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651.
为研究离心泵盘腔内外特性,将离心泵盘腔三维流动简化为动静腔一维流动,基于动量守恒方程和径向连续方程,构建了动静腔流动微分方程;积分该方程并应用到盘腔中,引入密封件阻力系数,考虑叶轮流动滑移,修正泵势扬程公式,建立了离心泵叶轮-盘腔-密封环-平衡孔回路的自封闭流动模型。提出了内外迭代相结合的求解方法,实现了离心泵盘腔流动快速计算。通过与盘腔压力测量结果对比表明:使用Stodola叶轮流动滑移系数的盘腔流动模型比使用Wiesner叶轮流动滑移系数的盘腔流动模型的计算精度提高了约3.5%。盘腔流动模型结果表明:泵工况从小流量调节至大流量,容积效率逐渐提高,盖板推力略微逐渐增大。该方法及结论为离心泵盘腔内外特性计算提供参考。 相似文献
652.
653.
针对现有基于卷积神经网络的故障诊断方法存在模型参数量和计算量大的问题,提出一种改进的SqueezeNet模型应用于直升机滚动轴承故障诊断。该模型借鉴VGG16模型的思想,在经典的SqueezeNet基础上,采用3个3×3卷积核代替1个7×7卷积核,实现了在相同感知野条件下增加网络容量、增强非线性、减少网络参数量,采用卷积层、池化层和Fire模块、池化层两大结构交替的方式组成模型特征提取层,在保障特征提取能力的情况下,进一步减少了网络参数量。通过轴承数据开展模型故障诊断实验,结果表明该模型诊断精度达到99.65%,与传统卷积神经网络及经典的SqueezeNet模型相比诊断精度相当,而计算量与参数量最大缩减约6倍和36倍。 相似文献
654.
根据2003-2004年多个地点的桔小实蝇Bactrocera dorsalis (Hendel)监测数据和室内恒温条件下发育历期观察结果,采用地理信息系统技术和发育历期模型的方法,研究了广东省杨桃园桔小实蝇成虫2个发生高峰期地理分布规律和发生期预测技术.结果表明,广东省桔小实蝇成虫年度第1个发生高峰期呈现由南向北、由西向东逐渐推迟的趋势,而最后一个发生高峰期基本表现为由北向南、由东向西逐渐推迟的规律.第1个高峰最早是3月20-24日出现在湛江地区,最迟是4月28日-5月1日出现在梅州、潮州、揭阳部分、汕头部分、韶关西北部的几个县区和清远东部的山区.最后一个高峰期出现时间和地区规律基本上与第1个高峰期相反.建立了当代桔小实蝇成虫发生高峰期预测下一代成虫发生高峰期的模型.对这2种预测方法的检验结果表明,两者均能较为准确地预测出相应的桔小实蝇成虫发生高峰期. 相似文献
655.
为了对卫星飞轮故障进行提前预警,提出了一种基于集员估计的故障检测和预测方法。首先,基于飞轮的动态模型设计了一种基于中心对称多面体的故障检测方法。在检测出飞轮故障后,选取飞轮的电流数据作为故障特征,并采用线性模型或非线性模型来描述其退化规律。然后,提出了一种基于中心对称多面体的集员算法,对退化模型中的未知参数进行估计,并以此为基础预测未来时刻的故障,进而实现对飞轮故障的提前预警。最后,通过数值仿真,将所提出的方法和两种现有的故障预测技术进行了对比。仿真结果表明了所提方法的有效性和优越性。 相似文献
656.
奥克托今(HMX)包覆铝粉(Al)能够有效降低Al的团聚烧结现象并改善其能量释放效率。采用物理混合法、溶剂-反溶剂法和溶剂蒸发诱导自组装法分别制备了三种不同结构的Al/HMX-1、Al/HMX-2和Al/HMX-3复合含能材料。相较于Al/HMX-1和Al/HMX-2,Al/HMX-3复合材料为球形包覆结构,D50为6.651μm,各组分均匀分布。Al/HMX-3复合材料具备最优的热分解性能,其HMX的分解峰温降低到264.3℃,比Al/HMX-1和Al/HMX-2分别降低了~20.0℃和~19.2℃。燃烧性能分析表明,Al/HMX-3复合样品的燃烧更剧烈,团聚烧结现象降低,具有最高的燃烧热和燃烧温度。通过HMX均匀的包覆,HMX分解及时为Al燃烧提供氧化性气体“牢笼”促进Al氧化,并减少Al颗粒之间的相互碰撞导致的团聚。因此,燃烧性能和能量释放效率得到大幅度提升。 相似文献
657.
为解决自动和半自动探针台的载片台水平方向位移发生偏差时,导致探针压点位置不准,从而使测试结果不可靠,甚至伤及芯片和探针的问题。根据实际工艺和溯源机构的标准器具特性,设计了标准尺的图形,在苏打玻璃上电镀5μm宽的金线条,制作成152.4mm×20mm的长方形标准尺,其测量范围为(0~150)mm。对标准尺进行了定标,定标不确定度为1.0μm。在测量范围内,进行了试验分析,评定了测量不确定度。结果表明:标准尺测量的水平位移偏差小于4μm,满足测试需求。 相似文献
658.
针对传统电力数据分析方法存在适用范围有限、模型复杂等导致电器分类准确率较差的问题,提出了一种基于多层堆叠长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)网络的电力数据分析模型。首先,根据电力数据的频谱图、Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)和Mel频谱图提取电力数据的特征,然后将其应用于深度学习模型并提高分类任务的性能,从而改善过拟合问题。其次,建立了一个多层堆叠LSTM模型,从而有效提高模型的分类和回归能力。最后,提出了一种改进的软独热编码和多尺度训练方法,从而防止峰值概率分布,提高模型的泛化能力。实验阶段,以家庭电力数据集为例,对所提模型进行验证。仿真结果表明,所提模型软独热编码及多尺度训练对加快训练效果具有一定效果,最终分类准确率到达89.85%。 相似文献