某发动机附件张紧器异响案例分析

发动机前端附件轮系较为复杂,张紧器为附件轮系中最重要的零部件,保证轮系正常的运转。我们主要介绍某排量汽油发动机附件张紧器异响的原因、过程分析及解决措施,以供参考。     

直喷增压发动机爆震的研究

增压直喷发动机目前成为市场主流,而爆震是限制增压直喷发动机热效率的主要因素。我们主要对发动机爆震的现象,爆震与早燃的区别,爆震的产生机理进行了深入的分析研究,对爆震产生的危害进行阐述,并从多角度、多维度对爆震产生的原因进行深入分析,给出发动机爆震问题预防及解决方案。     

增程器发动机机油泵降油耗方案

GRE发动机作为增程器使用时,相较于传统发动机而言工作工况单一,并且基本维持在发动机高效区域运转,因此提升发动机效率是降低增程器发动机油耗的主要方向。我们主要介绍的是根据增程器发动机对机油泵性能的需求,对机油泵进行设计优化,通过降低转排量以及叶片数量来降低机油泵能耗,从而达到降低油耗的目的。     

地区监督站的核安全监督职责

笔者根据自己多年从事核安全监督管理的实践和学习核安全法规的体会,特别是根据笔者本人在地区核安全监督站的工作经历,阐述了关于我国核安全监督管理体系的某些个人观点.     

使用遗传算法的乳腺微钙化点特征优化

乳腺微钙化点包含众多属性,由于其中存在的冗余和不相关属性降低了微钙化点病变类型判别的性能。因此,特征子集选择问题成为微钙化点病变类型识别中的重要问题。该文针对传统优化方法用于特征选择的种种缺陷,提出了基于遗传算法的特征子集选择测算法。经乳腺微钙化点特征选择实例分析,证明该方法拥有较强的并行性和寻优能力,在特征选择领域有广阔的应用前景。     

关于整车怠速工况下PCV阀异响问题解决

分析了整车怠速工况下PCV阀异响的原因及影响,从减振弹簧设计长度方面出发分析异响原因,制定措施并进行效果验证。     

基于DeepFM的深度兴趣因子分解机网络

推荐系统能够根据用户的喜好从海量信息中筛选出其可能感兴趣的信息并进行排序展示。随着深度学习在多个研究领域取得了良好的效果,其也开始应用于推荐系统。目前基于深度学习的推荐排序算法常采用Embedding&MLP模式,只能获得高阶的特征交互。为了解决该问题,DeepFM在上述模式中加入了因子分解机(Factorization Machine,FM),能够实现端到端的低阶与高阶特征交互学习,但其缺乏用户兴趣多样性的表示。鉴于此,通过将多头注意力机制引入DeepFM,提出了深度兴趣因子分解机网络(Deep Interest Factorization Machine Network,DIFMN)。DIFMN能够根据待推荐的不同物品自适应地学习用户表示,展示用户兴趣的多样性。此外,该模型根据用户历史行为的种类添加了喜好表征,从而不仅能够应用于只记录用户爱好的历史行为的任务,还可以处理同时记录用户喜欢与不喜欢的历史行为的任务。采用tensorflow-gpu进行算法的实现,在Amazon(Electronics)和movieLen-20m两个公开数据集上进行对比测试,实验表明所提算法相比DeepFM分别有17.70%和35.24%的RelaImpr提升,验证了其可行性与有效性。     

第三代篦式冷却机物料锁风阀

新型科位锁风阀──电动弧形阀是采用料位监测装置（即CTS-DFA型射频电容式物位限位开关）控制弧形阀板的卸料动作．保证了既不漏风又节能,而且便于自动控制．     

气门座圈环带宽度对发动机使用寿命的影响

我们主要分析了800h耐久试验的某发动机气门间隙下降问题,通过多方论证、实物解析、过程排查以及对标分析,发现该发动机图纸未对气门环带尺寸标注,生产过程该尺寸未进行管控,对加工后缸盖的气门环带宽度检测,环带宽度远小于对标产品。因此导致发动机早期磨损加快,气门间隙不合格,影响发动机的使用寿命。针对气门环带宽度问题,通过三维模拟,尺寸链计算,优化图纸,制定加工工艺与检测方法,最终达成发动机耐久实验,提高发动机的使用寿命。     

以汽油和甲醇为燃料时小型二冲程发动机摩擦特性比较

采用往复振动机模拟小型二冲程发动机运转工况，实验研究汽油和甲醇为燃料时发动机气缸和活塞环间的摩擦特性，并比较分别使用润滑油新油、润滑油老化油、润滑油新油和老化油的混合油作为润滑油时气缸和活塞环间的摩擦特性。结果表明，以甲醇为燃料时的摩擦因数和磨损量均小于以汽油为燃料时的摩擦因数和磨损量，特别是使用添加了润滑油新油的燃料时的摩擦因数和磨损量最小。通过黏度和热重（TG）分析，探讨甲醇燃料改善气缸和活塞环间的摩擦特性的原因，结果表明，甲醇燃料具有较高的黏度和较低的摩擦因数，因而以甲醇为燃料时可以降低磨损