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41.
文章通过分析电子商务环境下物流配送的要求与特点,提出并实现了基于交通运输网络的分层优化技术,开发了智能化的物流配送辅助决策支持系统。 相似文献
42.
针对滚动轴承在故障诊断过程中信号特征提取困难导致诊断准确率低、鲁棒性差的问题,提出一种基于Squeeze-Excitation-ResNeXt(SE-ResNeXt)网络的滚动轴承故障诊断方法;将采集的一维轴承振动信号作为输入,进行滑动窗口采样与标准化处理,通过压缩、激励操作进行特征重标定,扩大模型感受野,并级联聚集残差变换网络自适应提取故障信号特征;在模型训练过程中选择最优压缩率为1/8以及8个组卷积,引入Relu函数加快网络收敛,使用全局平均池化替代全连接层避免过拟合现象,构造能够自主进行表征学习的最优故障诊断模型;通过仿真实验表明:与目前的深度学习算法相比,SE-ResNeXt网络能够准确的实现轴承故障诊断,并在高噪声的环境下仍具有较好的鲁棒性。 相似文献
43.
目的:选育出高产、稳产虾青素的红法夫酵母菌株,并对培养基进行参数优化。方法:以红法夫酵母(P.Rhodozyma 02)为出发菌株,分别进行紫外-氯化锂(UV-Li Cl)和~(60)Co-γ诱变,从中筛选出高产虾青素的突变株作为基因组重排育种的出发菌株;经过五轮原生质体融合,筛选得到的基因组重排最优菌株。通过富含虾青素合成前体的天然促进剂的添加及对发酵培养基的参数优化,得到最佳培养基条件。结果:最终筛选得到高产、稳产虾青素的融合菌株F5-9,在此基础上优化得到最佳培养基参数条件为葡萄糖30.0 g/L,蛋白胨3.0 g/L,酵母浸出粉7.0 g/L,(NH_4)_2SO_45.0 g/L,Mg SO_4·7H_2O 2.75 g/L,KH_2PO_41.5 g/L,Ca Cl_2·2H_2O 0.2 g/L,胡萝卜汁150 mg/L,最终虾青素的产量高达(83.39±1.03)mg/L,是原始出发菌株的17.56倍。结论:采用传统诱变和基因组重排技术,能显著提高虾青素产量,培养基中添加虾青素前体物质胡萝卜汁能进一步促进虾青素产量的提高。 相似文献
44.
冻结法施工在上海软土地区隧道附属设施建设中(如隧道旁通道、地下泵房等)得到较多地应用。上海地铁隧道一般位于第④层饱和淤泥质黏土层中,饱和淤泥质黏土层冻胀变形使地铁隧道管片破裂、渗水或漏泥,严重影响隧道管片质量与地铁安全运营。以上海第④层饱和淤泥质黏土为研究对象,通过室内冻胀试验,研究冷端温度对土体的冻胀力以及冻胀率的影响规律,结果显示土样冻胀率以及冻胀力与冷端温度具有较好的线性关系。通过冻结温度试验测出了土体的冻结温度,同时建立了第④层饱和淤泥质黏土的冻结温度场,进一步揭示了冻结锋面的发展与时间的关系。研究成果为上海地铁隧道冻结法设计、施工与地铁安全运营提供了有价值的参考。 相似文献
45.
46.
47.
文章了解变电所预防性试验的意义,通过试验了解掌握电力设备在运行中的绝缘状态,及时消除设备缺陷并处理,使事故防患于未然,提高电力系统的稳定性。 相似文献
48.
冻土帷幕厚度是冻结法施工过程中人为进行冻结控制的重要参考因素。施工中常采用巴霍尔金公式根据现场实测的测温点温度数据,结合温度场公式来反算冻土帷幕厚度。本文基于双排管巴霍尔金公式,对测温点位置的变化对冻土帷幕厚度的影响进行敏感度分析。理论分析结果表明,测温点布置在主面上靠近冻土帷幕边缘和双排管之间的中心附近位置时能得到比较准确计算结果(本文仅从理论上对测温点位置变化对帷幕厚度影响进行分析,工程实际一般不在双排管之间布置测温点);界面上与主面上的误差变化规律基本相同,且误差相对主面来说更小。故根据本文的计算结果,将测温点布置在界面上靠近冻土帷幕边缘和双排管之间的中心位置,能够使测温点位置对冻土帷幕厚度的推算误差影响最小,有利于保证工程施工质量和安全。 相似文献
49.
胡向东 《中国建筑金属结构》2013,(12)
目前钢结构已经在我国很多建筑中得到了应用,并且获得了比较好的应用效果,特别是在一些大型建筑的建设过程中发挥着重要作用。这和钢结构建筑自身的一些优点有着一定的关系,自重轻,耐力强、污染小是钢结构的主要特点。随着国家对于节能建筑的大力支持和绿色环保理念的不断深入,钢结构必然会在建筑领域得到很好的发展和应用,成为建筑领域的一种主要建筑模式。 相似文献
50.
铁水硅含量的混沌粒子群支持向量机预报方法 总被引:5,自引:1,他引:5
提出一种基于混沌粒子群优化(CPSO)的支持向量回归机(SVR)参数优化算法, 并使用该算法建立高炉铁水硅含量预测模型(CPSO–SVR), 对某大型钢铁厂高炉铁水硅含量的实际采集数据进行预测, 结果表明基于混沌粒子群优化算法寻优的参数建立的铁水硅含量支持向量回归预测模型具有良好的预测效果. 与最小二乘支持向量回归机(LS–SVR)、使用粒子群优化算法训练的神经网络(PSO–NN)进行比较, CPSO–SVR模型对铁水硅含量进行预测时预测绝对误差小于0.03的样本数占总测试样本数的百分比达到90%以上, 预测效果明显优于PSO–NN, 且比LS–SVR稳定性更强, 可用于高炉铁水硅含量的实际预测, 表明混沌粒子群优化算法是选取SVR参数的有效方法. 相似文献