直线花键滚刀代圆弧齿形反共轭误差控制设计法(续三)

《三角形花键滚刀代圆弧齿形、代直线齿形反共轭误差控制设计法》在前面.已就矩形花键滚刀代圆弧齿形反共轭误差控制设计法作了叙述。现在来讨论三角形花键滚刀     

在线监测系统在110kV向阳变电站的应用

正1智能化变电站设备在线监测系统1. 1在线监测系统的构成完整的在线监测系统至少包括以下几个部分:传感器、采集前端、交换机、后台系统、数据处理分析软件系统、电源等。设备状态信息由传感器进行数据采集,状态数据由采集前端进行打包处理并转换为数字信号,通过在线监测系统网络将监测数据上传系统层后台主     

一种损伤准则在差厚板拉伸成形中的应用

差厚板由于截面非均一性导致其断裂行为与等厚板有差异,为了研究差厚板的断裂行为,采用单向拉伸实验和反复加载实验相结合的方法建立了差厚板的损伤变量与应变之间的本构关系,并将所建立的本构关系嵌入到Abaqus软件中进行了拉伸模拟实验。研究结果表明:差厚板损伤变量与应变之间为非线性关系,且损伤变量随应变增加呈现出先增加较快后较慢的趋势;采用有限元模拟得到的断裂位置、力和行程曲线与实验结果相吻合,验证了所建立损伤准则的准确性。     

一种岩巷掘进工作面局部制冷降温技术

针对平煤股份公司十矿三水平混合立井落底后高温岩巷掘进工作面的降温问题,分析了岩巷掘进工作面的生产环境和热源因素,提出了建井时期岩巷工作面局部制冷降温的思路;对工作面实现降温目标需冷量进行了计算;对局部制冷机组进行了选择;介绍了制冷机组的安装工艺流程与要求。     

用于域适应的多边缘降噪自动编码器

神经网络模型被广泛用于跨领域分类学习。边缘堆叠降噪自动编码器(marginalized stacked denoising autoencoders,mSDA)作为一种神经网络模型,通过对源领域和目标领域数据进行边缘化加噪损坏,学习一个公共的、健壮的特征表示空间,从而解决领域适应问题。然而,mSDA对所有的特征都采取相同的边缘化加噪处理方式,没有考虑到不同特征对分类结果的影响不同。为此,对特征进行区分性的噪音系数干扰,提出多边缘降噪自动编码器(multi-marginalized denoising autoencoders,M-MDA)。首先,利用改进的权重似然率(weighted log-likelihood ratio update,WLLRU)区分出领域间的共享和特有特征;然后,通过计算特征在两个领域的距离,对共享特征和特有特征进行不同方式的边缘化降噪处理,并基于单层边缘降噪自动编码器(marginalized denoising autoencoders,MDA)学习获取更健壮的特征;最后,对新的特征空间进行二次损坏以强化共享特征的比例。实验结果表明,该方法在跨领域情感分类方面优于基线算法。     

流苏式错位朦胧感小提花双层面料的设计开发

文章利用浮长线的拉拢作用、平纹组织的排斥作用以及表里层色彩的搭配,并根据试织效果优化织物设计,使用多臂织机制得了流苏式错位朦胧感小提花双层面料,产品风格独特、设计新颖,为相关工作人员提供参考。     

液化石油气站的火灾爆炸危险性分析

本文着眼于液化石油气站的消防安全问题,运用火灾爆炸指数法分析其火灾爆炸危险性。对火灾爆炸指数的选取、基本评价程序等进行了详细的探讨。通过计算安全补偿前后的火灾、爆炸指数以及暴露面积、最大财产损失的大小,可以直观地体现出安全补偿措施对液化石油气站消防安全的重要作用,从而提高人们对安全补偿措施的重视,以此来减小液化石油气站发生火灾、爆炸的可能性。最后对火灾爆炸指数法在实践过程中存在的问题进行了思考。     

节气门急速开启过程流动噪声数值分析与研究

研究了节气门运动对流动噪声的影响。采用计算流体力学与计算声学耦合方法,并结合运动网格技术,实现对节气门由关闭向全开位置急速转动过程时空气瞬态流动引起噪声形成的三维数值模拟,分析了节气门处于不同转角时刻,空气流场与流动噪声的变化规律。在节气门转动初期,节气门后侧流动区域有涡流形成,节气门前后两侧的压力发生陡降,在节气门上边缘和下边缘附近产生两个流动噪声区,随后在节气门下游逐渐合并。流动噪声声功率级先增加然后逐渐减小,并接近稳定,节气门开度在40°附近时,声功率级达到最大。随着节气门开度的继续增加,节气门后侧的涡流逐渐减弱,节气门前后两侧的压力降逐渐减小。噪声场时域-频域计算结果发现,节气门噪声属于中低频段宽频噪声,其中大约100Hz以下的低频噪声占主要贡献量,声压级较高,并且声压没有随着测点与节气门的距离增加而明显衰减。控制节气门流动噪声的重点在于减少低频噪声。