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在机械设备的使用过程中,如果能准确地提前预测机械设备将要发生的故障并防患于未然,则可为企业节省大量的维修费用,降低企业成本。为此提出了一种依据特征基于神经网络算法的故障预测系统。把机械设备本身的运行特征和环境特征作为输入,把发生故障的概率作为输出,建立映射关系。以历史映射数据训练并建立神经网络,用以预测机械设备在某状态达成后发生故障的概率。通过某厂的机床对系统进行训练和验证,预测故障率与实际故障率的相对误差在15.3%以内。仿真结果表明,该系统可以有效的根据机械设备运行状态特征对其故障率进行准确预测。 相似文献
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目的 为探究图标语义与信息复杂度的关联,研究按照结构复杂度和资讯复杂度两个维度将图标进行划分,观测两个因素对老年用户辨识正确率与反应时间的表现差异,归纳出老年用户判读的共性,寻找适宜的图标设计原则,使用户有更好的绩效表现。方法 采用实验法和深入访谈法,针对30名老年参与者开展图标识别测试,通过图标与语义配对了解“结构复杂度/资讯复杂度”对辨识效能的影响。结果 相较结构复杂度,资讯复杂度更能决定图标识别率;老年图标设计时尽量采用小于14.5 bit资讯负载量图标;在相同资讯负载条件下,尽量采用“人形”“用具”“自然”作为主要元素,“几何”“字母”“指向”作为辅助元素。结论 构建图标辅助设计系统原型SIID1.0,通过设计方案评估,对前期信息复杂度原则的有效性进行验证。 相似文献
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以产品工业设计为目的,将参数化软件中制作的三维模型导入三维造型软件的过程中,基本都会出现数据计算量变大。占用大量系统资源的现象,极大地降低了工作效率,因此需要对模型进行两次轻量化处理,在参数化软件中进行第一次轻量化处理,在三维造型软件中进行第二次轻量化处理。本文研究了在SolidWorks、lnventor和Pro/ENGINEER三种较常用的参数化软件中进行第一次轻量化,以及在三维造型软件3dsMax中进行再次轻量化的几种方法,并给出了应用实例。 相似文献
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