固体充填开采中的矸石粒径级配优化试验

针对原生矸石级配较差、在固体充填过程中压缩量大、充实率低等问题,采用理论计算、实验室试验和数值模拟等研究方法,对固体充填开采中矸石粒径级配优化进行了研究.通过分析应变随级配系数的变化规律,得到4种变形最小的级配组合.进一步分析压实破碎前后粒径变化规律和变形模量与应力之间的关系,得出级配组合为D=30 mm,n=0.3时...     

输电线路覆冰监测系统应用现状及效果

分析了输电线路覆冰监测系统功能、实现手段,介绍了目前国内输电线路覆冰监测系统应用现状和在维护电网安全运行、应对大面积自然灾害方面发挥的作用和取得的效果。指出通过输电线路覆冰监测系统的实施,可达到记录现场覆冰过程;预警;为除冰融冰提供指导、辅助决策;降低人员工作强度;绘制电网覆冰分布图、为设计提供依据等功能。提出了今后建立和完善输电线路覆冰监测系统的工作重点。     

80后自创网店品牌月入25万—7年销售额涨500倍

网上开店 赚到第一桶金 80后女生田依雯经营的是一个自有品牌的销售潮流饰品的网店，在饰品类网店中排名第一。引人注意的是，该店自主设计的产品占了50％。从销售闲置物品，到诞生自己的网络品牌，田依雯用了6年的时间。2002年，还是大三学生的田依雯，一次在上海城隍庙逛街时，用53元买下三条项链。     

架空输电线路鸟害故障分析及对策

在对国家电网公司所属输电线路2004-2006年鸟害故障调查统计的基础上,进行分类分析,对引起线路鸟害跳闸的原因进行分析研究。通过模拟试验的对照,基本弄清了鸟粪闪络的机理。文章在总结各类线路鸟害故障对策优劣的同时,提出了今后输电线路防鸟害工作的研究方向和建议。     

基于多时段MPCA的半导体蚀刻过程监测方法

针对MPCA方法在具有多时段的间歇过程中的故障监测效果不佳的问题,提出一种新的多时段建模方法,首先根据各时间片上的主元个数不同,对过程进行模糊划分,然后利用K均值算法对样本数据聚类得到精确划分,最后按照划分结果在各阶段建立代表性统计分析模型对整个过程进行监控。将该方法用于半导体蚀刻过程的故障监测,并与MPCA方法进行了比较证明该方法具有良好的监控性能,能够及时准确及时的监测出引起产品质量发生变化的故障。     

SSDA波形匹配在高频电源开关控制中的应用

针对高频电源开关控制问题,提出改进序贯相似度检测(SSDA)的波形匹配方法来预测一次电流过零点,以控制高频电源开关元件开通和关断来提高高频电源输出功率。通过对SSDA算法阈值设定方法的改进,提高了该算法的匹配速度。首先,对不同条件下的一次电流波形进行取点,考虑波形采集过程的噪声,依次采取低通滤波和算术平均滤波的方法对采样数据进行处理后建立波形库。利用改进SSDA波形匹配的方法,根据匹配相似度较高的库中波形来预测目标波形的过零点时间,从而控制电源开关。实验结果证明,所提方法具有可实施性,且有较快的匹配速度以及较高的匹配精度。     

500kV线路B1型塔跳线结构改进试验

针对工程中提出的问题进行了试验研究及分析 ,指出了该跳线装置可满足一定要求     

基于多分类相关向量机的水电机组振动故障诊断

水电机组振动故障成因与故障征兆之间呈复杂的非线性关系,传统方法难以描述。当前研究常采用模式识别方法,如支持向量机、神经网络等实现振动故障诊断。该文在现有研究基础上,引进相关向量机(relevance vector machine,RVM)对诊断过程进行改进。相比传统方法,该文所提方法在学习过程中参数设置简单,在输出结果时给出了分类的可靠性,适合实际工程应用。同时,该方法在决策过程中,能够根据训练数据分布情况,自动选取决策结构,进一步提高诊断的速度与准确性。将该文所提诊断方法用于水电机组振动故障诊断实例,取得良好效果,验证了算法的有效性。     

基于多分类相关向量机的水电机组振动故障诊断EI北大核心CSCD

水电机组振动故障成因与故障征兆之间呈复杂的非线性关系,传统方法难以描述。当前研究常采用模式识别方法,如支持向量机、神经网络等实现振动故障诊断。该文在现有研究基础上,引进相关向量机(relevance vector machine,RVM)对诊断过程进行改进。相比传统方法,该文所提方法在学习过程中参数设置简单,在输出结果时给出了分类的可靠性,适合实际工程应用。同时,该方法在决策过程中,能够根据训练数据分布情况,自动选取决策结构,进一步提高诊断的速度与准确性。将该文所提诊断方法用于水电机组振动故障诊断实例,取得良好效果,验证了算法的有效性。     

铁道罐车纵向冲击实验数据分析研究

考虑铁道罐车以及罐内装载的物体作为一个复杂系统,在运行时轮轨与轨道的相互作用下,研究车辆的安全问题,特别是罐车纵向加速度引起的问题显得相当复杂。为了分析罐车出现问题时的纵向加速度特性及故障原因,对正常信号和含故障的纵向加速度信号求互谱密度函数,找出共有纵向冲击频率,将该频率从含故障信号中滤除,反复数次,削弱故障信号中的正常运行的主要成分,最后通过加速度功率谱密度将纵向故障冲击频率从故障信号提取出来。