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Fault Diagnosis of Motor in Frequency Domain Signal by Stacked De-noising Auto-encoder 认领 引用 被引量：10
1
作者 Xiaoping Zhao Jiaxin Wu +2 位作者 Yonghong Zhang Yunqing Shi Lihua Wang 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2018年第11期223-242,共20页
With the rapid development of mechanical equipment,mechanical health monitoring field has entered the era of big data.Deep learning has made a great achievement in the processing of large data of image and speech due ... With the rapid development of mechanical equipment,mechanical health monitoring field has entered the era of big data.Deep learning has made a great achievement in the processing of large data of image and speech due to the powerful modeling capabilities,this also brings influence to the mechanical fault diagnosis field.Therefore,according to the characteristics of motor vibration signals(nonstationary and difficult to deal with)and mechanical‘big data’,combined with deep learning,a motor fault diagnosis method based on stacked de-noising auto-encoder is proposed.The frequency domain signals obtained by the Fourier transform are used as input to the network.This method can extract features adaptively and unsupervised,and get rid of the dependence of traditional machine learning methods on human extraction features.A supervised fine tuning of the model is then carried out by backpropagation.The Asynchronous motor in Drivetrain Dynamics Simulator system was taken as the research object,the effectiveness of the proposed method was verified by a large number of data,and research on visualization of network output,the results shown that the SDAE method is more efficient and more intelligent. 展开更多
关键词 Big data deep learning stacked de-noising auto-encoder fourier transform
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基于Stacking算法与钻进参数的岩石单轴抗压强度预测 认领 引用 被引量：4
2
作者 岳中文 龙思晨 +5 位作者 闫逸飞 张梦佳 胡昊 薛克军 马文彪 李杨 《采矿与安全工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第1期198-207,共10页
