浸渍剂和压紧系数对全膜电容器端部电场分布的影响研究

全膜电容器边缘处的电场畸变是影响电容器元件击穿的重要因素之一.为研究浸渍情况和压紧系数对全膜电容器电场分布的影响,对电容器端部进行建模,通过改变浸渍情况和压紧系数,计算不同参数下电容器端部的电场分布情况,结果表明:未浸渍情况下电场最大值集中在折边处两侧,浸渍情况下场强在折边圆弧处分布较为均匀.同时发现,在浸渍情况下增大压紧系数K可以明显改善全膜电容器端部电场的分布情况.     

基准平面垂直断面法在爆破漏斗试验中的应用

系统阐述了基准平面垂直断面法在爆破漏斗试验中测量爆破漏斗体积的基本原理,并将隧道激光断面仪应用于金厂河矿1 750 m水平15^#采场底部切割巷道爆破漏斗试验爆破漏斗体积测量中。通过与传统体重法等计算法所得漏斗体积分析比较,结果表明基于隧道激光断面仪与3D Mine软件分析的基准平面垂直断面法实用性强、操作方便、结果直观可靠,达到试验预期目的。     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

HXD2型电力机车自动换端控制研究与实现

介绍了HXD2型电力机车自动换端控制技术,对相关控制原理进行了系统阐述.首先对自动换端功能进行了概述,然后对自动换端升弓原理进行了逻辑分析,最后对机车外重联模式下的自动换端控制进行了详细说明.     

多次采样平均在长波红外高光谱成像系统中的应用

长波红外高光谱成像系统由于光谱细分导致探测器所接收的目标信号的能量较一般成像系统弱,因此系统噪声对成像效果影响较大。针对这一现象,本文在分析系统噪声成分的基础上,提出采用ADC多次采样平均的方法来降低其噪声,并从理论上推导了该方法的有效性。然后搭建了实验系统,分析计算不同积分时间下,利用多次采样平均技术得到的信号和噪声大小,并计算系统的信噪比和NETD。结果表明,多次(m次)采样平均对系统的信号值几乎无影响,但可以将系统噪声降低至原来的m~(-1/2)倍。因此,该方法可将系统的信噪比提高至原来的m~(1/2)倍,并能有效降低系统的NETD,提高系统灵敏度。该方法为改善长波红外高光谱成像系统成像效果提供了一种方案。     

椭圆误差对滑动轴承转子系统运行特性的影响

建立了轴颈存在椭圆误差的滑动轴承转子系统动力学模型,通过求解雷诺方程计算出油膜力和轴承的承载能力,着重分析了椭圆误差对滑动轴承转子系统的能量损失、承载力系数以及端泄流量的影响,并根据稳定性临界转速得到椭圆误差对滑动轴承转子系统的能量损失、承载力系数以及端泄流量的影响曲线。研究结果表明:当偏心率小于0.2时,椭圆误差对滑动轴承转子系统的能量损失影响明显,当偏心率大于0.2时,椭圆误差对系统能量损失影响较小;随偏心率的增加,承载能力系数增加,椭圆误差越大,增加速率越小;同一系统中偏心率增加,轴承端泄流量增加,当偏心率大于0.6时,随椭圆误差的增加,系统端泄流量增加速率呈增大趋势。     

适应不同重力环境的仿壁虎机器人运动仿真

针对不同重力环境下仿壁虎机器人的运动稳定性、运动高效协调性等问题,基于四足机器人的步态规划现状和仿壁虎机器人自身特定的机械结构,设计了仿壁虎机器人在g、0、-g 3种环境下的足端轨迹和运动步态。在ADAMS仿真软件中研究了机器人的运动学和动力学特性,得到了仿壁虎机器人稳定爬行与脚掌黏附力、足端轨迹和运动步态的关系。探讨了仿真结果的合理性和局限性,为仿壁虎机器人在实际环境中的稳定运动奠定了理论基础。     

用风吕敷来装扮礼品吧(二)

春回大地,草长莺飞,万物复苏。随着茶季的到来,春茶大量上市,各种茶礼缤纷。您是否厌倦了千篇一律的茶盒包装?本期就介绍四款风吕敷茶礼包法,简单而美好,春茶的碧水清腴和春天般的万紫千红一眼难忘。圆柱形茶罐的两种包法方法一:简单的基本包法1.准备一块小号的风吕敷,反面朝上按对角铺好,中间放一圆柱形茶罐;2.拿起离自己最近的一角,朝里端方向罩住茶罐(图1);3.将里端的一角朝自己的方向盖住刚才那一角,按罐的宽度折叠好(图2);4.将左右二角在茶罐上方打一个真结(死结)即成(图3、图4、图5、图6)。     

网友评出2014年第12期《中国计量》好文章

<正>为了更好地服务读者,为读者提供更有针对性的资讯,《中国计量》杂志在中国计量网上发起"我喜爱的《中国计量》文章"网络投票评选活动。读者、网友登录中国计量网后,点击首页"评选出我喜爱的《中国计量》文章"的Logo标志,即可参与网络投票。每月15日,我们上传当期《中国计量》杂志目录,一个ID只能投票一次,所选     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。