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1.
基于叶尖定时原理和单自由度振动理论,利用全相位FFT(apFFT)和最小二乘法建立了叶片异步振动参数辨识算法,通过数值仿真验证了参数辨识算法的正确性,给出了传感器布置合理性的检验参数及经验值.采用高压氮气冲击叶片使叶片产生某一单频绝对占有的振动,在风扇转子试验器上开展了1 971 r/min、2 326 r/min两个异步转速下的振动参数辨识试验.结果表明:辨识方法均能准确辨识出叶片异步振动,且获得的不同叶片的振动频率完全相同;以叶片应变信号为基准,振动频率辨识误差最大为1.12%,频率辨识准确率高,验证了异步振动参数辨识方法的正确性. 相似文献
2.
3.
通过硬度、拉伸、冲击测试,以及光学显微镜(OM)、扫描电镜(SEM)等分析手段研究了C64钢在不同温度淬火过程中的显微组织和力学性能的变化。结果表明:当淬火温度低于950 ℃时,C64试验钢的显微组织中板条马氏体较为细小;当温度高于950 ℃时,板条马氏体急剧长大。随着淬火温度的升高,碳化物开始逐渐溶解,950 ℃时几乎全部溶解。钢的强度、硬度随着淬火温度的升高呈现下降的趋势;钢的伸长率、断面收缩率、冲击吸收能量随着淬火温度的升高表现出先升高后下降的趋势,并在950 ℃时达到最大值。试验钢最佳淬火温度为950 ℃,能够获得组织均匀、细小的板条状马氏体组织。此时,试验钢的抗拉强度为1122 MPa,屈服强度为1106 MPa,伸长率为11.40%,断面收缩率为25.20%,冲击吸收能量为191.0 J,能达到强韧化的最佳匹配。 相似文献
4.
跨语言短文本情感分析作为自然语言处理领域的一项重要的任务, 近年来备受关注. 跨语言情感分析能够利用资源丰富的源语言标注数据对资源匮乏的目标语言数据进行情感分析, 建立语言之间的联系是该任务的核心.与传统的机器翻译建立联系方法相比, 迁移学习更胜一筹, 而高质量的跨语言文本向量则会提升迁移效果. 本文提出LAAE网络模型, 该模型通过长短记忆网络(LSTM)和对抗式自编码器(AAE)获得含上下文情感信息的跨语言向量, 然后利用双向GRU (Gated Recurrent Unite)进行后续情感分类任务. 其中, 分类器首先在源语言上进行训练,最后迁移到目标语言上进行分类任务. 本方法的有效性体现在实验结果中. 相似文献
5.
在对学生学情充分分析和混合式教学设计研究的基础上,应用逆向教学设计思想对计算机网络专业的"路由与交换技术"课程进行混合式教学的设计和实践,使课程教学目标、教学评价和教学活动更加协调一致.充分利用在线平台等技术手段,让课堂教学动起来,强化技能应用能力的培养.针对教学内容和教学目标,不断改进和优化教学活动,选择适合教学技术手段,提升学生学习的参与度,达到最优的课程教学效果. 相似文献
6.
矿产的形成受地质条件控制,与矿产所在地区的地质发展史密切相关。一定的构造环境、地质条件、成矿作用,将形成一个互相关联的成矿系列,在此系列中,矿种组合及矿点分布均有其自身规律。这些规律的综合反映主要表现为成矿的空间分布规律、时间分布规律、共生关系及内在成因规律等方面,与成矿物质来源密切相关。根据区内已发现各类矿产的空间分布、赋存特征、控矿因素和形成时间以及成矿条件等特征,划分出调查区内成矿远景区,进行矿产资源潜力评价,提出下步找矿地质工作的意见和建议。 相似文献
7.
方位反射声波成像测井技术能够接收来自井旁地层不同方向的纵波信号,实现对井旁几十米范围内的地质体方位和到井距离的测量.当井旁地质体尺度明显大于地层中的纵波波长时,利用该地质体产生的反射纵波可以对地质体进行精确成像;当井旁地质体尺度与地层中的纵波波长相当时,则可以利用该地质体产生的散射纵波获得地质体的分布情况.方位远探测声波测井仪器装配了 10个八单元声波接收站,每个接收站由沿圆周均匀分布的8个压电型接收振子构成,可以获得多个源距、不同方位的声波数据.介绍了方位反射声波成像测井技术及2个应用案例,并将声波相控阵技术应用于方位声波测井资料处理中,以提高井旁地质体方位测量的准确度.针对过井裂缝和相邻井的方位反射声波成像测井测量实例,验证了利用该测井方法评价井旁地质体空间位置时的可靠性. 相似文献
8.
提出了一种基于实测电厂出力的电力市场出清算法,按发电机组的实际报价作为分段标准,对日负荷曲线进行分段,顺序安排基荷段和腰峰荷段的机组出力,求解得到初始总购电费用,再以水电机组的出力性质进行约束,最小化总购电费用求解得到最优的发电机组组合方案,算例应用结果充分证明了该算法的合理性和经济性. 相似文献
9.
街景变化检测对于自然灾害破坏和城市发展变化的研究起着重要作用.其主要目标是将成对的输入图片中变化的区域标注出来,其实质是二分类的语义分割问题.不同时间拍摄的街景图片可能受到如光线、天气、背景噪声、视角误差等诸多干扰因素的影响,这给传统的变化检测方法带来挑战.针对该问题,提出了一种新的神经网络模型(Multiple Difference Features Network,MDFNet).该模型首先使用孪生网络提取成对输入图片的不同深度特征,并使用差异模块对相同深度特征计算差异,以此有效获得不同尺度的变化信息;然后通过JPU模块融合多重差异特征,在不损失细节信息的情况下提取其深层语义信息;最后使用金字塔池化模块结合全局和局部信息生成二分类的变化检测图像.在PCD数据集上的GSV和TSUNAMI部分分别采用5折交叉验证法对模型进行实验,实验结果表明,MDFNet获得了0.787和0.862的F-score,相比排名第二的DOF-CDNet方法,其值提高了约11.9%和2.9%,同时其能够更精准地分割变化细节.因此,所提模型可以有效应对干扰,对于复杂场景也具备优秀的检测能力. 相似文献
10.
采用气质联用法检测复合包装膜袋中芥酸酰胺在4种模拟物中(水、4%乙酸、20%乙醇和95%乙醇)的迁移量,并研究其影响因素.迁移试验所得的模拟物浓缩至干后用无水乙醇定容,外标法定量.结果表明,芥酸酰胺在浓度为0.2~4.0 mg/L范围内线性关系良好,相关系数为0.9991,检出限为0.05 mg/kg,回收率为90.8%~95.0%,RSD值为1.81%~3.85%.迁移条件一致时,芥酸酰胺在95%乙醇中的迁移量最大;样品中芥酸酰胺的残留量越大,同等条件下其向食品模拟物的迁移量就越大. 相似文献