针对传统岩石强度参数测试方法周期长、成本高的问题,本文提出一种基于Stacking集成算法的新型岩石单轴抗压强度预测方法。通过自主研发的岩石数字钻探测试系统,对不同强度材料的组合试件开展数字钻探试验;选择4种不同的机器学习算法(... 针对传统岩石强度参数测试方法周期长、成本高的问题,本文提出一种基于Stacking集成算法的新型岩石单轴抗压强度预测方法。通过自主研发的岩石数字钻探测试系统,对不同强度材料的组合试件开展数字钻探试验;选择4种不同的机器学习算法(包括支持向量机、随机森林、LightGBM和BP-神经网络),利用钻进数据训练相应的算法模型,探究钻进速度、扭矩和推进力与岩石单轴抗压强度之间的关系;采用双层Stacking框架融合4种抗压强度预测模型,构建集成算法模型,以解决单一算法模型预测精度不足、泛化能力差的问题。研究结果表明,Stacking算法模型在不同转速下对岩石单轴抗压强度的预测性能优异,300 r/min转速与400 r/min转速下对不同试件的单轴抗压强度预测结果决定系数R2基本高于0.9,优于其他4种基学习器,且平均绝对误差占实际强度值的比例小于5%。现场应用表明,Stacking算法模型能有效预测巷道岩层的岩石单轴抗压强度,可为岩体随钻探测研究提供新的思路和方法。 展开更多
关键词 钻进参数 Stacking算法 强度预测 集成学习 模型融合
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基于细菌觅食优化Stacking集成学习的钻孔效率预测模型研究 认领 引用
3
作者 关涛 缴春祺 +3 位作者 俞澎 余佳 郭振邦 程正飞 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第2期232-244,共13页
钻孔效率是堆石坝料场开挖施工进度仿真的关键参数,其预测准确性直接关系到仿真模型的可靠性。针对现有数学方法预测效率较低、单一学习器难以满足仿真精度要求、集成学习研究中超参数调整方法局部搜索精细度不足的问题,本文提出了一种... 钻孔效率是堆石坝料场开挖施工进度仿真的关键参数,其预测准确性直接关系到仿真模型的可靠性。针对现有数学方法预测效率较低、单一学习器难以满足仿真精度要求、集成学习研究中超参数调整方法局部搜索精细度不足的问题,本文提出了一种基于细菌觅食优化Stacking集成学习的钻孔效率预测模型。首先,以某堆石坝现场采集的钻孔效率数据为目标变量,以其影响因素(如钻孔深度、岩石性质、高程等)为特征变量构建数据集;其次,采用XGBoost、LightGBM和MLP三种异质基学习器并行训练,并引入细菌觅食优化算法模拟趋化和繁殖行为,通过R2曲线实时追踪,迭代优化各基学习器的超参数,确保输出稳定的“元特征”;最后,将各基学习器的预测结果输入支持向量回归(SVR)元学习器,通过整合多模型的互补信息,在抑制偏差与方差的同时获得集成预测结果。实验结果表明,经细菌觅食优化后,各基学习器的R2均可达到0.93以上,PCC值均超过0.97,集成模型在整个样本数据集上的学习曲线也平滑稳定,残差分析显示预测值与真实值的残差序列在零均值线附近均匀分布,最终结果的PCC值接近0.98,可以满足施工过程仿真需求。 展开更多
关键词 钻孔效率 施工仿真 Stacking集成学习 XGBoost LightGBM MLP 支持向量机
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基于改进ER规则的隧道围岩智能分级Stacking集成学习模型 认领 引用
4
作者 赵思光 王明年 +4 位作者 童建军 夏覃永 李泽星 霍建勋 易文豪 《隧道建设（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2026年第4期777-789,共13页
为进一步提高钻进参数用于围岩分级方法的适用性,基于改进ER(evidence reasoning)规则的Stacking集成学习方法,建立以钻进参数为驱动的围岩智能分级模型。首先,基于现场采集的大量钻进参数围岩分级样本,用支持向量机、随机森林等6种常... 为进一步提高钻进参数用于围岩分级方法的适用性,基于改进ER(evidence reasoning)规则的Stacking集成学习方法,建立以钻进参数为驱动的围岩智能分级模型。首先,基于现场采集的大量钻进参数围岩分级样本,用支持向量机、随机森林等6种常规机器学习方法构建围岩智能分级基模型;其次,通过考虑各基模型在验证集上的准确率和错误样本类型建立基模型可靠性计算方法,通过考虑各基模型在验证集上的输出分类概率向量的多样性建立基模型权重计算方法,实现ER规则的改进;最后,基于ER规则的元分类器推理过程,以各基模型在测试集上的分级概率向量为输入,构建综合考虑基模型可靠性和权重的围岩智能分级模型。结果显示:1)与各基模型相比,集成模型在预测集上的总体准确率由90.0%~92.5%提高到96.0%,可靠性由86.0%~89.0%增加到94.7%;2)对全部基模型均判对的样本,集成模型全部判断正确,对多数基模型均判错的样本,集成模型也能进行部分改正;3)集成模型较各基模型计算时间延长4~10倍,但整体效率仍为毫秒级,可以满足现场工程应用需要。 展开更多
关键词 隧道 围岩分级 ER规则 Stacking集成学习 钻进参数 多样性度量
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基于Stacking集成学习的地震分频属性智能融合与薄砂体预测方法:以鄂尔多斯盆地庆城南区为例 认领 引用
5
