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基于实际数据的燃气轮机振动监测
摘要 燃气轮机是一种非常复杂的机械，因为它既有静态结构，又有由振动现象引起的动态行为。需要采用监测和诊断程序来识别和定位振动缺陷，以确保燃气轮机等大型旋转设备正常运行。这是必要的，以避免灾难性的故障和恶化，并确保正常运行。利用基于频谱分析的方法，本研究的目的是提供一个模型，用于监测和诊断 GE MS3002 燃气轮机及其驱动的离心式压缩机的振动。这将通过利用该技术来实现。随后，收集离心式压缩机模型的振动测量值，作为对另一种方法的建议。该方法基于神经模糊方法类型 ANFIS，旨在创建一个等效系统，该系统能够在无需咨询人类的情况下做出决策，以检测振动缺陷。尽管所调查的压缩机存在缺陷，但该程序仍产生了令人满意的结果。
实际数据在临床发展和市场后活动中的力量
患者的生活经历通过提供健康状况的窗口来填补RWD中的空白。fortrea在临床试验/协议设计和策略注意事项中通常会说明患者的声音。我们认为，患者的见解对药物开发至关重要，因为它们从患者的角度提供了对患者群体需求的见解。我们的患者智能平台收集来自患者的数据，了解他们的疾病，对他们的护理满意以及对临床试验参与的看法。此外，对患者的整体了解使研究团队可以评估研究资格，减少研究过程中筛查失败和协议偏差。我们的患者洞察力计划可确保由患者和现场声音领导的稳健和及时的端点输送机制。
phys361-S24-Lecter-26-diffusion.pdf
•给定从实际数据分布采样的数据点，我们定义了一个正向扩散过程，在该过程中，我们以步骤向样本中添加少量的高斯噪声，从而产生一系列嘈杂的样本。
多元时间序列生成建模和预测的变异自动编码器和变压器：涡旋诱导振动的应用
本研究采用数据驱动的方法来研究物理系统振动，重点关注两个主要方面：使用变异自动编码器（VAE）生成物理数据（即数据“相似”与通过现实世界过程获得的使用变压器，以便使用体内稀疏传感器（观察者）中的信息在时间空间中连续预测柔性身体非平稳振动（2D时间序）。 VAE经过从作者进行的实验中收集的涡旋诱导振动（VIV）数据进行训练，然后负责生成类似于实验的合成VIV数据。 然后使用合成数据来训练一个变压器结构，其目标是使用稀疏观测值不断预测时间空间的振动。 针对实际实验测试了变压器（从未见过实际数据），并将其性能与对实际数据训练的相同体系结构进行了比较。 这样做，VAE的能力生成保留其培训数据内在属性的数据（即） 评估身体）。 最终提出了变压器体系结构，LSTM和DNN的预测性能之间的比较。使用变压器，以便使用体内稀疏传感器（观察者）中的信息在时间空间中连续预测柔性身体非平稳振动（2D时间序）。VAE经过从作者进行的实验中收集的涡旋诱导振动（VIV）数据进行训练，然后负责生成类似于实验的合成VIV数据。然后使用合成数据来训练一个变压器结构，其目标是使用稀疏观测值不断预测时间空间的振动。针对实际实验测试了变压器（从未见过实际数据），并将其性能与对实际数据训练的相同体系结构进行了比较。这样做，VAE的能力生成保留其培训数据内在属性的数据（即身体）。最终提出了变压器体系结构，LSTM和DNN的预测性能之间的比较。
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基于AHP-熵权法的配电网综合评价方法研究
首先，根据未来配电网的特点，构建一套评价指标体系并对其进行量化；然后，建立综合评价模型，采用AHP-熵权法相结合的主客观赋权法对指标进行赋权；最后，结合配电网实际数据进行评价并打分。
