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通过对粉煤灰砖抗折强度测量结果不确定度的评定,分析出影响试验结果的各种因素,为提高检测水平和精确度提供指导。 相似文献
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针对行星齿轮箱中各部件所激起的振动成分混叠、早期故障特征经常被较强的各级齿轮谐波成分以及环境噪声所湮没的问题,提出一种多共振分量融合卷积神经网络(multi-resonance component fusion based convolutional neural network,简称MRCF-CNN)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,对振动信号进行共振稀疏分解,得到包含齿轮谐波成分的高共振分量和可能包含轴承故障冲击成分的低共振分量;其次,构建多共振分量融合卷积神经网络,将得到的高、低共振分量和原始振动信号进行自适应的特征级融合,通过有监督的方式训练模型并进行行星齿轮箱故障诊断。对行星齿轮箱实验数据的分析结果表明,该方法能够有效分类行星齿轮箱中滚动轴承和齿轮的故障,成功对行星齿轮箱故障进行诊断,同时能够进一步增强卷积神经网络对振动信号所蕴含的故障信息的辨识能力。 相似文献
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针对高硫矽卡岩金铜矿中黄铁矿含量高、难抑制特点,采用对黄铁矿捕收能力非常弱的Z-200和丁基铵黑药作为浮选捕收剂,在低碱度条件下(pH值9.5)实现了铜与金的综合回收。研究结果表明:闭路试验混合精矿铜品位为21.15%、金品位为24.11g/t,铜和金的回收率分别可达93.92%和83.73%,选矿指标较为理想。 相似文献
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水文过程相依性是水文变异的主要表现形式之一,应用自回归模型对其进行拟合时合理确定模型阶数是一个难点问题。本文在分析AIC和BIC准则的基础上,提出了一种以原序列与其相依成分的相关系数作为拟合度指标,同时借用信息熵形式的函数式,作为模型不确定性度量指标的自回归模型定阶准则(简称RIC准则)。以AR(1)、AR(2)、AR(3)和AR(4)模型为例进行统计试验,将不同序列长度下该准则的定阶准确率与其他定阶准则进行比较,试验结果表明,RIC准则对于上述模型均具有较好的适应性,且定阶准确率远高于AIC准则,其中对于前三阶模型RIC准则优于BIC准则,但四阶模型略低于BIC准则。RIC准则的优势是可以同时满足模型定阶、相依程度分级与模型检验的需求,将其应用于实测水文序列分析,结果显示,该准则能较准确地识别自回归模型的阶数,且符合提出的"相依有变异而残差无变异的最小阶数"的检验标准。 相似文献
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为了解决中频炉烧结钍钨坯条密度偏低的问题,对中频炉进行了炉底、炉体、顶盖技术改造,改造后提高了工装的隔热效果,使中频炉耐热温度由2 300 ℃提高到2 800 ℃,然后进行钍钨坯条的烧结,研究了中频烧结钍钨坯条的工艺参数,结果表明:2 300 ℃烧结密度只有16.94 g?cm-3,提高烧结温度到2 800 ℃此时接近氧化钍的熔点(3 220 ℃),烧结后密度提升较大达到18.70 g?cm-3,达到后续加工要求,2 800 ℃烧结延长高温烧结时间和增加保温平台的方式对钍钨坯条的烧结密度影响不大。 相似文献
80.
某超大型复杂铀多金属矿具有有价元素含量低、目的矿物种类多而含量少的特点,为减少选别工作量,降低企业生产成本,有必要对该矿石进行预抛尾。从工艺矿物学角度探讨了预抛尾的可行性,最后建议在-2mm破碎细度下采用螺旋溜槽重选进行预抛尾,使有用矿物得到有效富集,并最终取得良好的选矿指标。 相似文献