直升机主旋翼离心上限动器损伤解决措施

旋翼作为直升机关键动部件之一,其健康状态直接关系到直升机的安全性与可靠性.针对直升机主旋翼离心上限动器的损伤问题,通过机理分析、运动仿真确定其损伤原因,制定改进措施并通过了试飞验证,对国内直升机技术的发展具有积极促进性作用.     

综采工作面运输机窜动的力学论述

为了解决目前在综采工作面中对运输机窜动原因不明确、窜动趋势判断错误进而导致工作面不能进行正规循环生产的问题,利用力学及几何学推算出了运输机支架的力作用平衡方程,以及窜动临界方程的函数关系.该论述可为倾斜变化煤层智能化采煤提供理论基础和计算路径,使开采复杂地质煤层实现真正意义上的智能化.     

基于GR4J-LSTM混合模型的洪水预报研究

为提高洪水过程预报的准确性，将概念性水文模型GR4J (modèle du Génie Ruralà4 paramètres Journalier)的预报流量耦合到长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network, LSTM)中，构建了GR4J-LSTM混合模型，并与GR4J、LSTM模型进行对比。基于2012～2019年陆水水库汛期与洪水事件相关的数据集，并结合欧洲中期天气预报中心的3 h预报降水产品，驱动GR4J-LSTM混合模型，预报陆水水库3～12 h预见期的入库流量。最后采用平均影响值(Mean Impact Value, MIV)算法评估输入变量的相对重要性。结果表明：GR4J、LSTM和GR4J-LSTM模型均具有较好的模拟预报能力，但GR4J-LSTM混合模型的预报性能最优，既可以学习GR4J模型的产汇流过程，又提高了洪水预报的精度。研究成果可为洪水预报方案制定提供参考。     

基于互联网的基础课程线上线下教学实践

阐述课程教学中的线上线下混合教学模式，存在的问题，应对的措施，通过对现有网络资源的充分利用，将前沿理论知识以及行业热点融入线上课程教学中，从而促进对于课程的主动学习。     

基于视觉感知的移动端网店页面设计效果评价

为探究手机移动端网店页面设计对服装网店销售的影响，提高网店销售额，文章基于问卷调研及部分服装网店页面的综合分析，挑选出粉蓝、蓝绿、青紫3种颜色设计及3种不同的页面版式设计。利用眼动仪实验和消费者感性评价分析捕捉消费者在浏览网店时的视觉信息与页面版式设计的关系，得到不同颜色和款式的最佳搭配效果，并实际应用于店铺运营。结果表明，优秀的版式设计及适合的配色方案可以极大地增加消费者浏览时的兴趣与关注度，将实验结论应用于真实的服装网店，店铺的支付转化率有所上升且店铺的失跳率有所降低。实验结论可为服装网店的页面提供设计依据。     

CDBN‑IKELM的轴承变工况故障诊断方法

针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题，提出了基于卷积深度置信网络（convolutional deep belief network，简称CDBN）与改进核极限学习机 （improved Kernel?based extreme learning machine，简称IKELM）的滚动轴承故障智能识别方法。首先，由卷积深度置信网络对原始信号内的故障特征进行深层自适应提取；其次，利用等距特征映射对提取的多维特征进行降维，去除冗余特征信息；然后，采用改进的核极限学习机对特征进行分类，使用粒子群（particle swarm optimization， 简称PSO）对模型重要参数进行优化，实现滚动轴承变工况下的故障识别；最后，将所提方法应用于不同工况下多种轴承故障的诊断。实验结果表明，该方法能够智能有效地识别变工况的轴承故障，诊断结果优于已有的智能故障诊断方法。