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当铣削速度提高到常规速度的5~10倍后,铣削过程将变得十分复杂.为此从动力学出发,利用切削理论和数值方法,建立了一个高速铣削的非线性动力学模型.其铣削力模型包括了铣刀的几何特征、铣削力和动态铣削力计算,以及系统动力学方程.并利用吉尔数值法编写了求解程序,程序具有自动变阶和调整步长的特点.利用该模型,可对铣削过程的特征参数如稳定性、切削力等进行预测. 相似文献
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山东鲁能沾化电厂3号机组调试启动过程中,由于运行参数不当引发汽轮机转子热不平衡、转子受到不均匀的轴向推力以及轴承稳定性恶化等问题,导致轴系振动超标而多次打闸停机或跳机,文中具体分析了故障产生的机理及改进措施,最终振动符合达标要求。此外,机组冲转过程中因转子轴向推力过大、进油量不足和轴承内动静部件之间的间隙过小等因素,使得工作推力轴承瓦块温度过高;打闸停机瞬间向发电机方向的轴向位移突然迅速增大,翻瓦检查发现推力轴承瓦块磨损,分析认为停机时产生的不均匀轴向推力和过高的轴承温度导致了划瓦,采取适当的处理措施,效果明显。 相似文献
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元学习期望训练所得的元模型在学习到的“元知识”基础上利用来自新任务的少量标注样本,仅通过较少的梯度下降步骤微调模型就能够快速适应该任务。但是,由于缺乏训练样本,元学习算法在元训练期间对现有任务过度训练时所得的分类器决策边界不够准确,不合理的决策边界使得元模型更容易受到微小对抗扰动的影响,导致元模型在新任务上的鲁棒性能降低。提出一种半监督对抗鲁棒模型无关元学习(semi-ARMAML)方法,在目标函数中分别引入半监督的对抗鲁棒正则项和基于信息熵的任务无偏正则项,以此优化决策边界,其中对抗鲁棒正则项的计算允许未标注样本包含未见过类样本,从而使得元模型能更好地适应真实应用场景,降低对输入扰动的敏感性,提高对抗鲁棒性。实验结果表明,相比ADML、R-MAML-TRADES等当下主流的对抗元学习方法,semi-ARMAML方法在干净样本上准确率较高,在MiniImageNet数据集的5-way 1-shot与5-way 5-shot任务上对抗鲁棒性能分别约提升1.8%和2.7%,在CIFAR-FS数据集上分别约提升5.2%和8.1%。 相似文献
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文章对永煤公司铁运处机务段的0175#内燃机车(DF10D型)运用中出现的一起照明电路接地故障进行分析,找出了此故障特殊所在,并提出了相应的解决措施。 相似文献