瓦面进油对推力轴承承载能力的影响分析

基于FLUENT软件建立了推力轴承瓦面进油的CFD分析模型,分析了瓦面进油槽压力、位置以及宽度对推力轴承承载能力的影响规律。研究表明,合理的瓦面进油设计有利于提高推力轴承的承载能力。当进油槽压力达到一定数值后对油膜压力具有积极的增压作用;进油槽位置应靠近推力瓦入油边侧;进油槽宽度对承载能力的影响很小。研制了采用瓦面进油的某型重载推力轴承装置,开展了性能试验和1 100 h长跑试验,为推力轴承润滑系统的设计提供了参考。     

水泥窑系统设备腐蚀问题的分析研究

正0前言兰州红狮项目烧成投入运行不到一年时间,C6旋风筒的内筒全部脱落。针对该问题,通过与相关技术人员交流,并进行现场取样和数据收集,我们就C6内筒脱落的问题进行了详细,提出了改进措施。1现场状况及取样分析该项目自投产运行,系统运行良好,生产稳定。但在更换含高氯的矸石以后,系统出现严重结皮,     

领域资讯的个性化建构抽取建模研究*

网络资讯阅读已成为互联网时代个人知识增长的主要手段,更有效地提升资讯获取效率是个性化资讯服务的核心目标。以自动地采集满足个性化需求的领域资讯为问题目标,考虑深度优先、广度优先的抽取策略,并提出平衡组合游走建构认知抽取模型对上述问题进行建模研究。该模型基于人类学习的建构主义理论,基于用户对资讯信息的逐渐认知过程进行建模表达,并模拟用户逐渐阅读抽取网络资讯的过程。在健康领域资讯上的实验分析表明,该模型可更好地模拟人类的资讯阅读选择过程,从而为个性化资讯抽取服务提供基础手段。     

微波辅助合成载银蒙脱土/水性聚氨酯纳米复合抗菌材料的制备及表征

采用绿色的微波辐射辅助还原合成载银蒙脱土,再将其与水性聚氨酯复合制备抗菌性复合材料。通过扫描电镜、X射线能谱、透射电镜、热重分析、力学性能、抗菌实验等分别研究了微波合成载银蒙脱土及载银蒙脱土/水性聚氨酯复合材料的表面结构、热稳定性、力学性能、抗菌性能等。实验结果表明,通过绿色的微波辐射辅助还原法于蒙脱土界面合成了粒径小、分布均匀的纳米银单质,将该载银蒙脱土引入到水性聚氨酯中,可提高载银蒙脱土/水性聚氨酯复合材料的热稳定性及力学性能,硬段的最大失重温度上升了11℃,拉伸强度和断裂伸长率分别提高了32%和13%;抗菌性能研究表明复合材料对大肠杆菌和金黄色葡萄球菌具有良好的抑制效果,该复合材料在抗菌材料领域有广泛的应用前景。     

捷变正弦信号源波形建立时间的精确测量

针对正弦信号源捷变状态切换后的建立时间、开机后波形建立时间以及过载恢复时间等的精确测量问题,提出了一种基于局域波形四参数拟合的测量分析方法,然后将拟合模型参数拓展到全局,进而获得拟合回归波形与过渡过程波形的回归残差波形。该波形的收敛过程反映了正弦波建立过程中的残差收敛变化过程。以它为目标对象,加上主观设定的建立时间的条件判据,可以获得正弦建立时间的起始和终止两个时刻点,最终获得完整的正弦信号建立时间。在两组不同条件下的状态切换实验结果,验证了该方法的有效性和可行性。该方法也可以推广应用到脉冲调频、脉冲调幅、脉冲调相、捷变频信号的建立时间测量评价中。     

天地一体化信息网络宽带用户行为仿真技术

天地一体化信息网络结构复杂、协议多样,必须构建相应的仿真平台对各种新技术、新方案进行实验、验证。为克服仿真规模、逼真性与计算开销的矛盾,采用虚拟化、云计算相结合的分布式仿真方法,搭建了涵盖天基骨干网节点、Ka/Ku通信卫星以及地面用户在内的天地一体化宽带用户仿真场景;针对网络中宽带用户数量大、行为多样、并发通信高等特点,研发了基于模型驱动、参数可配置的高并发用户行为仿真方法。实验证明,该仿真方法可实现宽带用户接入卫星网络的仿真场景,以及基于模型驱动的典型宽带用户行为的多样化仿真,且仿真规模可达10万级用户并发,可有效满足天地一体化信息网络仿真评测的需求。     

增量采样聚类驱动的新闻事件发现

为获得更好的事件发现和代表性新闻抽取性能,引入数据集代表点采样聚类的视角,研究实现了一种事件发现及表示的集成分析方法。对于给定的新闻流数据,首先引入信息支撑度定义新闻间关系权重和事件关系权重,并通过引入双层近邻传播算法的迭代构建整体时间流上的单向事件内容支撑度网络,实现代表性新闻的分层增量采样,进一步考虑以最大相似度划分策略实现代表性新闻上的整体新闻流数据聚类。实验结果表明,相比于现有相关方法,新方法在大规模新闻流数据上具有显著的计算效率,可提取出新闻流中极有代表性的新闻,以及获得更好的新闻文档聚类质量,其热点事件发现结果与权威机构评选的重大新闻有极高吻合度。     

中心约束的跨源学习可能性C均值聚类算法

可能性C均值聚类算法（Possibilistic C-Means,PCM）相比于模糊C均值聚类算法（Fuzzy C-Means,FCM）,能更好地处理含有噪音和例外点的数据,但在处理数据粘性较强的数据集时,PCM算法的聚类中心趋于一致,从而导致聚类算法直接失效。针对这个问题,提出了中心约束准则与跨域迁移学习准则,并将其应用到可能性C均值算法中,从而提出一种具有中心约束能力的聚类算法,简称中心约束的跨源学习聚类算法,改进后的算法能够利用跨域知识进行辅助聚类,确保类中心相互远离,从而能够保证算法的聚类性能。通过模拟数据集和真实数据集的实验,验证了该算法的上述优点。     

基于注意力网络的情感分析中的对比句处理

方面级情感分析旨在确定评论中对特定方面的情绪极性,但目前较少研究复杂句对情感分类的影响。基于此,提出了一种基于BERT和带相对位置自注意力网络的方面级情感分析模型。首先,通过动态加权采样方法平衡对比句稀缺的问题,使模型学习到更多的对比句特征信息;其次,利用双头自注意力网络提取带相对位置的特征表示,与预训练模型得到的带绝对位置的特征表示联合训练;最后,通过标签平衡技术对模型正则化处理,稳定模型对中性样本的辨识。该模型在SemEval 2014 Task 4 Sub Task 2上进行实验,在两个数据集上的accuracy和macro-F1指标都有所提高。实验结果表明该模型在对比句分类上是有效的,同时在整个测试集上分类也优于其他基准模型。     

负载平衡路由：一种新的ACO路由策略*

通过改进ACO算法达到一种能实现通信网络负载平衡的群体智能路由策略。采用的主要方法为：将蚁群划分为若干个子群,不同子群的蚂蚁释放不同类型的信息素。通过不同类型信息素之间的相互制约作用,以及链路负载的测量,提出了三种策略实现负载平衡路由。在模拟网络上进行了不同策略的对比实验,以及与已有的群体智能路由算法的运行测试比较。实验结果表明,本文的路由策略具有较好的效果和一定的优势。