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1.
针对某一体式夹紧器工作原理,以及根据打开周期、有无气缓冲、气缓冲形式、负载因素不同,定义不同工况,制定一体式夹紧器下盖冲击的测试方案。可调节工装设计为模拟不同负载工况提供了便捷条件;搭建测试和信号采集平台,获得夹紧器在不同工况条件下冲击力和动态性能——爬行、反弹、撞击;确定下盖冲击力主要影响因素——打开周期、负载、气缓冲效果,并对其敏感性进行量化分析。通过工况1,4的数据记录对比得出,现有的缓冲结构可以减少160%~290%的下盖冲击力。实验结论为V63夹紧器设计和气缓冲设计提供依据,为V63夹紧器标准工况应用条件提供量化分析数据支撑。 相似文献
2.
针对无人机在轨姿态控制系统误差较大的问题,提出基于干扰观测器的无人机在轨姿态控制系统设计.选择 STK53F406V 作为微处理器的芯片,存储器选用 AY54GN178M 芯片,通过 TIM 时钟输入捕获命令进行脉冲调制信号的采集与存储.系统软件采用干扰观测器来分析无人机姿态控制中的干扰频域,从干扰的种类、精度、动态性能和飞行模式等方面对系统进行正弦波的干扰分析,将扰动与系统的控制参数控制在同一个范围内,实现对飞行状态的修正和扰动频率的正确估计.实验结果表明,基于干扰观测器的无人机姿态控制系统的抗干扰性强,耗时较短,控制性能较好. 相似文献
3.
为了解决高精度的直线时栅位移传感器依赖空间超精密刻线和刻线不均匀等问题,提出一种采用多参数协同调制的新型直线时栅位移传感器。该传感器通过在PCB基板上布置阵列的激励线圈和特定形状的感应线圈,通过调制感应的面积和线圈的参数,感应出电行波信号,经过整形后用高频时钟脉冲插补得到位移量。通过仿真分析设计与样机实验,得出实验结果表明,在不改变空间极距的情况下,使得分辨力在信号源头上提高1倍且有±68μm的测量精度。 相似文献
4.
考虑可再生能源出力、电力负荷和电价等一系列不确定性因素,提出了高比例可再生能源渗透下的多虚拟电厂日内两阶段优化调度模型。该模型通过对多虚拟电厂中运行设备小时级时间尺度和分钟级时间尺度的协调优化,达到分级消除系统中随机和扰动因素的影响,实现高比例可再生能源的安全消纳。并且在多虚拟电厂优化调度模型中,借助Markowitz均值-方差理论,提出利润函数的风险刻画,准确描述不确定性的影响。最后,通过算例分析,说明所提出模型可有效降低决策风险和不确定性因素的影响。 相似文献
5.
6.
基于描述文本的网络攻击自动化分类是实现APT攻击知识智能抽取的重要基础。针对网络攻击文本专业词汇多、难识别,语义上下文依赖强、难判断等问题提出一种基于上下文语义分析的文本词句特征自动抽取方法,通过构建BERT与BiLSTM的混合神经网络模型BBNN(BERT and BiLSTM Neural Network),计算得到网络攻击文本的初步分类结果,再利用方差过滤器对分类结果进行自动筛选。在CAPEC(Common Attack Pattern Enumeration and Classification)攻击知识库上的实验结果显示,该方法的准确率达到了79.17%,相较于单一的BERT模型和BiLSTM模型的分类结果分别提高了7.29%和3.00%,实现了更好的网络攻击文本自动化分类。 相似文献
7.
引入句法依存信息到原方面术语,提出一种新的方面术语表示方法,利用Glove词向量表示单词以及单词与单词之间的依存关系,构造出包含句法依存信息的依存关系邻接矩阵和依存关系表示矩阵,利用图卷积神经网络和多头注意力机制将句法依存信息融入到方面术语中,使得方面术语表达与上下文结构高度相关。将改进后的方面词术语表示替换到现有模型后,模型泛化能力得到有效提升。对比试验和分析结果表明:该方法具有有效性和泛化性。 相似文献
8.
提出一种对膨胀土进行判别和分类的新指标——最大面积收缩率(SCR),其定义为最大面积收缩率试验中试样干燥后收缩裂隙的总面积与试样初始面积的比值。通过对不同地区土样开展试验,研究了制样初始含水率、初始厚度、接触面粗糙度以及环境温度对试验结果的影响,并对SCR作为膨胀土判别与分类指标的可信度与可靠度进行了分析,最终提出了利用SCR对膨胀土进行分类的界限指标。试验结果表明:初始含水率和界面粗糙度对SCR用于膨胀土的判别和分类没有影响;当初始厚度限制在8 mm以内时,可以忽略厚度对试验结果的影响;建议烘干温度为105℃。SCR与蒙脱石含量、阳离子交换量线性相关,能较好地反应膨胀土的胀缩特性;SCR与标准吸湿含水率和塑性指数线性相关,体现出利用SCR对膨胀土进行判别与分类具有较高的可信度。最大面积收缩率试验操作简单、周期短且可重复性高。 相似文献
9.
Federico Paolini Paoletti Simone Simoni Lucilla Parnetti Lorenzo Gaetani 《International journal of molecular sciences》2021,22(9)
Brain small vessel disease (SVD) refers to a variety of structural and functional changes affecting small arteries and micro vessels, and manifesting as white matter changes, microbleeds and lacunar infarcts. Growing evidence indicates that SVD might play a significant role in the neurobiology of central nervous system (CNS) neurodegenerative disorders, namely Alzheimer’s disease (AD) and Parkinson’s disease (PD), and neuroinflammatory diseases, such as multiple sclerosis (MS). These disorders share different pathophysiological pathways and molecular mechanisms (i.e., protein misfolding, derangement of cellular clearance systems, mitochondrial impairment and immune system activation) having neurodegeneration as biological outcome. In these diseases, the actual contribution of SVD to the clinical picture, and its impact on response to pharmacological treatments, is not known yet. Due to the high frequency of SVD in adult-aged patients, it is important to address this issue. In this review, we report preclinical and clinical data on the impact of SVD in AD, PD and MS, with the main aim of clarifying the predictability of SVD on clinical manifestations and treatment response. 相似文献
10.
无刷直流电机具有效率高、能量密度高、噪音低等优点进而被广泛应用于汽车、工业自动化、航空航天等领域。高阻接触(high resistance connection, HRC)故障是电机的典型故障之一,该故障严重时会导致急剧温升乃至火灾,因而无刷直流电机的HRC故障研究具有重要的意义。通常采用电流电压信号分析的方法诊断HRC故障,但现有的方法仍存在局限与不足。针对此问题,设计了一种新的结合阵列漏磁信号分析和机器学习的方法实现无刷直流电机HRC故障的定位和定量分析。首先通过安装在电机外壳的霍尔传感器阵列采集多通道漏磁信号,利用神经网络分析漏磁信号的时域特征实现电机HRC故障检测和定位。在确定故障相之后,利用另一个神经网络模型分析漏磁信号频域特征实现HRC故障的定量分析。实验结果表明,提出的方法检测和定位故障的精度为9875%,故障定量分析的平均均方根误差为0018 Ω。该方法具有非侵入式测量、易于实现、效率高等优点,对提升无刷直流电机HRC故障检测精度和效率具有促进作用。 相似文献