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2020年12月31日,成都建丰林业股份有限公司与山东深蓝盛飞人造板智能装备有限公司,就成都城投集团所属巴中建丰公司年产60万m3刨花板项目的智能包装系统,在建丰集团成都总部正式签约。该智能包装系统为宽(4′~9′)和长(7′~10′)尺寸非标设计,使用国际领先、行业前沿的包装技术,集成了自动上垫条、垫方、护角和自动输送、缠绕等功能。该系统在人造板包装自动化的基础上,突破传统打包打带模式,创新引进了三维立体缠膜系统,取代传统打包打带模式,能够更有效地保证包装系统稳定性,最大限度减少人工参与,做到了系统免维护,包装效果更简洁、美观。 相似文献
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前言2020年,新冠疫情的大流行,对全球经济与贸易带来了严重冲击。世界将往何处去?未来十年是否会成为人类"失去的十年(Lost Decade)"?联合国最新发布的《2020年贸易与发展报告》向全人类提出了严峻的拷问。在这个充满不确定性的世界,人类还能否争取一个更加美好的未来? 相似文献
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由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。 相似文献
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为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应,并开展高效精准的性能评估,文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例,首先对监测数据进行清洗和重构,通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型,然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应,计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明,经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素,有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据,更高效地进行输电网系统风致易损性评估。 相似文献
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《柴油机设计与制造》2020,(2):35-39
在用车辆的排放情况备受关注。公交车辆由于具有近人群的特点,其排气污染物更具危害性。在对在用柴油公交车采用便捷式排放测试系统(portable emission measurement system,PEMS)进行整车测试时,发现普遍存在难以从OBD (on-board diagnostic system)获取发动机运行参数的问题,导致采用功基窗口法难以评估车辆排放状况。为此,依据整车PEMS测试规程,对3辆柴油公交车进行污染物排放测试,引入CO_2窗口法评估整车NO_x排放状况,通过与功基窗口法评估结果对比,确定CO_2窗口法符合性因子。结果表明,CO_2窗口法能够有效测量和评估在用车辆的排放,不再受制于OBD信息读取,更便于开展车辆在用符合性监管。 相似文献