作者 郭雯 李智博 +6 位作者 严睿 李伟 赵国玺 岳大力 王武荣 谷晨伟 吴胜和 《地质科学》 CAS CSCD 北大核心 2026年第1期285-296,共12页
陆相凹陷湖盆重力流沉积储层是致密油、页岩油富集的有利场所,具有砂泥薄互层的特点,常规储层预测方法难以准确预测。鉴于此,本研究以鄂尔多斯盆地庆城油田长7段互层型致密砂岩为例,提出了分频智能反演与分频属性智能融合的薄层砂体预... 陆相凹陷湖盆重力流沉积储层是致密油、页岩油富集的有利场所,具有砂泥薄互层的特点,常规储层预测方法难以准确预测。鉴于此,本研究以鄂尔多斯盆地庆城油田长7段互层型致密砂岩为例,提出了分频智能反演与分频属性智能融合的薄层砂体预测技术,有效提高了地震数据的薄层砂体预测精度。首先,利用小波分频技术将地震体分解为不同频段的分频数据体,继而优选出能够有效表征砂体厚度的属性集合。然后,利用少量井与地震数据,开展分频智能反演,得到反映岩性的反演属性体。最后,构建Stacking集成学习框架,以测井解释的砂厚作为监督标签,对优选的分频属性与反演属性进行智能融合,将预测结果与验证井砂体厚度的相关性由0.375提高至0.678。该研究方法能够为互层型薄砂层精细刻画提供技术借鉴,具有广泛的应用价值。 展开更多
关键词 鄂尔多斯盆地 薄砂体预测 智能融合 地震解释 Stacking集成学习
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基于分季节相似日聚类和Stacking集成学习的超短期光伏功率预测 认领 引用
6
作者 李忠文 李海洋 +2 位作者 程志平 随权 王义 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期732-740,共9页
为解决传统超短期光伏功率预测中单一预测模型稳定性欠佳、泛化能力受限等缺陷,提出一种基于分季节相似日聚类和Stacking集成学习的超短期光伏功率预测方法。首先,采用皮尔逊和斯皮尔曼相关系数筛选出光伏出力关键气象特征;其次,基于澳... 为解决传统超短期光伏功率预测中单一预测模型稳定性欠佳、泛化能力受限等缺陷,提出一种基于分季节相似日聚类和Stacking集成学习的超短期光伏功率预测方法。首先,采用皮尔逊和斯皮尔曼相关系数筛选出光伏出力关键气象特征;其次,基于澳大利亚某光伏场站历史数据进行分季节K-均值相似日聚类,以便更准确地反映光伏发电的季节特性;然后,选择长短期记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)、极限学习机(ELM)和支持向量机(SVM)作为基学习器,采用极限梯度提升(XGBoost)作为元学习器,并通过粒子群优化算法(PSO)对XGBoost的超参数进行优化,构建Stacking集成预测模型;最后,通过仿真实验证明该方法在不同季节的多种天气条件下表现出良好的预测性能和稳定性。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 神经网络 K-均值聚类 Stacking集成学习
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基于Attention-Stacking的边坡稳定性预测 认领 引用
7
作者 李小双 缪鑫 +2 位作者 蒋宏伟 王孟来 庞建涛 《黄金科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2026年第3期661-673,共13页
传统的边坡稳定性预测方法依赖精确地质参数且难以处理非线性问题,而单一机器学习模型泛化能力有限。为了提高预测精度和稳健性,提出了一种基于注意力机制的多模型融合方法。该方法以随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和XGBoost为基学习器... 传统的边坡稳定性预测方法依赖精确地质参数且难以处理非线性问题,而单一机器学习模型泛化能力有限。为了提高预测精度和稳健性,提出了一种基于注意力机制的多模型融合方法。该方法以随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和XGBoost为基学习器,并通过贝叶斯优化基学习器的超参数,构建Attention-Stacking集成框架,引入双重注意力机制的元学习器,分别对输入特征和基模型输出进行动态权重分配。该方法的准确率达0.8604,精确率、召回率和F1分数分别为0.9206、0.8169和0.8657,均优于单一模型和传统Stacking方法。特征重要性分析显示,模型能够自动聚焦于内摩擦角和黏聚力等关键参数。研究表明,注意力机制能够有效提升集成模型的适应性和可解释性,为边坡稳定性预测提供了一种可靠的数据驱动解决方案。 展开更多
关键词 边坡稳定性预测 机器学习 注意力机制 Stacking 贝叶斯优化
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基于集成学习Stacking算法的南极热流预测模型 认领 引用
8
