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1.
深度学习以其强大的自适应特征提取和分类能力在机械大数据处理方面取得了丰硕的成果,由于电机结构的复杂性,其信号表现出的非平稳、非线性和复杂多样等特点,使得传统分类方法中的Softmax分类器+交叉熵损失函数对电机故障诊断力不从心。根据电机信号非平稳、数据量大等特点,结合短时傅里叶变换(STFT)与深度学习中的卷积神经网络(CNN)算法和Triplet Loss三元组思想,提出了深度度量学习电机故障诊断方法。该方法能将电机故障信号转换成时频谱图,同时构建CNN,将预处理后的样本用于CNN的训练,采用Triplet Loss作为损失函数度量故障数据高维特征间的距离,并结合标签有监督地微调整个网络,从而实现准确的电机故障诊断。实验表明该方法在处理复杂数据时能够度量特征在高维空间中的距离,高效完成故障诊断任务,弥补了交叉熵函数的不足。 相似文献
2.
近年来,多核平台越来越普及,充分利用多核硬件可以有效提高系统应用程序的性能。而现有大部分图形系统或其他类型的应用程序仍然使用单线程或者固定的线程数量,这就使得多核系统平台的性能并不能得到完全的利用。使用新的多线程架构方法对图形系统进行优化,充分利用了多核平台的优势,有效提高了系统的性能。最后,通过实验说明了方法的有效性。 相似文献
3.
为进一步深入研究电磁铸造技术,对液态金属液的速度场进行了理论分析,并应用ANSYS软件完成了数值模拟,对速度场实现了有限元建模,以及力矢量图、速度矢量的有限元分析。结果表明,金属熔体经过一短暂的启动时间,金属熔体的速度和受力才会随时间的增大而增大,最后趋于平稳;熔体中某些地方产生了凝滞;电磁铸造可以忽略温度变化对熔体速度的影响。电磁凝固使得铸件的晶粒细化,晶粒尺寸均匀。 相似文献
4.
使用移动热源技术,初步分析了圆柱形炸药件在车削过程的热变形及温度变化规律,同时探讨了对其车削热问题采用有限元数值模拟的可能简化方法. 相似文献
5.
分析了钢筋混凝土钻孔灌注桩在浇筑过程中的塌孔、导管堵塞、沉渣过厚等施工现象,介绍了预防及处理措施,以确保其施工质量,满足施工规范的有关要求。 相似文献
6.
7.
结合旋转机械启停阶段振动信号的特点,提出了一种基于Viterbi算法和短时傅里叶变换(STFT-VA)的瞬时频率估计算法,STFT-VA算法在高噪声、临近阶比和交叉阶比情况下有较高的精度。实现了基于STFT-VA算法的自适应Void—Kalman阶比跟踪(AVKF—OT),和传统的以硬件实现的Vold—Kalman阶比跟踪(VKF—OT)相比,此方法具有无需转速计等硬件、用纯软件的方法实现。实验结果表明,该方法能够在时域中准确地提取幅值和复杂频率变化的阶比,适合于复杂旋转机械振动响应特征提取。 相似文献
8.
通过RIS Metropolis Monte-Carlo方法建立了PDMS、PDPS以及嵌段共聚物PDMS/PDPS的模型,并用COMPASS力场和智能最小化方法对模型进行了能量最小化计算。采用共混相图、红外光谱和X射线的方法研究了PDMS/PDPS嵌段共聚物的微相结构,结果表明PDMS和PDPS存在微相分离现象;在PDMS/PDPS共聚物结构中,稳定的螺旋结构在与具有无规线团结构的PDMS共聚后,受到部分破坏,形成了新的无规线团区,具有特定的微相结构。 相似文献
9.
齿轮箱在实际生产中面临复杂多变的工况,其部件的故障特征随工况发生改变,常规方法在变工况下难以有效识别故障。针对该问题,提出一种基于信息融合和卷积神经网络(IFCNN)的故障诊断方法。IFCNN使用多传感器信息融合和多域特征融合改进卷积神经网络(CNN),首先将不同位置的加速度传感器采集到的振动信号转换成频域、时频域信息,将来自不同传感器的信息融合,然后用CNN对故障信号的频域、时频域信息分别进行特征提取和多域特征融合,结合注意力机制选择重要特征进行故障分类。多组实验结果表明,IFCNN在变工况场景下,可有效提取齿轮箱振动信号的故障特征,12组变工况实验平均识别准确率为98.38%,明显高于所提出的对比方法。 相似文献
10.
针对火电厂原设计为氢钠串联软化水系统 ,由于地下水质较差 ,致使锅炉经常发生腐蚀爆管 事故 ,造成汽机调速系统卡死 ,极大地威胁生产安全。研究改进软化水为一级除盐系统 ,不仅 消除了安全生产的隐患 ,同时还改变了外水水质 ,取得了良好的经济效益和环境效益。 相似文献