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张根保柳剑彭露郭书恒 《计算机集成制造系统》2013,(12):2982-2992
针对传统制造系统维修策略研究中未全面考虑动态环境事件影响制造系统性能状态退化的问题,提出一类因素驱动的制造系统动态预测维修策略及优化方法。构建了服役阶段制造任务动态环境事件的加工过程、人员、环境等方面的外在因素与制造系统性能状态退化之间的映射模型。引入复杂系统脆性理论与状态空间分析法,描述了动态外在因素综合作用下制造系统性能状态的退化轨迹以及预测方法。采用瞬时合格产品生产率作为制造系统性能状态退化的特征参数,并以服役阶段效益产出最大为目标,制定了制造系统的动态预测维修策略及其寻优流程。以国内某制造企业的一套制造系统为例,通过对比分析证明了所提方法的可行性与有效性。 相似文献
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优选山茱萸籽油超声提取工艺条件,分析含油的脂肪酸组成。以提取时间、超声功率、提取温度、固液比为影响因素,通过均匀设计法优选山茱萸籽油的最佳提取工艺为:提取时间22min,超声功率136W,提取温度52℃,固液比1∶29,最佳得率为7.366%;通过气相色谱法从山茱萸籽油中鉴定出6种主要脂肪酸,占总脂肪酸含量的99.013%,其中亚油酸(71.190%)为山茱萸籽油的主要脂肪酸,其他依次为油酸(18.594%)、顺-10-十五碳烯酸(5.377%)、硬脂酸(2.176%)、α-亚麻酸(1.226%)、顺-11-二十碳烯酸(0.450%)。实验结果表明,山茱萸籽油富含不饱和脂肪酸,具有很高的营养价值,并且是很好的亚油酸来源。 相似文献
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介绍了基于FPGA的高温热流传感器信号采集存储系统.系统使用XC2S50作为主控制芯片,实现了对高温热流传感器测量信号和温度信号两路模拟量数据的采集,并将获得的数据混合编帧存储.实验证明,该系统能够完整获得热流传感器的测试信号及其温度信号,具有电路简单、采集精度高、稳定性高等特点. 相似文献
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卷积神经网络(CNN)具有强大的特征提取能力,能够有效地提高高光谱图像的分类精度.然而CNN模型训练需要大量的训练样本参与,以防止过拟合,Gabor滤波器以非监督的方式提取图像的边缘和纹理等空间信息,能够减轻CNN模型对训练样本的依赖度及特征提取的压力.为了充分利用CNN和Gabor滤波器的优势,提出了一种双通道CNN和三维Gabor滤波器相结合的高光谱图像分类方法Gabor-DC-CNN.首先利用二维卷积神经网络(2D-CNN)模型处理原始高光谱图像数据,提取图像的深层空间特征;同时利用一维卷积神经网络(1D-CNN)模型处理三维Gabor特征数据,进一步提取图像的深层光谱-纹理特征.连接2个CNN模型的全连接层实现特征融合,并将融合特征输入到分类层中完成分类.实验结果表明,该方法能够有效地提高分类精度,在Indian Pines,Pavia University和Kennedy Space Center 3组数据上分别达到98.95%,99.56%和99.67%. 相似文献
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100.
针对南水北调中线干线部分热油融冰设备不锈钢侧埋件和管路不同程度渗漏现象,介绍了焊接堵漏的常见方法,总结了避免导热油劣化的注意事项和维养建议。 相似文献