作者 蔡轶珩 张晓晴 +3 位作者 稂时楠 崔祥斌 何彦良 张恒 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2026年第1期55-62,85,共8页
大地热流(heat flow,HF)是指地球内部传递至地表的热能,它能够揭示地球深部的各种作用过程及能量平衡信息。在南极洲地区,掌握热流情况对于模拟冰盖动态变化具有极其重要的意义。本研究运用机器学习中的Stacking堆叠算法,构建一个南极... 大地热流(heat flow,HF)是指地球内部传递至地表的热能,它能够揭示地球深部的各种作用过程及能量平衡信息。在南极洲地区,掌握热流情况对于模拟冰盖动态变化具有极其重要的意义。本研究运用机器学习中的Stacking堆叠算法,构建一个南极洲热流预测模型。该模型整合13种与热流相关的地质及地球物理特征的观测输入数据,并集成GBDT、XGBoost、RF、LightGBM、ET和MLP等6种常用于解决回归预测问题的机器学习算法,对热流的分布特征进行预测。实验结果表明,采用Stacking模型的预测精度优于多种基准模型。通过该模型得到的新的南极热流分布预测图,与其他传统方法所绘制的大规模估计热流分布图相比,更加契合南极洲热流的实际分布情况,展现出更为卓越的性能。 展开更多
关键词 集成学习 Stacking算法 大地热流 南极洲
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Stacking-SHAP对光纤激光器腔体参数解释及调控 认领 引用
9
作者 朱伟杰 韩小祥 +4 位作者 曲晓飞 李君 张海洋 张云婕 严祥安 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2026年第3期364-375,共12页
为了阐释光纤激光器腔体参数与脉冲特性之间的非线性关系并优化腔体结构设计,采用一种基于stacking集成学习与沙普利加和解释(SHAP)分析相结合的方法,实现了激光器性能预测及设计优化。基于保偏光纤结构构建了可饱和吸收体锁模光纤激光... 为了阐释光纤激光器腔体参数与脉冲特性之间的非线性关系并优化腔体结构设计,采用一种基于stacking集成学习与沙普利加和解释(SHAP)分析相结合的方法,实现了激光器性能预测及设计优化。基于保偏光纤结构构建了可饱和吸收体锁模光纤激光器的理论模型,通过数值仿真成功实现了数百飞秒量级的超短脉冲输出,并建立了腔体参数与脉冲特性映射数据库;在此基础上采用两阶段stacking集成学习框架构建高精度预测模型,结合SHAP方法解析了腔体参数对脉冲特性的贡献度及其交互作用机制;通过元启发算法平台的6种元启发算法对stacking代理模型实施多目标寻优,实现了激光器腔体参数的逆向设计优化。结果表明,色散补偿光纤(DCF)的引入,使得脉冲能量提升至约2倍、峰值功率增加至4倍,通过色散管理实现的腔内压缩技术将脉宽压缩至400 fs量级;stacking集成模型相较单一模型具有显著精度优势;SHAP定量分析揭示了增益饱和能量、DCF长度等关键参数的主导作用;进化场优化算法寻找的腔体参数峰值功率最大。该研究对激光器腔体结构的智能化优化设计具有一定的借鉴意义。 展开更多
关键词 光纤激光器 色散管理 stacking集成学习 沙普利加和解释 参数调控
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考虑骨料级配和衍生特征的Stacking深度集成混凝土强度预测 认领 引用
10
作者 蔡志坚 王晓玲 +3 位作者 张君 王栋 吴斌平 余红玲 《水力发电学报》 CSCD 北大核心 2026年第2期15-30,共16页
抗压强度预测对于混凝土施工质量控制具有重要意义。现有抗压强度预测模型多关注于初始配合比的影响,缺乏考虑骨料级配及衍生特征的影响及其可解释性分析。针对上述问题,本研究提出一种综合考虑骨料级配和衍生特征的Stacking深度集成抗... 抗压强度预测对于混凝土施工质量控制具有重要意义。现有抗压强度预测模型多关注于初始配合比的影响,缺乏考虑骨料级配及衍生特征的影响及其可解释性分析。针对上述问题,本研究提出一种综合考虑骨料级配和衍生特征的Stacking深度集成抗压强度预测模型,用于提升抗压强度预测精度和可解释性。该模型采用三种主流集成学习模型与卷积神经网络作为基学习器,以充分利用各主流算法的多样性和异质性。其中,为弥补基于树的模型对超参数敏感以及对高维特征提取能力弱的不足,引入通道注意力机制对卷积神经网络进行改进,进而提升特征提取能力。采用融合注意力机制的多层感知机模型作为元学习器,以降低模型过拟合风险。基于SHAP理论,深入挖掘混凝土强度预测的关键特征及特征交互影响。结果表明,所提模型综合考虑了骨料级配和衍生特征,抗压强度预测精度提高了27.53%。SHAP分析表明,水胶比,水,粉煤灰/水,水泥以及31.5~40 mm粒径的骨料质量分数为关键的模型驱动因素。本研究所提模型不仅提升了强度预测准确性,还通过可解释性分析揭示了影响混凝土强度的核心参数,为混凝土智能化管控提供了理论指导。 展开更多
关键词 混凝土 抗压强度预测 骨料级配 卷积神经网络 Stacking深度集成模型 SHAP分析
