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11.
12.
磷酸镁水泥(Magnesium phosphate cement,MPC)是一种快速修补型胶凝材料,具备快硬、早强、高强、粘结力强、耐久性好等优点。首先运用正交试验方法,通过控制胶砂比、氧化镁与磷酸二氢盐的物质的量比(M/P)和水胶比,确定了基准MPC修补砂浆的最优配合比。然后研究了粉煤灰和磨细矿渣对MPC修补砂浆抗压强度和抗折强度的影响,分析了其强度特征。结果表明,MPC修补砂浆的最佳M/P比为6∶1,胶砂比1∶1。掺加粉煤灰的MPC修补砂浆具有较高的强度尤其是抗折强度,适宜作为道路与机场道面的快速修补材料。掺加磨细矿渣的MPC修补砂浆,其力学性能不如掺加粉煤灰的MPC修补砂浆。此外,MPC修补砂浆的抗折强度和抗压强度之间具有密切的线性相关关系,且与养护龄期、原材料来源与烧结温度、是否掺加缓凝剂和矿物掺合料、M/P比和水胶比等因素无关。 相似文献
13.
针对可重复使用运载器(RLV)再入飞行强非线性、快时变特性和多种控制模式给姿态控制器设计带来的困难和挑战,提出了一种双环滑模反作用控制系统(RCS)/气动舵复合控制器设计方案。首先建立了RLV再入飞行的数学模型,基于时标分离原理,设计了快、慢双环回路控制系统,并采用滑模控制律(SMCL)获得控制力矩指令;所设计的RCS/气动舵复合控制器,由控制分配将控制力矩指令分别映射成RCS推力器执行的开关指令和气动舵面偏转指令,采用链式递增融合协调气动舵与RCS的复合控制。仿真结果表明,双环滑模RCS/气动舵复合控制器能较好地完成姿态跟踪控制,有效地节省RCS燃料,实现了气动舵面与RCS的协调控制。控制方案也能用于再入飞行器或空天飞机的控制系统设计。 相似文献
14.
卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。 相似文献
15.
光纤陀螺的标度因数与光纤环的长度、直径及光源的平均波长有关。在温度条件下,光纤环的长度、直径及光源的平均波长均会发生变化,进而导致光纤陀螺在高低温下的标度因数不同,影响温度环境下的光纤陀螺标度因数的重复性。提出了一种基于光纤陀螺波长控制的标度因数温度性能提高方法,该方法在光源驱动电路的桥式回路中增加了铂电阻组件,从而可自动调节光纤陀螺光源的管芯温度,进而控制光源平均波长的变化,以抵消光纤环有效面积因温度变化而对标度因数产生的影响,提高温度环境下光纤陀螺的标度因数重复性。试验表明,该方法将未补偿情况下光纤陀螺全温范围内的标度因数重复性(1σ)由271×10-6~280×10-6减小到了32.5×10-6~43.5×10-6,标度因数重复性误差减小了84%~88%,并验证了该方法的有效性。 相似文献
17.
通过浮动催化化学气相沉积法制备连续碳纳米管薄膜,并将其原位沉积到单向碳纤维织物表面,手工铺层后借助真空辅助树脂传递模塑成型(VARTM)工艺制备碳纳米管-碳纤维/环氧树脂复合材料层压板,研究不同面密度的碳纳米管薄膜对层压板Ⅱ型层间断裂韧性的影响。结果表明,随着碳纳米管薄膜面密度的增加,层压板Ⅱ型层间断裂韧性先逐渐提高,当碳纳米管薄膜面密度为9.64 g/m2时,层压板Ⅱ型层间断裂韧性最佳,与原始层压板相比提高了94%。碳纳米管通过桥接树脂裂纹、从树脂中拔出等方式提高层间断裂韧性。当碳纳米管面密度超过临界值时,会引起树脂浸润困难,导致增韧效果降低。 相似文献
18.
改进一次二阶矩(AFOSM)法是一种基于功能函数梯度的结构可靠性分析方法,鉴于其对隐式函数的梯度较难求解,提出了一种基于Kriging模型梯度解析解的AFOSM方法,利用Kriging代理模型的解析表达式推导得到功能函数对输入变量的梯度解析解,为AFOSM中设计点的确定提供高精度的梯度信息。通过Kriging与AFOSM的结合,很好地解决了基于有限元模型的隐式情况下梯度计算量相当大、可靠性分析难的问题。数值与工程算例验证了所提Kriging梯度解析解的较高精确性,同时验证了所提基于Kriging解析解的AFOSM结构可靠性分析方法的正确性与较高精度。 相似文献
19.
20.
针对离群值环境下的在线学习问题,提出一种鲁棒正则化贯序超限学习机(Robust regularized online sequential extreme learning machine,RR-OSELM)。RR-OSELM以增量学习新样本的方式实现在线学习,并在学习过程中基于样本的先验误差进行逆向加权计算以降低学习模型对于离群值的敏感性;同时RR-OSELM通过融合使用Tikhonov正则化技术进一步增强了其在实际应用中的稳定性。实验结果表明,RR-OSELM具有较同类算法更好的鲁棒性和实用性,对于离群值环境下的在线建模与预测问题是积极有效的。 相似文献