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一、概述导热系数是材料重要热物理性能之一,是鉴别材料保温性能好坏的主要标志,因此准确测定该参数是十分必要的。本文介绍的常低温双平板导热系数测定仪是用于测量导热系数为0.029~1.16W/m·K范围内的建筑材料和保温材料的仪器。仪器热板温度范围为40℃~-15℃。经过两年多的试 相似文献
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为减少渗碳钢轴的导磁性对磁粒研磨加工的影响,将磨料贮存于周围镶嵌多个磁极的圆形容器中,使被工件带走的磁性粒子能够在磁极间循环利用,虽然降低了磁性磨料在单个磁极处的自我更新作用,但是能够防止磁性磨料的流失。开展对20CrMnTi材质的轴类零件的试验,以加工时间、工件转速、磁性磨料和研磨液的质量比、磁性磨粒的粒径为自变量,工件表面粗糙度作为因变量,采用逐步回归分析建立表面粗糙度预测模型,通过试验验证预测结果的准确性。结果表明:预测模型的表面粗糙度的相对误差绝对值能够控制在7%以内,具有较好的预测能力。 相似文献
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依据新型冠状病毒肺炎(COVID-19)传播规律建立了 一类考虑隔离和治疗措施的SEIAHRMSqEq传染病模型,计算了模型的控制再生数.根据Hurwitz定理证明了模型的无病平衡点的局部稳定性,并进行了敏感度分析.最后对控制再生数的相关参数进行了数值模拟.研究结果表明:增强对易感者的隔离措施和减少接触率可以有效降低疾病暴发的规模. 相似文献
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为了研究媒体播报的滞后性对传染病传播的影响,建立了一类具有时滞的传染病模型,给出了基本再生数的计算公式,分析了平衡点的稳定性,证明了Hopf分支的存在性,并通过数值模拟验证了:媒体播报时滞和部分有意识易感人群也有可能被感染这两种情形都会使感染者增多,并且推迟达到峰值的时间. 相似文献
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在刀具磨损过程中,通常采集的正常磨损阶段的样本数据比初始磨损阶段和急剧磨损阶段的样本数据量多,这导致刀具磨损状态数据集不平衡,从而使深度学习网络模型对刀具磨损状态预测准确性降低。针对问题,文章提出一种基于cGAN的刀具磨损状态监测数据集增强方法。在cGAN中添加了类别条件信息,有利于生成器更好的捕捉刀具磨损样本的数据分布特点,从而生成和真实刀具磨损样本分布相似的样本。采集铣削加工过程中的振动信号,将振动信号转换成频谱数据输入到c GAN中,cGAN通过生成器和鉴别器之间的对抗训练,学习数据分布特点,生成刀具磨损状态样本数据。将增强的数据集输入到深度学习网络模型中进行分类,测试生成数据的可用性。实验结果显示,由增强的刀具磨损状态数据集训练深度学习网络模型,可以有效提高模型对刀具磨损状态监测的准确性,其预测精度达到98.1%。 相似文献
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白玉珍 《重庆科技学院学报(社会科学版)》2012,(4):98-100
美国债务规模达14.3万亿美元,占美国GDP的近100%,联邦政府40%的支出要靠借债弥补。1981近1.0万亿美元,2011年8月达14.3万亿美元,同月又将债务上限上调至16.4万亿美元。借债理政已属美国政府的持家常策,美国财政不可持续性的风险敞口越开越大,对美国及全球经济影响对中国发出警示。 相似文献
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