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21.
开关磁阻电机结构性转矩脉动抑制方法 总被引:5,自引:0,他引:5
开关磁阻电机具有结构简单、成本低和调速范围广等优势,但其双凸极结构和控制器的开关特性,导致存在转矩脉动现象,使得抑制转矩脉动成为焦点问题。首先从开关磁阻电机的结构和运行机理出发,针对线性解析方法难以分析转矩特征的问题,建立电机有限元模型求解出转矩特征并进行样机验证试验。分析样机结构参数对转矩脉动的影响,针对结构参数耦合问题,选择NSGA-Ⅱ算法在参数优化平台上对样机结构参数进行多目标寻优,在保证优化后样机的转矩脉动系数和平均转矩均优于初始电机的条件下,最终获得样机最优化结果。结果表明,不同结构参数对电机转矩的影响有较大的差异,对结构参数的优化能有效地抑制转矩脉动,该参数优化方法可以为开关磁阻电机结构性转矩脉动抑制提供参考。 相似文献
22.
对于供输弹系统早期故障信息易被湮没难以识别的问题,提出了基于多尺度特征融合的早期故障识别方法。首先通过变分模态分解(VMD)对振动信号进行分解得到不同时间尺度的分量信号,然后对各分量信号分别提取盒维数、信息熵特征,并进一步通过主分量分析(PCA)对上述两种特征进行融合,得到累计贡献率的前3个主分量组成的融合特征,最后通过概率神经网络PNN分别对上述三种特征进行分类比较,结果表明融合后的特征对供输弹系统3种工况有更高的正判率,对供输弹系统早期故障预兆更敏感,能对供输弹系统早期故障作出有效诊断。 相似文献
23.
随着我国"互联网+"时代的到来,传统学校教学模式和教学理念已不能满足时代发展的需要,全国各类院校倡导教学改革,提出开展线上教学,更是迫切要求将教学与互联网完美融合。本文重点探索计算机基础应用类课程在线教育教学设计、教学方法及考核方式。 相似文献
24.
随着科技的发展,铝合金在生活中的作用越来越重要。由于理化性能优异、耐蚀能力强,铝合金已经广泛应用于各工业焊接结构上,例如飞机、轻形汽车、大小化工容器等都采用了铝合金材料。钨极气体保护焊(GTAW)是一种很好的焊接方法,可以焊接大多数金属材料,尤其是有色金属,很好地发挥其优点。GTAW焊接铝合金,焊缝中的气孔不好控制,而焊缝中含有一定量的气孔,对焊缝的力学性能、塑韧性会有一定影响,这就限制了铝合金的应用。现简单介绍GTAW焊接铝合金如何控制焊缝中气孔,从而扩大铝合金在焊接结构上的应用。 相似文献
26.
27.
针对异构计算节点组成的大规模多状态计算系统的容错性能分析问题,提出了一种计算系统容错性能的评估方法。该方法采用自定义的两级容错性能形式化描述框架进行系统描述,通过构造多值决策图(Multi-value Decision Diagram,MDD)模型对系统进行容错性能建模,并基于构造的模型高效地计算出部件故障的条件下计算系统在特定性能水平上运行的概率,减少了计算的冗余性。实验结果表明,该方法在模型的大小和构建时间上均优于传统方法。该方法的提出将对系统操作员或程序设计者具有重要意义,使其确保系统适合预期应用。 相似文献
28.
为了解决线结构光3维测量中噪声光斑对提取精度的影响,采用了密度聚类灰度重心提取算法提取激光光条中心线。该方法由中心线预提取以及中心线最终提取两阶段组成,预提取阶段实现对激光与光斑两者中心线的同时提取,最终提取阶段采用基于连通性的密度聚类算法完整保留激光中心线并剔除噪声光斑。在仿真实验阶段,对大小为600pixel×600pixel、含有激光中心线的图像进行了加噪处理,并使用提取结果与真实中心线之间各点的均方根误差以及运行时间作为考察标准进行了实验研究。结果表明,该方法与传统灰度重心法相比,在高亮度各向异性光斑、高亮度小面积光斑、高亮度点噪声图像的均方根误差分别降低了12.59pixel,15.12pixel和83.36pixel,时间复杂度分别提高了0.383s, 0.412s和0.416s。该方法与传统灰度重心法相比具有更高的提取精度、近似的时间复杂度,且对噪声光斑具有较好鲁棒性,可以在噪声光斑图像中完整提取出光条中心线。 相似文献
29.
宽甸县岔条沟位于该区华北陆块东段古元古代辽吉裂谷宽甸段、营口-宽甸显生宙隆起与太子河-浑江坳陷衔接部位;处于北东向鸭绿江与太平哨深大断裂所夹持的北西向次一级构造带中,是区域上重要铅、锌、铜、金多金属矿化集中区。本文通过阐述区域地质背景、矿区地质特征、体地质特征及矿石结构、构造等,分析研究区的找矿远景。矿区内出露地层主要有早元古界辽河群盖县组(Ptlgx)、早元古界青白口系钓鱼台组(Qnd)、中生界白垩系小岭组(K1xl)以及第四系(Q)。区内以近东西向、北东向、近南北向、北西向构造为主,这些断裂构造不但控制着研究区内的矿化蚀变带、脉岩及地层的分布,也为成矿提供了运移通道和容矿空间,区内中生代花岗岩岩体为区内矿体的形成提供了重要的物质来源和热动力,研究区具有较好的找矿远景。 相似文献
30.
针对软件缺陷预测时缺陷数据集中存在的类别分布不平衡问题,结合上采样算法SMOTE与Edited Nearest Neighbor (ENN) 数据清洗策略,提出了一种基于启发式BP神经网络算法的软件缺陷预测模型。模型中采用上采样算法SMOTE增加少数类样本以改善项目中的数据不平衡状况,并针对采样后数据噪声问题进行ENN数据清洗,结合基于启发式学习的模拟退火算法改进四层BP神经网络后建立分类预测模型,在AEEEM数据库上使用交叉验证对提出的方案进行性能评估,结果表明所提出的算法能够有效提高模型在预测类不平衡数据时的分类准确度。 相似文献