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DSJ-1000型带式输送机具备高效低耗、耐用抗干扰强的热点,其长期使用中,由于投产年限较长,在构造设计方面较为落后,不利于煤炭的安全运输,因此,麦捷矿针对装减速机高速轴磨损套、机头快捷传动装置和胶带防飘带跑偏装置进行了设计优化,对该型号输送机的长期服役有了进一层的保障. 相似文献
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化工行业是国家经济发展的重要支柱产业,现代化科学技术的发展需要以数学作为支撑,从而将数学广泛应用于化工生产实践当中,对于提升化工行业的生产效率及产品质量等方面具有重要的作用。当前,化工行业想要获得可持续健康发展,依然要依赖于数学的发展,为了能够达到不断优化操作的目的,快速发展完善的计算机技术为数学建模在化工生产当中的应用提供了强大的支撑。 相似文献
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针对不良的步态会对下肢的关节产生不利的影响(加重行走的负担,能量消耗过快等),以及加重患病的风险,提出了利用KNN(k-nearest neighbor)算法对足外8和足内8两种不良步态与正常步态(对照组)进行分类学习,获取分类模型.三种步态的三维步态数据是从17名受试者在正常行走期间通过3D运动捕捉系统获得的,KNN模型对三种步态识别的总正确率为81.7%,对足外8步态的正确率为92.8%以及足内8的正确率为91.0%.模型的正确率较为准确,可以为矫正不良步态提供有力支持、减少不良步态的检测成本. 相似文献
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由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。 相似文献