程学报 2024年第12期60卷 126-136页

作者：余晓霞汤宝平魏静张志刚重庆理工大学机械工程学院重庆400054 重庆大学机械传动全国重点实验室重庆400044

针对现有深度学习模型在故障特征提取过程中容易受到大转数波动工况影响,导致航空发动机附件机匣故障诊断精度较低的问题,提出了一种机理约束图权重增强网络(Mechanism constraint graph weight enhancement networks,MCGWENet)的航空... 详细信息

针对现有深度学习模型在故障特征提取过程中容易受到大转数波动工况影响,导致航空发动机附件机匣故障诊断精度较低的问题,提出了一种机理约束图权重增强网络(Mechanism constraint graph weight enhancement networks,MCGWENet)的航空发动机附件机匣故障诊断方法。首先通过度量振动信号时域和频域特征的欧式距离约束图的邻接矩阵,将物理机理嵌入到所构建的图结构中;然后将振动信号的小波包分解结果作为节点特征;并结合所设计的邻接矩阵构造出可用于航空发动机附件机匣故障诊断的图;最后,通过所设计的图权重增强层抑制大转数波动对故障特征提取的影响,提升所提模型的故障诊断精度。试验结果表明,所提模型能够有效识别机匣故障,可用于航空发动机附件机匣健康管理。

关键词：航空发动机附件机匣机理约束图权重增强网络大转数波动故障诊断