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深度学习在故障诊断领域中的研究现状与挑战 总被引:1,自引:0,他引:1
现代工业系统已呈现出向大型化、复杂化的方向发展,使得针对工业系统的故障诊断方法遇到一系列的技术难题.近年来,深度学习(deep learning)在特征提取与模式识别方面显示出独特的优势与潜力,将深度学习应用于解决复杂工业系统故障诊断的研究已初现端倪.为此,首先介绍几种典型的基于深度学习方法实现工业系统故障诊断方法;然后对基于深度学习实现故障诊断的主要思想和建模方法进行描述;最后总结和讨论了复杂工业系统故障的特点,并探讨了深度学习在实现复杂工业系统故障诊断方面所面临的挑战,展望了未来值得继续研究的方向. 相似文献
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几种速生阔叶材纤维形态的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
对不同树龄(3~7年)三倍体毛白杨圆叶、裂叶及中林杨的纤维形态进行测试,并将结果进行纵横向的比较.结果表明:纤维长度随树龄递增而增加,纤维宽度的变化规律是在20~24μm不规则地波动,长宽比的变化规律与纤维长度的变化规律基本一致,壁腔比均小于1.三倍体毛白杨和中林杨之间的纤维特性又有较大区别,主要体现在三倍体毛白杨纤维长度变化比较缓慢,在树龄为5~7年达到最大值,纤维长度达到(峰值)稳定的时间较短;而中林杨纤维长度直到7年时仍呈增大趋势,变化幅度较明显. 相似文献
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重庆时尚园工程3号楼在规划的公路隧道上修建而形成洞室地基,为此,如何分析评价高层建筑洞室地基的稳定性是主要的岩土工程问题。本文通过理论计算及三维弹塑性有限元数值分析,评价了隧洞开挖后建筑物与隧洞的相互影响,得出了有意义的结论,并提出了适宜的建议。该分析方法为以后类似问题的评价具有重要的参考价值。 相似文献
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