声学环境对硬盘读写性能影响的实验研究

伴随着笔记本电脑的小型化,机械硬盘也朝着小体积、高存储密度的方向发展,近年来硬盘对系统扬声器播放音频产生振动的敏感性表现出增加的趋势。采用实验研究的手段,通过纸盆扬声器,考察声学环境对硬盘读写性能的影响。首先,通过编写程序实现对硬盘读写速率长时间有效的监测;其次,改变声音输入的声压及频率特性,得到硬盘失效模式与声学环境之间的关系;第三,考察硬盘在无阻尼自由边界、无阻尼刚性边界、有阻尼刚性边界三种状态下读写速率的变化情况,分析边界条件对硬盘读写速率的影响,从而为笔记本电脑内部硬盘安装的优化提供依据。     

基于VISSIM的有轨电车交叉路口信号优先策略研究

建立基于VISSIM仿真系统的有轨电车线路交叉路口信号优先仿真模型,通过比较不同信号优先策略下的有轨电车运行效果、以及对冲突相位车辆通行的影响,分析不同交通条件下所适用的有轨电车信号优先策略。     

铜包铝母排作为轨道车辆接地产品的应用分析

本文对比了不同工艺生产的铜包铝接地块的相关实验参数,综合分析比较认为采用固液融合工艺生产的接地块与采用爆炸焊工艺生产的接地块性能非常类似,采用固液融合工艺生产的接地块也可以用于轨道交通车辆的接地系统。     

基于智能故障指示器的故障定位系统研究

文章面向城乡配电网,通过低廉的成本实现配电网的故障信号采集、故障区段定位,降低配电网线路的故障查找时间和查找成本,研究为供电企业提供的一套以故障定位为核心功能的配电自动化系统设计,加快供电恢复,从而提高供电可靠性。     

离心泵振动噪声分析及声优化设计研究

离心泵装置在我们的生活中随处可见,在一定程度上为我们的生产和发展带来了巨大的帮助,但是,其在运行时产生的噪声却对我们身心健康带来了较大的影响,因此,文章通过下文对离心泵振动噪声及声优化设计相关方面的内容进行了阐述,进而为有关研究人员提供一定的借鉴作用。     

DEA方法在项目厂址选择中的应用

厂址选择是项目建设的重要环节。通过建立方案评价模型,将数据包络分析(DEA)方法应用于项目厂址选择。引入天然气净化厂厂址选择实例,拟定投入、产出因素,利用Matlab对模型进行求解,通过对运算结果的分析,确定最优方案,说明模型及方法的有效性。     

云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘方法研究

云计算设备中的大数据分类挖掘是现实模式识别和智能控制的基础,传统方法中对云计算设备中的大数据挖掘采用拓扑结构网格分区挖掘算法,不能有效提取大数据的细节特征,分类的准确性不好。提出一种基于分数阶Fourier变换特征匹配和K-L分类的云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘算法。进行云计算设备中大数据存储机制体系分析,采用分数阶Fourier变换进行云计算设备中大数据特征提取和大数据特征匹配,基于K-L变换,选择最优的路径进行分类空间导引,构建了K-L大数据特征分类器,进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘,特征分类挖掘的准确度较高,能量开销较少,效率较高。     

电子机械车削过程振动来源分析

车削过程中,振动的出现是有害的。振动的产生会严重影响被加工零件的表面质量,使其达不到技术要求而成为废品;振动严重时,甚至会使车削工作无法进行。因此查找振源,消除或减少振动,是十分必要的。     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。