基于冲击特征提取的旋转机械智能故障诊断

针对齿轮、轴承故障，提出了基于冲击特征提取胶囊网络的旋转机械智能故障诊断模型。在胶囊网络的构架基础上，将原始故障振动信号作为输入，通过构造首层小波核卷积层，针对性提取冲击故障特征，提高深度学习网络特征提取的可解释性。在小波核卷积层之后扩展一层卷积层，强化首层小波核卷积层提取的特征，将强化的特征经初级胶囊层、数字胶囊层输出分类结果，从而构造了“端到端”的小波卷积胶囊网络模型。通过对各层提取的特征可视化分析，证明了该模型对故障振动信号的冲击特征具有良好的提取能力。3个不同实验平台的数据集验证结果表明不同故障类型、不同故障程度的齿轮及轴承的识别精度最高可达到100%，并具有良好的泛化能力。     

热处理对FeCo-2V-0.5Cr软磁合金力学与磁学性能的影响

针对FeCo-2V-0.5Cr软磁合金,研究了真空热处理时间对其微观组织结构、力学与磁学性能的影响规律,发现在800℃下热处理时间为2h左右时,合金的抗拉强度和延伸率达到最佳,同时仍保持良好的软磁性能,抗拉强度、延伸率以及矫顽力分别为867.8MPa、10.4%以及2.0Oe。进一步对该合金进行附加磁场下的真空热处理,重点研究了合金的交流损耗与矫顽力随附加磁场方式包括磁场撤除温度与磁场下保温时间的变化规律,发现适当的磁场热处理对合金相关力学性能影响不大,但由于合金中产生了单轴各向异性而使合金矫顽力进一步降至1.6Oe。     

浅谈航空公司联盟对中国民航的影响

随着航空运输市场自由化,建立国际航空联盟、形成全球性的航线网络结构已成为民航运输业发展的一大趋势。国际航空联盟是航空公司进入国外航空运输市场、实现全球化发展战略的有效途径。目前国航和上航加入了星空联盟,南航和东航则选择了天合联盟。航空公司联盟的     

试验

联合防区外武器完成首次飞行测试 雷锡恩公司的联合防区外武器C-1完成首次自由飞行试验，从而使世界上第一个具有网络功能和移动海上目标攻击能力的防区外武器接近初始作战能力。     

锦城夜话(8) 从绝技敲门说开去

如今,不少单位的组织人事工作,特别是在干部的任用提拔方面,都有所改变。比如招考公务员,会煞有介事地规定许多"严密"的程序,并且打着"公开、公平、公正"的旗号。其过程无可非议,但结果却让人摇头。媒体频频报料,一些"考"上的公务员,竟然十之八九都是干部子弟,甚至就是本机关或者本单位的干部子弟。真可谓,"原则光明正大,技巧手脚多多"。"裙带关系"就像如今世界上的流行性感冒病毒,在新的环境中变幻着它的外形和内核。这不禁使人想到古代的两个人,两个被嘲讽了上千年的人,一个是贾昌,一个是高俅。     

论组织的量化质量管理(一)——组织及顶层设计

评估一个组织的好坏,要凭数据说话。组织是为一定的利益需要组建的。劳动、资本、技术、管理是对组织利益做出贡献的4个要素。管理对组织的输出可以起很大作用。利益相关方的需要往往不止一项,而且还是不断增长的。管理者应制定组织的顶层设计(组织文化、愿景、目标、决策等)架构,改革……并强化单元对组织文化、愿景、目标的认同。     

100座级飞机如何帮助网络型航空公司做大做强枢纽——E190飞机在南航“广州之路”战略中的作用

网络型航空公司的最大竞争优势在于在其庞大的网络覆盖和众多的航线、航班选择：直达或中转；本公司或联盟；不同的时日；不同的时段等。在航线网络中，枢纽是核心部分。正确的枢纽战略是第一成功要素。然而，没有座级适当的飞机，再好的枢纽战略也无法实施。本文以中国南方航空广州枢纽为例来阐述100座级的飞机如何可以帮助网络型航空公司成功实施枢纽战略。     

基于自回归与最小均方理论的振动环境下 光纤陀螺仪滤波方法

针对振动应力下光纤陀螺产生测量误差增大的问题,从振动对光纤环的影响机理出发,分析了振动应力下光纤陀螺干涉信号的表现形式,提出了基于自回归最小均方滤波理论的光纤陀螺滤波方法,将AR模型的平稳性和最小均方根滤波的自适应性相结合,提取平稳数据的特性参数,对高频信号进行滤波,降低非互易相移产生陀螺角速度误差值的干扰.试验表明,该方法简单可行,有效地降低了振动应力下光纤陀螺输出信息的噪声,抑制了由振动引起的陀螺漂移.     

深度置信网络在发动机气路部件性能衰退故障诊断中的应用研究

为提高发动机转动部件性能衰退故障诊断精度,针对传统的浅层网络和支持向量机(SVM)方法在诊断时存在泛化能力欠缺、易产生局部最优解等问题,引入近年来在模式识别领域取得巨大突破,模拟人脑多层结构的深度置信网络(DBN)进行发动机部件性能衰退故障的诊断。为改进深度置信网络性能,提出一种在无监督和有监督训练阶段都可自适应调整权值的改进算法(ad_DBN)。以涡扇发动机为对象,将两种DBN算法与BP,RBF和SVM方法从诊断精度、计算时间、抗噪能力三方面进行综合比较分析。结果表明DBN算法诊断精度明显优于反向传播(BP)神经网络,径向基(RBF)神经网络和支持向量机(SVM)方法,得益于权值的自适应调整,ad_DBN诊断的平均精度高达97.84%,其抗噪声能力也明显优于其他算法,能够提高故障诊断的有效性和可靠性。