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为了提高寄生式时栅传感器的测量精度,分析了它的工作原理和动态误差组成,得到其主要误差分量为常值误差、周期误差和随机误差等。针对寄生式时栅误差特点,建立了寄生式时栅动态误差高精度预测模型,并与其他建模方法进行了比较。选用插入标准值的贝叶斯预测模型,以实际测量的传感器第一个对极动态误差数据进行建模,在后续对极特定位置插入部分实际误差测量数据,建立误差预测模型,预测了传感器后83个对极的动态误差。另选用三次样条插值和BP神经网络建模方法对寄生式时栅整圈动态误差建模,并与建立的误差模型进行了对比。验证实验表明,三次样条插值建模时间最短(0.62s),但其建模精度不高(16.050 0″);贝叶斯动态模型建模时间(0.86s)略长于三次样条插值,但建模精度最高(0.415 3″);BP神经网络建模时间最长(32min),但建模精度最低(19.680 2″)。同时贝叶斯插入标准值建模方法所需数据点(69395个)远少于三次样条和BP神经网络建模数据点(235526个),节省了大量的标定时间和建模数据量,因此可用于寄生式时栅传感器的动态测量误差高精度建模修正。 相似文献
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目的 进一步提高超声冲击处理对AA6061-T6抗空蚀性能的强化效果。方法 通过不同温度(RT、50、100和150℃)温态超声冲击强化处理,结合冲击强化与动态应变时效(DSA)的优点,获得应变速率更高、密度位错更高的塑性变形强化层,以提高其抗空蚀性能。利用X射线衍射技术(XRD)、金相显微镜研究了强化层的微观组织。利用显微硬度仪研究了强化层深度方向的硬度分布。利用超声振动空蚀平台、扫描电子显微镜(SEM)和激光共聚焦显微镜,研究了强化试样的空蚀性能及空蚀机理。结果 随温度的升高,强化后的铝合金近表层分别形成30、50、70、90μm的晶粒细化层,表面择优取向由(200)转变为(111);强化温度为50℃时的表面显微硬度最高,较原始试样提高了108.2%;经300 min空化腐蚀后,常温、50、100、150℃条件下处理的超声冲击试样的抗空蚀性能分别是未处理试样的1.77、2.03、1.49和1.38倍;温态冲击强化后,试样的空化腐蚀损伤机制不仅包括初始的韧性断裂破坏,还增加了脆性及疲劳损伤形式。结论 经过温态超声冲击强化处理后,AA6061-T6的抗空蚀性能随温度的升高呈先增后减的趋... 相似文献
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针对风电机组齿轮箱的故障诊断中特征提取过分依赖人为经验和准确率不高的问题,提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)与支持向量机(SVM)相结合的方法。对原始时域振动信号作傅里叶变换,利用LSTM神经网络自适应智能提取特征的优势,结合SVM的分类功能,实现对风电机组齿轮箱更加准确的故障诊断。仿真结果显示,该网络模型在经过16轮训练后准确率可以达到100%,使用测试集数据准确率也可以达到99.1%。 相似文献
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对安徽省农村民居现有研究进行总结,分析了安徽省农村民居地震安全问题,并提出了相关解决对策,最后建议研究该省空斗墙农村民居房屋的抗震性能。 相似文献