Simforge动态|关于神工坊平台停机维护通知

尊敬的 Simforge 用户:

您好!
「Simforge高性能仿真云服务」平台将于 2025 年 2 月 2 日 9:00(大年初五)至 2025 年 2 月 3 日 17:00(大年初六)进行年度停机维护。在此期间,主要影响有:
* 平台将停止运行,无法登录和访问;
* 已运行或排队的作业将被取消。

为了减少对您工作的影响,请您提前根据实际需求做好计算规划,并合理安排任务的提交时间。

特别提醒您,为确保您的作业数据安全,请【提前安排好作业规划,妥善处理相关作业】,避免因系统维护或其他不可预见的情况导致作业数据丢失,给您的工作造成不必要的损失。

感谢您的理解与支持,我们将全力保障此次维护工作的顺利进行,并持续为您提供高效、可靠的服务。由此给您带来的不便,敬请谅解!

祝您工作顺利,新春快乐!

「神工坊」团队
2025年1月

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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