深度学习在故障诊断中的应用综述

阐述了深度学习在故障诊断和图像分析、语音识别和文本理解等领域的应用;介绍卷积神经网络、深度置信网络、堆叠自动编码网络、递归神经网络4种典型的深度学习模型;综述近几年深度学习在故障诊断中的模型选择、学习算法和实际应用等方面的研究新进;探讨深度学习在故障诊断中的理论分析、特征提取、优化训练和研究拓展等。     

交叉杆并联机床结构参数优化

增大工作空间和提高灵巧度是并联机床设计的一项重要任务。依据运动学反解,采用三维搜索的方法得到了带约束条件的交叉杆并联机床的工作空间;利用自然坐标法推导了该机床的新型雅可比矩阵;基于工作空间和新型雅可比矩阵获得了交叉杆并联机床的灵巧度分布。在此基础上分析了机床各结构参数对工作空间和全域灵巧度指数的影响规律,然后用最小二乘法进行曲线拟合并以工作空间指数和全域灵巧度指数为优化目标对该机床进行优化,与优化前相比,两项指标分别增大了0.40倍和0.26倍,达到了机构优化的目的。     

电力工程蓄电池回路电缆截面选择

如蓄电池回路电缆截面选择过大会造成施工困难。结合蓄电池回路电缆截面选择的一般要求,对蓄电池的回路电流选择、允许电压降、电缆截面选择进行分析,结合工程实例计算并讨论了按允许电压降和温升两种方案的蓄电池回路电缆截面选择结果,论证减小蓄电池回路电缆截面的可能性。     

超临界流动不稳定性实验的通道不对称性研究

针对国内外超临界水流动不稳定性实验研究的匮乏,结合并联双通道实验研究和数值计算成果,对影响实验可行性的通道不对称性进行了分析和讨论。分析了超临界水并联双通道流动不稳定性实验中流量脉动的变化过程,并采用自编程序对系统的稳态特性和瞬态特性进行求解。结果表明：双通道流量不对称会降低实验的可行性;流量不对称性由几何结构不对称性引起;超临界水的物性变化规律导致流量不对称性在流体温度跨过拟临界的过程中被放大;流量不对称的程度受流体温度和双通道总流量影响,实验过程中可通过减小双通道总流量来提高实验的可行性。     

改性天然胶乳/壳聚糖/明胶三元复合材料制备研究

采用正交试验方法,考察了原料的配比、交联剂的用量及交联温度等对复合材料性能的影响。较佳的制备工艺条件分别为改性天然胶乳/壳聚糖/明胶配比60/20/20,交联剂用量0.004%,交联温度60℃。随改性天然胶乳的加入,复合膜柔韧性增强,力学性能下降;壳聚糖对复合膜的力学性能贡献大于明胶。     

硅藻在水质监测和古环境重建中的应用

硅藻是水生生态系统中重要的组成部分,其应用十分广泛.概述了硅藻在水质监测、评价及古环境重建中的研究概况,并提出了硅藻在我国未来水质监测方面的发展方向及在古环境重建中发挥了重要作用.     

铁路信号计算机联锁控制系统发展概况

介绍了目前我国钢铁行业铁路信号计算机联锁的发展现状,并根据现场使用情况进行评价和比较.     

三综合全负荷试验箱的试验安全性研究

三综合全负荷试验系统可以全面、准确地反映雷达等受试设备在高温、高湿和强震动环境下的性能,同时还可以发现受试设备的暂时性失效。但是,因为泄漏的电磁波在金属制成的三综合试验箱中会形成多次反射而加强,其能量足以影响雷达等受试设备的性能,甚至损坏受试设备;同时泄漏的电磁波也会影响测试结果的准确性。采用吸波材料是行之有效的方法。使用电磁场分析软件(FEKO)来计算三综合全负荷试验箱中的行波管附近的场强,然后再采用填充吸波材料的方法来减小试验箱中的场强;同时用FEKO计算在不同部位填充吸波材料后的场强,从而得到最佳的填充方案。     

微小流化床流化特性分析

在内径4.3, 5.5, 10.5, 15.5, 20.5和25.5 mm的6个气固微小流化床中,考察了石英砂和不同粒径的催化裂化催化剂的流化特性. 研究了流化床尺寸、颗粒及流化介质物性对微小流化床床层压降及最小流化速度的影响. 结果表明,不同颗粒及流化介质的微小流化床床层压降实验值均小于计算值. 传统的压降关联式不能直接用于微小流化床. 其最小流化速度随床径减小呈指数增大,在高径比1:1~3:1范围内,最小流化速度随料高增大近似呈线性增大,其增大速度随床径增大而变缓. 基于实验数据得出了微小流化床最小流化速度的关联式.     

条干仪标准信号发生器维修实例

标准信号发生器PRG（以下简称PRG）是采用数字合成技术,发出稳定周期性,具有随机性波形的电信号,用来模拟条干仪测试纱条时的检测器,在各种纱条牵引速度和不同纱条不匀率CV值条件下的输出信号,以检定条干仪信号处理系统的各项技术特性。