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781.
结构损伤识别可以归结为结构损伤参数的模式识别问题.对结构响应信号进行小波包分解可以获得各频带的信号能量,将此特征向量作为输入,利用支持向量机强大的模式分类功能,可以实现结构的损伤识别.在环境振动下,对1/10比例的单层网壳模型进行损伤识别试验,将不同的杆件沿径向进行相应程度的截面切割用以模拟不同程度的损伤状态.对不同损伤情况的加速度样本进行三层小波包分解,以相应频带的信号能量作为输入建立支持向量机,利用支持向量机对未训练样本的信号能量进行损伤分类.试验结果表明该方法简便准确,验证了小波包和支持向量机方法用于损失识别的有效性. 相似文献
782.
基于印压断裂力学理论,针对光学材料研磨加工过程建立了亚表面损伤深度与表面粗糙度间关系的理论模型,以实现亚表面损伤深度的快速、准确和非破坏性检测。使用磁流变抛光斑点技术测量了K9玻璃在不同研磨条件下的亚表面损伤深度,对上述理论模型进行实验验证。最后,分析了研磨加工参数对亚表面损伤深度的影响规律,提出了以提高光学零件加工效率为目的的研磨加工策略。研究表明:光学材料研磨后亚表面损伤深度与表面粗糙度成单调递增的非线性关系,该幂函数的幂为4/3。磨粒粒度对亚表面损伤深度的影响最显著,研磨盘硬度的影响次之,而研磨压力和研磨盘公转速度的影响基本可以忽略。 相似文献
783.
784.
785.
786.
步入新时代以来,我国经济获得了飞速的发展和进步,而石油则是推动经济发展的关键要素。在石油开发的过程中,能源的消耗也是十分巨大的。在整个石油开发的过程中,抽油机是重要的能源消耗项目之一,整个石油开发过程中有超过三分之一以上的能源消耗是抽油机进行的,每年抽油机需要消耗1.0×1010Kw的电量。因此当前我国油田开发企业的一个重要的任务就是降低抽油机的能耗。近年来,随着科技的发展和现代信息技术的进步,油气的生产情况逐渐数据化,这给抽油机的节能降耗提供了数据支持,同时也为解决抽油机的能耗问题带来了新的思路。本文从抽油机的实际生产角度出发,探讨了当前油田开发中抽油机存在的问题,并提出了解决方法,以供参考。 相似文献
787.
平整过程中由于带钢下表面平整液滴落导致带钢出现上下表面摩擦因数不同的异步轧制现象,使用平整过程的轧制压力模型预报平整异步轧制过程中的轧制压力时精度不高。为此,针对普通工程适用的平整轧制压力模型计算平整异步轧制轧制压力误差较大的问题,提出适用于异步轧制的轧制压力计算方法。考虑到异步轧制的工艺特点与设备的实际工况,首先分析带钢上下表面润滑条件差异性和受力变形情况,建立变形区的平衡方程和单位轧制压力计算方程。其次研究了异步与同步轧制上下轧辊压扁的差异性,根据上下轧辊轧制过程中变形的几何关系和弹塑性力学理论,确定了变形区各参数的计算方法。在此基础上,采用迭代方法提升计算模型精度,建立了适用于平整机组异步轧制过程的轧制压力计算模型,同时给出了带钢上下表面摩擦因数返算方法。最后,为了验证模型的准确性,利用国内某平整机组的设备参数和实际生产过程中的典型规格带钢工艺参数,对比不同润滑条件下本轧制压力模型理论计算值与工程适用的平整轧制压力模型计算值和现场实测数据。结果表明,提出的平整过程中异步轧制轧制压力计算模型能适用于异步轧制情况下的轧制压力计算,与工程适用的平整轧制压力计算模型相比误差减小5%,具有... 相似文献
788.
H和He离子联合注入单晶Si可以促使其表面产生发泡、剥落和层离等表面损伤,由此引发了一种有效地制备SOI材料的新方法,即智能剥离技术.文章简述了H和He离子注入单晶Si在随后的热处理过程中引起表面损伤的机理,探讨了注入条件变化对表面损伤的影响,提出了该领域存在的关键问题并介绍了智能剥离技术在现代半导体技术中潜在的应用前景. 相似文献
789.
自动生成术语的软构件刻面分类法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出基于关系的软构件分类方法,据软构件刻面分类法的特点改进了自组织特征映射神经网络聚类算法,以克服原有的聚类结果与输入样本次序有关和网络结构需要预先确定的缺点。将改进后的聚类算法与刻面分类法相结合,在同一刻面下利用改进的SOM聚类算法对构件的描述信息进行分类,以聚类的中心作为刻面的术语,从而实现术语空间的自动建立和优化。在软构件的描述信息中加入构件之间相互关系的描述,以便聚类算法在处理聚类边界时将连接关系较紧密的构件归为一类。 相似文献
790.
永新金矿床是黑龙江省多宝山外围地区近年来新发现的浅成低温热液型矿床,目前矿床规模已接近大型。在该矿床的发现及评价过程中,土壤地球化学测量工作起到了重要作用。研究表明,该矿床具有明显的土壤地球化学异常,1/5万土壤异常的元素组合主要为Au、Ag和Bi,其中,Au异常面积达1.5 km2。1/ 1万土壤异常分带现象明显,元素组合为Au、Ag、As、Sb、Bi、Cu、Pb、Zn、Mo和W,其中Au元素异常最大值为191.910-9,平均值为26.310-9。金矿化蚀变带的赋存部位、展布方向、规模产状与各元素的异常特征一致,其中As、Sb、Pb和Zn等元素主异常位于金矿化蚀变带的上盘;Mo和Bi等元素主异常位于金矿化蚀变带的下盘;Au、Ag和W元素主异常与金矿化蚀变带出露位置相吻合。 相似文献