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先进光学制造技术最新进展 总被引:5,自引:0,他引:5
在激光核聚变、大型天文望远镜等国家大光学工程及各种光机电产品的驱动下,高面形精度、高表面质量、多结构型式光学组件的需求量日益增加,因此,先进光学制造技术显得尤为重要.主要综述了近十年来光学超精密加工技术的发展情况,主要包括超精密车削、磨削和抛光技术.根据光学组件的材料特性、结构特征和加工要求等,阐述了超精密加工技术的具体研究进展,包括传统技术的迭代更新与新型技术的研制开发,并针对典型应用进行举例.最后,展望了超精密光学加工技术的发展趋势.希望能为光学制造领域后续深入研究提供参考. 相似文献
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针对当前煤矿井下破碎机的应用局限性,如安装使用受限、破碎效率低、故障率高等,提出了改进方案,包括基于条状筛口的煤矸筛选装置、锤头质量及尺寸的优化设计、破碎机安装及应急旁通落煤口的设计等,并基于研究成果,研发出PLCM1000型锤式破碎机,并成功在国内试点矿井进行了应用,技术经济效益显著。 相似文献
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为了明确B2O3对高Al2O3渣稳定性的影响,基于现场高炉渣的实际成分,通过熔体物性测定仪、扫描电镜、红外光谱仪分析了B2O3对高Al2O3渣黏度和基础玻璃微观结构的影响。结果表明,随着B2O3含量的增加,炉渣黏度降低;当炉渣温度低于1 360 ℃时,炉渣随着B2O3的增加稳定性增强;炉渣温度为1 216 ℃、B2O3质量分数为2.0%时,炉渣的稳定性最好。随着B2O3含量的增加,炉渣不断玻璃化,当B2O3质量分数为2.0%时,炉渣微观结构完全是玻璃态结构,表现为假性酸性渣的性质;随着B2O3含量的增加,[Si-O-Al]键断裂,[AlO6]八面体结构振动峰增加,炉渣的稳定性越来越好。 相似文献
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现有基于人工提取特征的复杂体制雷达辐射源信号识别方法时效性低,识别准确率不佳. 为此,提出了一种基于多学习单元卷积神经网络的识别方法. 首先对辐射源信号的模糊函数进行高斯平滑,以校正噪声带来的毛刺与畸变;然后提取其正交切片作为进一步的特征提取对象;最后构建多学习单元卷积神经网络,学习和提取正交切片深层、泛在的特征,并通过softmax分类器进行分类识别. 仿真实验结果表明,所提方法在信噪比为-2 dB时对6类典型雷达信号的整体平均识别率均保持在99.86%以上,即便是在-6 dB环境中,雷达信号的识别率也可达到88.50%,在极低信噪比条件下具有良好的性能和可行性. 相似文献
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基于化学反应优化神经网络与融合DGA算法的油浸式变压器模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了及时准确掌握变压器的健康状况,对潜伏性故障进行预测分析,将人工智能算法与DGA算法相结合,提出了一种基于化学反应优化神经网络的变压器故障诊断模型。考虑到BP神经网络和传统DGA算法在变压器故障诊断应用过程中存在的缺陷,在模型中引入化学反应优化算法和融合DGA算法对其进行改进。通过实例分析表明,提出的故障诊断模型的诊断准确率达到87.88%,迭代次数和训练时间分别为1991次和1927 ms;与其他诊断模型相比,模型在诊断效率和训练时间上具有明显的优势,对于变压器的故障预测和实时诊断具有一定的参考意义。 相似文献
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