慢行交通:“慢”出都市出行高品质

概念:慢行交通与慢行交通系统 “慢行交通”是相对于快速和高速交通而言的,有时也可以称为非机动化交通,一般情况下,慢行交通是出行速度不大于15 km/h的交通方式.慢行交通包括步行及非机动车交通,由于许多大城市的非机动车交通主要是自行车交通,慢行交通的主体就成为步行及自行车交通.     

基于DRSA和BP神经网络风电机组检修决策

为缩减运维成本,降低检修资源配置,提出一种基于优势粗糙集DRSA和BP神经网络的风电机组检修决策新方法。基于风电机组多因素序信息系统表,采用优势粗糙集理论方法进行知识约简,获得检修决策规则集,将提取的规则集作为输入样本对BP神经网络进行训练,提高处理不确定性知识的能力。与基于DRSA的检修决策方法进行对比,该方法实现了风电机组的智能检修预测,更能优化机组检修资产的管理,为增加机组检修决策的透明性、合理性及科学性提供了依据。     

基于AMESim的液氧供应系统启动特性分析

为研究液氧供应系统启动阶段的压力平稳性,使用AMESim对液氧加注启动阶段平稳性进行了仿真,比较了设立启动容器和不设启动容器两种情况下液氧加注启动阶段的压力、流速的稳定性,通过仿真分析了启动容器设立的位置对加注流量稳定性的影响。通过对某型号动力系统试验液氧加注泄出系统进行仿真,将仿真结果与试验数据对比,验证了仿真过程中使用孔板替代发动机模拟负载的正确性与使用AMESim软件进行液氧供应系统仿真的合理性。经仿真分析,设立启动容器可使启动阶段压力震荡时间缩减至设立前的四分之一,设立启动容器后可明显减小启动阶段产生的压力凹坑,启动容器与负载端的距离为启动段平稳性的主要影响因素。     

基于SCAE⁃ACGAN的直升机行星齿轮裂纹故障诊断

直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与辅助分类生成式对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,简称ACGAN)相结合的SCAE-ACGAN故障诊断方法。ACGAN的生成器产生与真实样本具有类似分布的生成样本,扩展训练样本集,并与真实样本一起输入至判别器进行训练。ACGAN采用SCAE作为判别器,利用SCAE良好的抗数据波动能力,从扩展样本集中挖掘出有效的深度特征,并实现样本的真伪与类别的判定。ACGAN的判别器和生成器在对抗学习训练机制下交替优化,提高方法的样本生成质量与故障判定能力。将SCAE-ACGAN应用于直升机行星轮裂纹故障诊断,结果表明,SCAE-ACGAN的故障诊断性能好,在样本数量少与工况变化情况下具有较好的健壮性和适应性。     

接触式机械密封基本性能研究进展

随着科学技术的发展和不断创新,中国的机械制造业取得了跨越式发展,因此常用的接触式机械密封装置的进步也十分的明显。接触式机械密封的端面密封性十分的强悍,而且其的端面摩擦也十分的小,这些特点将会大大的延长机器的使用寿命,不会因泄漏而给人们带来不必要的损失。本文将围绕接触式机械的端面摩擦特点和泄露特点进行分析,并且将会进一步的提出目前有待提高的几点建议,最后将会对接触式机械的密封性能的研究趋势加以概括和总结。