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基于改进型谱减法和stacking集成学习的低频海洋哺乳类动物声音分类 认领 引用
11
作者 曹莉凌 金朝阳 +1 位作者 张铮 曹守启 《生物多样性》 CAS CSCD 北大核心 2026年第5期200-214,共15页
我国远洋渔业活动的快速发展,对海洋生态环境和海洋哺乳动物的生存产生了严重的负面影响。海洋哺乳类动物声音识别能够辅助监测其种群和栖息地的动态变化,在监测、生态保护和生态学研究中具有重要作用。针对海洋环境中哺乳类动物声音信... 我国远洋渔业活动的快速发展,对海洋生态环境和海洋哺乳动物的生存产生了严重的负面影响。海洋哺乳类动物声音识别能够辅助监测其种群和栖息地的动态变化,在监测、生态保护和生态学研究中具有重要作用。针对海洋环境中哺乳类动物声音信号易受背景噪声干扰、特征提取与分类准确率较低的问题,本文提出了一种基于改进型谱减法与stacking集成学习的分类方法。首先,利用变分模态分解(variational mode decomposition)将含噪音频按频率带分解,并通过Pearson相关系数筛选噪声模态,再使用谱减法实现针对性降噪。其次,在特征提取方面,本文提出特征融合方案,结合音频的时域、频域统计特征和通过卷积神经网络在Mel语谱图上提取的深度特征,并利用线性判别分析(linear discriminant analysis)进行降维处理,然后通过特征融合构建出具有综合判别信息的多维特征向量。最后,采用stacking集成学习模型进行声音分类识别,将支持向量机(SVM)、k最邻近(KNN)、极端梯度提升(XGBOOST)、多层感知机(MLP)和高斯朴素贝叶斯(GNB)5个基学习器的预测结果通过LightGBM元学习器进行融合。实验结果表明,该方法在低频率海洋哺乳动物声音分类任务上较传统机器学习准确率平均提高了8.04%。 展开更多
关键词 海洋哺乳动物声音识别 stacking集成学习 谱减法 变分模态分解 声学识别
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Stacking集成学习在新疆乌鲁木齐市流感预测中的应用 认领 引用
12
作者 祖力皮卡尔·吐迪 努热娜·阿合拜 +1 位作者 方惟一 张凯伦 《实用预防医学》 CAS 2026年第2期178-182,共5页
目的建立堆叠(Stacking)集成模型应用于乌鲁木齐市流感样病例(influenza-like illness,ILI)预测,为乌鲁木齐市流感的科学防控提供数据支持。方法利用2015年第1周—2023年第52周的乌鲁木齐ILI%数据构建Stacking集成模型,通过均方根误差(r... 目的建立堆叠(Stacking)集成模型应用于乌鲁木齐市流感样病例(influenza-like illness,ILI)预测,为乌鲁木齐市流感的科学防控提供数据支持。方法利用2015年第1周—2023年第52周的乌鲁木齐ILI%数据构建Stacking集成模型,通过均方根误差(root mean squared error,RMSE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)来评估模型的预测性能。结果乌鲁木齐市2015—2023年ILI%在0.47%~14.98%,平均值为4.44%;相较于自回归求和移动平均、人工神经网络和支持向量机回归模型,Stacking集成模型在模型拟合上RMSE分别降低了72.79%、48.72%、55.06%,MAE分别降低了70.79%、33.33%、27.78%,Stacking集成模型在模型预测上RMSE分别降低了3.74%、23.22%、0.49%,MAE分别降低了1.71%、19.25%、1.15%。结论Stacking集成模型预测性能优于单一模型,能够为乌鲁木齐市流感疫情科学防控提供有力的数据支持。 展开更多
关键词 流行性感冒 Stacking集成学习 预测 流感样病例
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基于Stacking集成机器学习的银川平原地下水位动态预测 认领 引用
13
作者 丁朋朋 王苏桐 +3 位作者 郭政 杨熙 唐利君 关红 《灌溉排水学报》 CAS CSCD 2026年第8期113-120,共8页
【目的】精准模拟与预测银川平原地下水位的动态变化。【方法】基于银川平原33 a逐月地下水位、气温、降水量和蒸散发量的监测数据,采用偏自相关函数与时序互信息确定历史地下水位的最优滞后阶数,构建支持向量机回归(SVR)、随机森林(RF... 【目的】精准模拟与预测银川平原地下水位的动态变化。【方法】基于银川平原33 a逐月地下水位、气温、降水量和蒸散发量的监测数据,采用偏自相关函数与时序互信息确定历史地下水位的最优滞后阶数,构建支持向量机回归(SVR)、随机森林(RF)、人工神经网络(ANN)、梯度提升决策树(GBDT)和极限梯度提升(XGBoost)地下水位动态预测的机器学习模型;在此基础上,以岭回归(Ridge)为元学习器,融合单一模型的预测结果,建立Stacking集成预测模型,开展银川平原地下水位动态预测。【结果】各监测井的历史地下水位最优滞后阶数介于6~8阶;集成模型预测性能显著优于5种单一模型,平均决定系数(R2)、绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)分别为0.933、0.357 m与0.500 m,平均残差分布和平均残差均值分别为1.393 m和0.006 m。【结论】基于地下水位多阶滞后特征与Stacking集成策略构建的动态预测模型,可有效提升银川平原地下水位的预测精度与稳定性。 展开更多
