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展示我国“十五”期间数控机床产业发展所取得成果的2006年中国数控机床展览会(CCMT2006)在上海新国际博览中心隆重举办。本届展览会共展出5台车铣复合加工中心,均为我国机床行业在“十五”期间引进国外先进技术、自主创新和产业化的精品。一、展品主要规格一览表二、展品简评1 相似文献
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以嘉兴旧城护城河水景观的改善为切入点,通过对护城河绿地系统及河道的整治,探讨在旧城区内水系格局完全消失,传统水乡的风貌荡然无存的状况下,尽可能地恢复一些江南水乡城市的特色. 相似文献
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探讨了摩擦焊接技术在土木工程钢筋连接接头批量生产领域应用的突出优势,介绍采用丝头与母材摩擦焊接的方法时进行设备选用的具体方法,并提出丝头、套筒参数要求及丝头焊接与施工生产的相关要求,对摩擦焊接技术在土木工程钢筋连接领域的早日应用具有重要意义. 相似文献
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针对传统卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)应用于焊缝缺陷识别时,池化模型适应差及特征选择能力低、以及易导致过拟合问题,提出了一种基于改进卷积神经网络(Improved pooling model and feature selection of CNN,IPFCNN)的焊缝缺陷识别方法。结合焊缝缺陷图像本身的特点,对传统平均池化模型做出改进,提出一种综合考虑池化域与其所在区域特征图分布的池化模型;为增强模型特征选择能力,提出将随机森林与卷积神经网络相结合的强化特征选择方法。以某汽轮机制造过程中焊缝缺陷识别案例对所提方法进行了验证和说明,结果表明提出的池化模型在处理不同特征分布的池化域时具有动态自适应性,并通过提高特征选择能力,使得所提方法比传统CNN方法具有更高的缺陷识别率。 相似文献
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为了解决复杂机电系统的海量数据的复杂性和动态性,以及对故障类型快速而有效地进行分类,提出一种基于信息熵的核熵判别分析—KEDA方法。首先,引入了信息熵的观点以便排除信息冗余后剩余的平均信息量能够保证异常模式的有效分类。其次,利用核熵成分分析对数据进行非线性映射和降维,为此确定基于熵的参数选取方法计算和KEDA算法步骤。从而在降维后的空间进行分类。最后,结合TE过程数据集对算法效果进行验证。通过仿真实验得知,提出的KEDA方法的识别率85%以上,表明KEDA方法比其他方法的有效性和优越性,具有一定的应用价值。 相似文献
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针对传统KPCA方法的模型参数选取对经验知识依赖程度过高、容易造成漏报和误报的缺点,提出一种基于集成熵核主成分分析的状态监测方法。该方法将传统的KPCA与信息熵结合,在高维空间用信息测度确定模型参数,用Renyi熵贡献提取核主成分,通过构造综合统计量进行状态监测。在TE过程和某企业的压缩机组系统上的仿真研究表明,所提方法较传统KPCA有更好的非线性数据处理能力和更高的故障或异常检测精度。 相似文献
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在中国数控机床展览会(CCMT2006)上,国内外72家参展厂家共展出数控车床、车削中心164台,其中车削中心14台(见表1所示)。国内3家企业展出了5台车铣复合加工中心(见表2所示)。这些产品基本代表了国内车削中心和车铣复合加工中心的水平。 相似文献
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