刘春军
- 作品数：3 被引量：23H指数：3
- 供职机构：南昌大学机电工程学院更多>>
- 发文基金：江西省教育厅科学技术研究项目国家自然科学基金江西省教育厅资助项目更多>>
- 相关领域：电气工程一般工业技术自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于数据驱动的汽车形态特征进化预测方法被引量：4
- 2015年
- 针对传统设计方法因依靠定性经验知识而存在的不足,提出一种基于历史数据的汽车形态特征进化趋势预测方法。提取汽车形态特征并将其数值化,获得进化初始序列,使用灰色理论、人工神经网络和马尔科夫链的组合分析模型解决序列样本量小且震荡波动等问题。使用数据替换法和灰色模型初步得到形态特征拟合值,以该拟合值作为输入、实测值作为输出训练BP神经网络,得到形态特征进化预测结果,进而使用马尔科夫链消除由系统随机性产生的误差,得到最终预测结果。以某品牌汽车侧面轮廓线为例论证了该方法的可行性。
- 徐秋莹杨明朗刘卫东晏合敏刘春军
- 关键词：数据驱动马尔科夫链
- 基于蚁群神经网络的LED灯管寿命预测被引量：4
- 2016年
- 针对高可靠性、长寿命复杂产品的可靠性评估过程,在加速寿命退化试验数据的基础上,提出了一种基于试验数据驱动的自适应智能方法,并对某型LED灯管的寿命与可靠性进行预测分析。首先,通过指数模型拟合性能退化曲线,推算出各组应力条件下的伪失效寿命值;再将蚁群算法结合BP神经网络等智能算法应用于寿命预测模型的建立,根据试验证明寿命服从对数正态分布,且检验寿命必须满足置信度区间范围内;最后,预测出正常应力条件下LED灯管的工作寿命。结果表明,基于蚁群神经网络预测LED灯管寿命的方法,预测误差较小,收敛速度快,能够满足工程要求。
- 刘春军肖承地刘卫东
- 关键词：蚁群算法BP神经网络蚁群神经网络
- 基于加速性能退化的LED灯具可靠性评估被引量：15
- 2014年
- 提出了一种基于加速性能退化的LED灯具可靠性快速评估方法。以LED灯具的使用寿命评估为目标,设计了温度和电应力的恒定应力加速退化试验及其加速模型,给出了基于性能退化的LED灯具可靠性评估一般流程。以国内某型LED灯管为试验对象,对其可靠性进行了评价:在正常应力水平下,该型LED灯管的寿命评估值为31 571 h。结果表明该方法能够快速、有效地评估LED灯管的可靠性。该方法不仅节省实验时间,而且对LED灯具的可靠性评估及产品质量管理有一定的参考价值。
- 肖承地刘春军刘卫东赵志伟刘桂平
- 关键词：LED加速退化试验可靠性评估