关键词 地下水位预测 机器学习 Stacking算法 最优滞后 银川平原
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Exceptional precipitation strengthening via novelβ'-phase structures mediated by stacking faults in a Mg-Gd-Er-Ag-Zr alloy 认领 引用
14
作者 Dongyue Zhao Qiang Yang +7 位作者 Zefeng Xie Haokun Yang He Ma Xin Qiu You Lv Ruizhi Wu Yudong Fu Jinghuai Zhang 《Journal of Magnesium and Alloys》 SCIE EI CAS CSCD 2026年第2期518-529,共12页
The Mg-8Gd-3Er-0.5Ag-0.5Zr(wt.%)alloy fabricated by hot-extrusion+stamping exhibits an exceptional aging hardening response,with the yield strength being improved by>200 MPa.Traditional extrusion microstructure was... The Mg-8Gd-3Er-0.5Ag-0.5Zr(wt.%)alloy fabricated by hot-extrusion+stamping exhibits an exceptional aging hardening response,with the yield strength being improved by>200 MPa.Traditional extrusion microstructure was observed in the as-extruded sample,with the elongated non-recrystallized grains showing typical(10.10)fiber texture.After stamping,almost all non-recrystallized grains were twinned mainly following the(10.12)twin orientation.This significantly changed precipitate morphologies formed during the following aging,from the well-known granularβ'precipitate into net-workβ'+β'H structure,with the granularβ'precipitates being connected by chain-likeβ'H precipitates.Additionally,a novel fault was found in theβ'precipitates,whose formation is highly related to the metastable I2-type stacking fault.This new precipitation structure means the effective interparticle spacing being approximately zero,and the faults in theβ'precipitates can not only enhance strength of precipitates but also could efficiently impede dislocation motion,thus resulted in positive contribution on alloy’s yield strength.This work provides new insights in developing high-strength Mg alloys by modifying precipitation structure along with the inner faults in precipitation. 展开更多
关键词 Mg alloys Aging strengthening Precipitates Strengthening mechanisms Stacking Fault.
