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1.
针对不同行驶工况下纯电动汽车电能量消耗差异较大的问题,从理论上分析了纯电动汽车电能量消耗与行驶特征参数之间的关系,并以某款纯电动汽车为研究对象,选取NEDC,Jap1015和FTP75典型城市工况进行了基于行驶工况的纯电动汽车电能量消耗实验,分析了加速、匀速和减速工况对纯电动汽车电能量消耗的影响,验证不同行驶工况下纯电动汽车电能量消耗与行驶特征参数的关系。研究结果表明,加速过程是纯电动汽车电能量消耗最大的过程,该过程消耗的电能量占总电能量消耗的60%以上,且其单位里程能耗随着行驶过程中平均加速度增大而增大。 相似文献
2.
柱塞偶件作为高压共轨柱塞泵的重要精密偶件之一,柱塞与柱塞套之间的油膜特性直接影响泵的寿命。柱塞受到的径向力对油膜的厚度产生影响,可能产生润滑不良、加剧磨损。对柱塞油膜厚度的研究有助于解释其磨损失效原因。通过进行柱塞受力分析、油膜压力分析得出油膜厚度的变化情况。通过仿真计算不同柱塞位置的油膜厚度分布,得出柱塞副易受磨损的部位,并研究不同工作压力对油膜厚度的影响。对磨损后的柱塞偶件进行电镜扫描,分析其磨损机制。结果表明:当凸轮转过180°时,柱塞上端油膜最薄,此处最易磨损;当凸轮处于0°时,柱塞套下端油膜最薄;工作压力增大,油膜厚度减小。由电镜扫描结果可知,其主要磨损方式是黏着磨损和硬质颗粒的犁沟效应。 相似文献
3.
4.
5.
6.
作为一种新兴的机器学习方法,深度学习在故障诊断领域逐渐得到了应用。其中,堆叠降噪自编码(Stacked de-noising auto-encoders,SDAE)算法先对原始数据添加"损伤噪声",然后通过自编码网络进行数据重构,从而得到更鲁棒性的特征表示,易于进行故障分类。然而针对具体的故障诊断问题,网络隐含层节点数、稀疏参数以及输入数据置零比例将直接影响诊断的结果。因此,提出一种改进的SDAE诊断方法,利用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)对DAE网络超参数进行自适应的选取来确定SDAE网络结构,据此得到故障状态的特征表示,输入到Soft-max分类器中进行故障分类识别。通过变转速工况下的滚动轴承故障仿真和模拟试验对算法进行验证,试验结果表明,基于PSO-SDAE网络的诊断方法在泛化性、故障识别率方面均优于支持向量机(Support vector machine,SVM)、反向传播神经网络(Back propagation,BP)以及深度置信网络(Deep belief network,DBN)。 相似文献
7.
"倒、倒、倒,好,停!"一位身穿军用作战服、佩戴墨镜的秩序维护员用标准的手势指挥前来世华龙樾看房的客户车辆,车辆停稳后,秩序维护员在车辆前挡风玻璃上放上遮阳罩,打开遮阳伞,一边为客户遮挡太阳一边引路。待客户被送到售楼处楼下时,一位高大帅气的小伙子早已撑起遮阳伞在此恭候,这是迎宾员,他用标准的礼仪把客户引领至售楼处。进入世华龙樾售楼处大门,面带微笑的礼宾员一边向客户问好,一边优雅地引领客户到指定地点。 相似文献
8.
基于太湖流域133个代表性雨量站1956—2018年实测日降水资料序列,采用P-Ш型频率曲线、Mann-Kendall检验、Morlet小波分析等方法进行太湖流域及其水利分区降水演变趋势诊断及统计特征分析。结果表明:1956—2018年太湖流域年降水以0.557 mm/a的速率缓慢增长;太湖流域及其水利分区降水演变特征不一致,东南部平原区的降水波动大于西北部山丘区;各水利分区不同频率设计暴雨中百年一遇设计雨量空间分布差异性最大,其中最大7 d降水量表现最显著,最大3 d降水量次之,最大1 d降水量最弱;各水利分区年降水量的增长幅度不同,流域东北部变幅为每10 a 17.3~33.0 mm,西南部为每10 a 3.30~22.2 mm,整体呈自东向西逐渐减弱的趋势;太湖流域及其水利分区年降水呈现多尺度周期变化,35~62 a周期变化最显著。 相似文献
9.
10.
应用双色游标对准技术提出了一种新的测量人眼色差的方法。测量结果用于确定新简化眼在可兑光谱范围内折射年的变化量。为了减小球差,进一步将新简化眼的折射面改为非球面。新简化服被称为色眼,它提供了人眼色差的两种形式:纵向与横向色差改进的考虑。 相似文献