新会桥检车出租， 番禺桥检车租赁， 增城桥检车租赁  基于CBR的桥检车臂架结构潜在失效模式预测方法？  预测过程主要包括3部分，即实例库的构建、实例检索及修正、潜在失效模式预测。

     1）失效模式实例库的构建, 实例库是实例检索的基础，其结构与内容直接影响实例检索的准确性与效率。因此，在CBR的工程实际应用中，构建合理的实例库尤为重要。就桥检车臂架结构而言，其典型使用工况的不确定性与随机性导致失效模式的差异性。根据桥检车臂架结构失效模式模糊数据库，可确定同机型、不同典型使用工况下的桥检车臂架结构的失效模式（包括对应的失效发生区域、失效发生的位置、失效形式的定性/定性描述、失效形式可能性溯源描述）。通过建立桥检车典型使用工况与其臂架结构失效模式之间的对应关系，从而构建用于预测桥检车臂架结构潜在失效模式的实例库。 桥检车臂架结构失效模式实例库由桥检车典型使用工况和与之对应的臂架结构失效模式组成。桥检车典型使用工况的评判指标包括臂架结构的工作级别、载荷谱、伸缩油缸工作方式、支腿工作情况及超载使用情况。

  （1）臂架结构的工作级别,  臂架结构的工作级别按“等寿命原则”划分。根据臂架结构的使用等级和应力状态级别，将其工作级别划分为8个等级，即E1~E8。因此，臂架结构工作级别可描述为wl={Ei,Bj,Sk}，对应的量化方式为{i,j,k}，其中，i=1,2,…,8，j=0,1,2,…,10，k=1,2,3,4且Bj及Sk为工作级别的影响因素。

    (2）起重量、臂架工作长度、工作幅度及工作循环次数确定：失效桥检车臂架结构历史服役阶段中定检周期内典型使用工况下的载荷谱（包括起重量mQ、臂架工作长度L、工作幅度S及工作循环次数N）.  以汽车桥检车为例，其载荷谱获取方式。其中，起重量mQ通过载荷传感器进行测量，臂架工作长度L通过臂长测量装置（包括测长传感器—用于测量各臂节的伸长量；处理器—将测长传感器测得的各臂节伸长量以及基本臂初始长度进行叠加，从而得到当前工作状态下臂架结构的工作长度）进行测量，由于工作幅度S=L×cosα，因此，可通过臂架工作长度和变幅角α来测定工作幅度。变幅角度通过角度传感器测量得到，最终将采集到的结果通过显示器显示。

   （3）伸缩油缸工作方式,  根据臂架工作长度确定其伸缩油缸的工作方式，即伸缩油缸插销处于对应臂节的哪个插销点。以QY110V633汽车桥检车为例，当其臂架工作长度L=27m时，伸缩油缸插销处于各臂节{No.1,No.2,No.3,No.4,No.5,No.6}上插销点的位置为{②,②,②,①,①,①}。其中，臂节号为No.1时，插销点位置分布示意图，其余臂节与其类似。以此为基础，伸缩油缸工作方式可描述，其中ijl的下标i代表臂节号，j代表插销点，对应的量化方式。  

     (4）支腿伸缩情况支腿伸出量的差异导致桥检车底盘处于倾斜状态。桥检车倾斜起吊货物时，水平力的作用，会使货物的偏摆角增大，长期如此，有可能导致臂架结构整体失稳甚至整机倾翻。支腿伸缩情况可描述为lo={lleg1,lleg2,lleg3,lleg4}，其中legil为第i个支腿（i=1,2,3,4），支腿伸出量等级评语构成的评语集为{很好,好,一般,差,很差}，对应的数值为{1,0.9,0.8,0.7,0.6}。

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      基于上述分析，实例的评价指标集可描述为，dI为实例的评价指标集；Idk为使用工况中第k个评价指标（k=1,2,…,5），与lw、sl、wc、ol和cp相对应。2）实例检索及修正实例检索是CBR的重要环节，检索方法的优劣直接影响实例检索的效率与实例匹配的准确性。传统的实例检索方法有层次检索法、最近相邻检索法、模板检索法、知识倒影法，以及由上述方法衍生出的改进最近相邻检索法等。这些方法存在的共性问题是检索时间会随着实例库的增加而增长。为规避上述检索方法的不足，通过二次检索策略和欧式距离的改进，建立桥检车臂架结构潜在失效模式预测过程中的实例检索优化方案。实例检索步骤为：（1）实例初次检索设实例库中源实例的个数为n，源实例集可表示为：21nieeeeE（2-2）式中，ei为第i个源实例，其中i=1,2,…,n。每个源实例由五部分组成，包括源实例标号casei、使用工况的评价指标Idk（k=1,2,…,5）、评价指标所对应的属性名称xi、属性值yi和属性权重𝜔i。因此，每个实例可表示为：

      目标实例可以表示为，caseT为目标实例标号；j=1,2,…,m，其中m为对应评价指标Idk的属性个数。实际情况中，对桥检车臂架结构典型使用工况统计时，由于统计时间、人员的不确定性很难避免某个属性漏记的现象。若原实例或目标实例中属性ix漏记时，在实例表示过程中，yi和𝜔i的取值应为空。为消除桥检车臂架结构典型使用工况评价指标中属性量纲的差异性，便于属性值的比较和后续实例相似度计算，需根据文献所提的归一化处理方法，对源实例和目标实例中的属性值进行归一化处理，处理后的结果为：实例库中源实例eki时，确定其评价指标Idk的关键属性，即权值最大的属性xkij，其归一化后的属性值为ykij*，在目标实例中找到与eki中关键属性相对应属性xktj，其归一化后的属性值为yktj*，该属性的取值范围，若满足，则eki为有效实例。为关键属性局部相似度阈值，行业专家根据其知识及经验确定（设置为0.5）。实例库中的每个源实例均可按照源实例eki的判断方法，确定其是否为有效实例，将所有的有效实例汇集成临时实例库。有效实例的数目大大小于源实例的数目，从而提高了检索的效率。

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