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High strength-ductility WE43 alloy by inducing nanoscale precipitates and I1 stacking faults 认领 引用
15
作者 Rong-guang LI Yu BAO +4 位作者 Bo-shu LIU Di WU Hang ZHANG Shan-shan LI Sha SHA 《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》 SCIE EI CAS CSCD 2026年第4期1088-1101,共14页
A bimodal structure in the WE43 alloy was constructed through traditional extrusion.The results suggest that the dominant dynamic recrystallization(DRX)mechanism in the alloy extruded at 300℃(E300)is twin-induced DRX... A bimodal structure in the WE43 alloy was constructed through traditional extrusion.The results suggest that the dominant dynamic recrystallization(DRX)mechanism in the alloy extruded at 300℃(E300)is twin-induced DRX(TDRX),while the discontinuous DRX(DDRX)prevails when extruded at 330℃(E330)and 370℃(E370).For all three kinds of alloys,a decrease in extrusion temperature results in enhanced strength without a significant loss of ductility.Notably,the E300 alloy demonstrates outstanding comprehensive mechanical properties,with a yield strength of 325 MPa,an ultimate tensile strength of 365 MPa,and an elongation of 10.2%.Numerous blocky Mg14Nd2Y with size of~100 nm is formed within elongated grains,which contributes to the increased strength of E300 alloy.Additionally,the high-density of I1 stacking faults and fine blocky precipitates within elongated grains enhance ductility. 展开更多
关键词 magnesium alloy bimodal microstructure precipitate stacking faults mechanical properties
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Achieving Ambient-Temperature Fast Hydrogenation Properties in Ga-Doped Mg-Ni Alloy:Dual-Phase Synergistic Catalysis and Stacking Fault Channels 认领 引用
16
作者 Shiyang Hu Xin Ding +5 位作者 Wenchao Cao Xiangfeng Ma Hongxian Shen Yong Zhang Jingjie Guo Ruirun Chen 《Rare Metals》 SCIE EI CAS CSCD 2026年第4期712-728,共17页
The high operating temperatures and sluggish kinetics of Mg-based hydrogen storage materials(HSMs)are urgently being addressed.In this work,a novel Mg-Ni-Ga HSM with dual-phase synergistic catalysis is developed,inclu... The high operating temperatures and sluggish kinetics of Mg-based hydrogen storage materials(HSMs)are urgently being addressed.In this work,a novel Mg-Ni-Ga HSM with dual-phase synergistic catalysis is developed,including the fishbone-like Mg3Ni2Ga1 catalytic phase and the Mg2Ni phase with stacking faults(SFs).The spheroidization of Mg grains is inhibited by the pinning effect of the Mg3Ni2Ga1 phase,and the high-energy Mg grain boundaries are obtained.High-density SFs are induced in the Mg2Ni phase via Ga dissolution.It is worth noting that Mg94.5Ni5Ga0.5 alloy absorbs 0.37 wt%H2 merely at 25℃,and absorbs 2.71 wt%H2 at 150℃ under even 0.1 MPa.The dehydrogenation activation energy is significantly decreased from 81.86 kJ mol-1 in Mg95Ni5 alloy to 67.68 kJ mol-1.The room temperature and low-pressure hydrogenation performance are achieved through these multiphase synergistic catalysis:H2 molecule dissociation facilitated by the Mg3Ni2Ga1 phase,hydride nucleation promoted by high-energy Mg grain boundaries,additional rapid diffusion channels for H atoms,and the enhanced"hydrogen pump"effect provided by the Mg2Ni phase with SFs structure. 展开更多
关键词 hydrogen storage kinetics Mg‑based alloys stacking faults
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Fault Diagnosis for Rolling Bearings with Stacked Denoising Auto-encoder of Information Aggregation 认领 引用
17
作者 Li Zhang Xin Gao Xiao Xu 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 CAS 2019年第4期69-77,共9页
