滚动轴承知识表征与检索方法

以滚动轴承知识为对象,利用集成定义方法（IDEF）的建模技术,借鉴产品模型数据交换标准（STEP）应用协议的开发方法,对知识建模进行了系统的分析,建立了中性知识表征体系,并用人工神经网络、规则推理和人工参与相结合的方法实现了知识检索,突破了传统规则推理的缺陷。同时,为支持产品分布式集成信息系统底层知识的建模和检索提供了系统方法。     

数据库网络检索评价及OVID检索功能

充分阐述了OVID系统的优势及其检索功能,同时也指出了OVID系统存在的缺陷和不足.     

CNKI数据库检索策略

介绍了ＣＮＫＩ产生的历史背景及其组成部分,并结合具体操作步骤分析了ＣＮＫＩ数据库系统检索策略。     

DIALOG系统光盘数据库及检索

ＤＩＡＬＯＧ系统光盘数据库是基于ＷＩＮＤＯＷＳ检索界面下的检索系统；本文阐述了检索过程中专项检索、命令检索的使用以及检索策略的修改、检索结果显示、保存等问题的处理方法。     

国际联机检索中经济商情数据库的开发和利用

国际联机检索中经济商情数据库的开发和利用胡屯兰（山西省科技情报研究所）山西省科技情报所检索咨询中心是通过各种检索工具书、国际国内联机信息检索和脱机信息检索系统以及缩微复制和代译资料来为用户提供服务的。其中，国际联机检索是当前国际上最先进的检索手段之一...     

数据库相关记录行的分组检索

从dBASE应用软件使用对象的角度出发,本文探讨了解决具有多值性数据项库文件的分组检索问题。通过一个典型实例提出问题并进行了诸方案的简要分析。叙述了“分组检索”软件的设计思路—引入了“记录群”和“符合率”概念,在原库文件设计习惯的基础上,通过对检索条件集合的分解并判断记录群对条件的符合率,从而实现对记录群的检索。     

两个社科报刊篇目数据库检索功能比较

《复印全文目录索引数据库》和《中文社科报刊篇名数据库》是两种新颖的社会科学情报检索工具，均具有社科文献信息量大，内容新，回溯时间长，检索点多，查检速度快等特点，同时，两种数据库在收录范围，检索方法，检索功能诸方面也有许多不同之处，认真比较研究两者的不同，有利于全面利用这两种检索工具，并在利用中使之日趋完善。     

学位论文数据库的检索与利用

本文介绍了有关国内外学位论文全文数据库的收录情况、检索功能和检索方法,通过检索实例阐述了数据库的检索技巧及全文的获取.     

ACS全文数据库的使用及检索

全面介绍了美国化学协会主办的ACS全文数据库的内容、使用方法及检索技巧。     

滚动轴承的状态监测系统

论述了滚轴承的状态监测原理、方法和系统。为了判别轴承有无故障,采用了振动监测和温度监测系统对轴承进行在线监测。发现故障后,则采用共振解调法诊断出故障的部位及其趋势等。     

滚动轴承故障诊断中的分形

简述了滚动轴承运转中时序列时表现时的自相似性，重构了振动信号对应的嵌入相空间的序列，计算得出分维数，实验结果表明，振动时域序列的分维数在不同工况，不同间隙下是有差别的，可以做为识别主要轴承的特征量。     

滚动轴承损伤类故障的一种精确诊断模型

为了实现对滚动轴承元件表面损伤类故障的早期精确诊断,并考虑到载荷分布及轴承运动的影响,从理论上提出了一种模型来分析用高频共振法进行滚动轴承故障诊断时得到的包络信号及其频谱图,并试验验证了该模型的正确性和可行性.     

小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用

在共振解调技术的基础上，采用小波分析方法对滚动轴承的故障进行了有效的诊断，实例证明，小波分析对处理非平稳信号具有很好的应用效果。     

轧机CAD工程数据库系统的开发

针对轧钢机械设计中使用人工翻手册、查标准、取数据的方法存在烦琐、低效等问题,提出了借助相应面向对象的数据库开发技术,基于客户/服务器模式对轧机工程数据进行计算机化管理的方法,并以东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室的中厚板四辊轧机CAD系统为例,介绍了其中工程数据库的总体设计思想和数据信息的输入、修改、查询以及管理维护等技术的开发方法     

脂润滑滚动轴承EHD膜厚的计算简式

本文导出了适用于计算各类滚动轴承脂润滑弹流膜厚的公式。计算中不需要轴承的细部尺寸,计算简便,精度较高。理论计算与实验结果十分接近。文中对若干影响膜厚的因素进行了讨论并给出了计算实例。     

基于EMD和LMS自适应形态滤波的滚动轴承故障诊断

针对铁道车辆走行部的滚动轴承故障特征,其故障信号通常被调制到高频,且还有大量噪声,提出了一种EMD(EmpiricalMode Decomposition)分解和基于LMS(least mean square)算法的自适应广义形态学滤波相结合的方法。先采用EMD分解得到高频信号,将低频干扰和噪声相分离;再使用LMS算法的形态学滤波和闭运算的方法进行形态解调。最后对其进行频谱分析,提取出故障特征。通过仿真实验和实例表明该方法能够有效的消除大量噪声和低频干扰,提取出滚动轴承故障特征。该方法计算速度快,易于实现,具有较好的实用价值。     

图像数据库基于内容检索的索引方法研究

为了提高图像数据库的检索效率，必须提高高维索引的效率．通过对SR-tree和x-tree的结构和性能分析，引入X-tree中超级节点的思想，改进了分裂算法，设计了一种新的高维索引结构ESR-tree（Extended SR-tree）．ESR-tree采用超矩形和超球形相结合的包络方法，在节点结构中引入超级节点．通过改进插入和分裂算法，有效降低了重叠率，避免了不必要的分裂，更好地维持树的平衡．同时有效降低了CPU时间和I／O次数，提高了检索效率．实验表明，随着数据量和维数的增多，ESR-tree的性能明显优于SR-tree和X-tree．     

基于WDCNN-DLSTM的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承是机械设备中的核心部件,其运行状态对设备的运转有重要影响。深度学习作为滚动轴承故障诊断的重要方法越来越受到重视。由于传统的故障诊断方法没有充分利用数据时序性,提出了一种将第一层为宽卷积核的深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks with wide first-layer kernels, WDCNN)和深度长短时记忆网络(deep long short-term memory networks, DLSTM)相融合的模型(WDCNN-DLSTM)。WDCNN将传统的CNN第一层卷积核尺寸加宽,提高了模型对一维振动信号中的空间特征信息的提取能力;DLSTM将多个LSTM模块进行堆叠,提高了模型对一维振动信号中时序信息的提取能力。WDCNN-DLSTM将二者通过连接层融合,优势互补,提高了模型的判别能力。通过实验结果表明,相较于一些其他模型,所提出的方法具有更高的精确度。在变负载的情况下,也仍然实现了更好的分类效果。     

基于特征分析的滚动轴承诊断系统

根据现场检记的一些数据，将滚动轴承所发生的几种典型故障归类，应用数据处理技术建立了一个实用诊断系统，从而不仅可诊断轴承故障发生的部位，且易实现计算机对故障的精密诊断。