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叶轮是多级离心泵中最为关键的过流部件之一,其结构对多级离心泵的外特性能和噪声特性具有重要影响。选取一典型多级离心泵为例,借助试验测量方法研究了3种叶轮结构变化下多级离心泵的性能表现和噪声特性,在M型多级离心泵专用试验台上进行多级离心泵的性能试验,并使用AS824型声级计来测量多级离心泵在不同工况下的综合噪声。结果表明,叶轮出口叶片1/2径切有助于提升多级离心泵的水力性能,但会增强其综合噪声强度;减小叶轮直径可小幅降低噪声强度,但其对噪声的抑制作用并不明显;减小叶片直径可较大幅度降低多级离心泵的综合噪声强度,但会使多级离心泵的性能明显降低,在满足性能要求的情况下可通过减小叶片直径来实现多级离心泵的降噪抑噪。 相似文献
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针对泡沫浮选加药状态检测困难、识别效率低和主观性强等问题,提出了一种结合多尺度卷积神经网络(CNN)特征及改进局部二值模式(LBP)计算方法的核随机权神经网络(K-RVFLNs)浮选工况识别方法。首先,对泡沫浮选图像进行非下采样Shearlet多尺度分解,将原始图像分解为不同频率尺度,设计多通道CNN网络对多尺度图像进行特征提取;再通过改进LBP算法提取特征作为补充,将CNN提取的图像特征与LBP特征进行融合;最后,通过核随机权神经网络映射到更高维空间进行分类决策,实现浮选加药状态的精确识别。实验结果表明,采用多尺度CNN及LBP-TOP特征融合的方法识别的精度比传统LBP算法提高了5.34%,比采用单CNN特征的方法提高了3.76%,结合K-RVFLNs实现浮选工况分类准确率高达96.38%,识别精度和稳定性较现有方法有较大提升,且减少了人工干预,有利于提高生产效率。 相似文献
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为了提高颗粒粒径测量的抗噪性,提出了一种基于遗传算法的颗粒粒径分布反演问题的解决方法。基于Mie散射理论,建立了颗粒粒径测量模型,用所设粒径分布对应的光强分布与实测光强的差值作为目标函数,采用非均匀变异算子提高了算法的局部搜索能力。对数学模型进行Matlab编程,利用遗传算法使目标函数达到极小值,然后得到对应粒径范围的概率,从而得以确定颗粒粒径分布。数值模拟仿真结果表明,相比传统的反演算法,该算法具有更好的抗噪性。 相似文献
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极点配置是控制理论课程中的重要内容,鲁棒性是衡量线性定常控制系统稳定性能的重要指标.文中提出了一种解决具有不确定性参数线性系统的鲁棒极点配置问题的方法,其中系统鲁棒性的指标采用加权的特征系数灵敏度,目标函数的求解采用标准的具有二次收敛性质的参数最优化方法.设计实例证实了该方法的可行性,故可作为控制理论课程的实际教学. 相似文献
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