Rolling bearings are important central components in rotating machines, whose fault diagnosis is crucial in condition-based maintenance to reduce the complexity of different kinds of faults. To classify various rollin... Rolling bearings are important central components in rotating machines, whose fault diagnosis is crucial in condition-based maintenance to reduce the complexity of different kinds of faults. To classify various rolling bearing faults, a prognostic algorithm consisting of four phases was proposed. Since stacked denoising auto-encoder can be filtered, noise of large numbers of mechanical vibration signals was used for deep learning structure to extract the characteristics of the noise. Unsupervised pre-training method, which can greatly simplify the traditional manual extraction approach, was utilized to process the depth of the data automatically. Furthermore, the aggregation layer of stacked denoising auto-encoder(SDA) was proposed to get rid of gradient disappearance in deeper layers of network, mix superficial nodes’ expression with deeper layers, and avoid the insufficient express ability in deeper layers. Principal component analysis(PCA) was adopted to extract different features for classification. According to the experimental data of this method and from the comparison results, the proposed method of rolling bearing fault classification reached 97.02% of correct rate, suggesting a better performance than other algorithms. 展开更多
关键词 deep learning stacked denoising auto-encoder fault diagnosis PCA classification
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基于k-means与改进Stacking的异常用电检测模型设计 认领 引用
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作者 王白根 鲍兴江 +2 位作者 邵竹星 陆钦 胡中鲲 《微型电脑应用》 2026年第6期13-16,共4页
电力系统在现代社会中至关重要,但非技术性损失对电网安全运行构成威胁,传统监测手段检测精度较低。因此,提出一种基于k-means聚类算法和改进堆叠泛化算法的异常用电检测模型。实验结果表明,当k为3时,聚类的平均准确率达95.98%,且处理... 电力系统在现代社会中至关重要,但非技术性损失对电网安全运行构成威胁,传统监测手段检测精度较低。因此,提出一种基于k-means聚类算法和改进堆叠泛化算法的异常用电检测模型。实验结果表明,当k为3时,聚类的平均准确率达95.98%,且处理后的模型收敛速度更快、精确率更高、误报率更低。改进堆叠泛化算法的平均精确率为94.24%,优于标准堆叠泛化算法的93.08%,表明了所提出的模型能够助力减少非技术性损失并推动智能电网发展。 展开更多
关键词 电力系统 异常用电 检测模型 k-means Stacking
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基于Stacking+SHAP的离港航班滑出时间预测 认领 引用
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作者 夏正洪 黄君钏 +3 位作者 吴喜生 贾鑫磊 杨乐 李彦直 《科学技术与工程》 EI 北大核心 2026年第8期3543-3549,共7页
针对现有滑出时间预测模型的可解释性弱、泛化能力差的问题,提出一种基于Stacking+SHAP分析的离港航班滑出时间预测模型。首先,将滑出时间拆解成无障碍滑出时间和动态滑出时间,分别分析其与影响因素之间的相关性。然后,构建基于Stackin... 针对现有滑出时间预测模型的可解释性弱、泛化能力差的问题,提出一种基于Stacking+SHAP分析的离港航班滑出时间预测模型。首先,将滑出时间拆解成无障碍滑出时间和动态滑出时间,分别分析其与影响因素之间的相关性。然后,构建基于Stacking的滑出时间预测模型,对比滑出时间整体预测和分阶段预测的性能差异。最后,引入SHAP方法,量化Stacking模型中各特征变量的重要性,并使用深圳宝安国际机场实际运行数据对模型的合理性进行验证。结果表明:畅通滑出时间主要受机场跑滑系统构型的影响,动态滑出时间的主要受场面交通流的影响。虽然分阶段预测结果性能略逊色于整体预测结果,但模型的可解释性更强。Stacking模型预测结果的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为10.6%、99.7 s、140.5 s,±60、±180、±300 s的准确率分别为41.0%、86.3%、96.5%,预测精度和泛化能力均优于现有研究成果。基于沙普利加分析和相关性分析的双重特征筛选机制,可保证模型有较高预测精度的同时有效减少特征维度。 展开更多
关键词 滑出时间 可解释性 Stacking 交叉验证 SHAP
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基于Stacking多模型融合的航空发动机剩余使用寿命预测方法 认领 引用
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作者 白伟伟 杨治宇 +1 位作者 王晓敏 柴进 《装备环境工程》 CAS 2026年第5期53-63,共11页
目的解决航空发动机剩余使用寿命(RUL)预测中单一模型泛化能力不足的问题。方法提出一种基于Stacking多模型融合的航空发动机剩余使用寿命预测方法。首先利用随机森林算法和最大互信息系数对航空发动机剩余使用寿命预测的关键特征进行筛... 目的解决航空发动机剩余使用寿命(RUL)预测中单一模型泛化能力不足的问题。方法提出一种基于Stacking多模型融合的航空发动机剩余使用寿命预测方法。首先利用随机森林算法和最大互信息系数对航空发动机剩余使用寿命预测的关键特征进行筛选,在此基础上,采用滑动窗口方法对数据集中发动机运行数据进行样本重构,以提取的关键特征作为模型输入,以RUL值作为输出,构建融合多个单一机器学习算法的Stacking预测模型。结果相对于单一机器学习算法构建的模型,所提出的Stacking模型表现较好,相较于最优基学习器,Stacking模型RMSE和Score值分别减少19.16%和38.52%。消融实验证明特征筛选可以提升Stacking模型准确率。结论经过特征筛选的Stacking多模型融合方法可以有效提升RUL值的预测精度。 展开更多
关键词 航空发动机 寿命预测 集成学习 Stacking模型 多模型融合 特征选择
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