基于GCNN的滚动轴承故障诊断

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随着智能制造的快速发展,基于数据驱动的故障诊断方法逐渐成为轴承状态监测的研究重点。针对传统滚动轴承故障诊断方法所存在的特征提取和特征选择复杂且效果不佳的问题,提出一种基于卷积神经网络智能诊断算法。该算法首先利用重叠采样方法扩充数据集,再采用格拉姆角场方法将原始时域信号转化为二维图像;然后构建一个具有4个卷积层的卷积神经网络,将扩充后的数据集输入卷积神经网络进行轴承故障分类。仿真结果表明,基于格拉姆角场法和卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法准确率达到99.73%,高于基于传统的机器学习及同类型深度神经网络的
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合理设计具有强和宽吸收的聚合物受体有助于提高光伏性能。本文以七环苯并三氮唑(Y9-C16)为构筑单元,噻吩为连接单元合成一个新型聚合物受体材料PY9-T。该受体材料的薄膜具有较低的带隙(1.37 eV)和较高的消光系数(1.44×105 cm−1)。当PY9-T与宽带隙聚合物给体PBDB-T共混时,制备全聚合物太阳电池(APSC)实现10.45%的高能量转换效率,器件具有0.881 V的高开路电压和19.82 mA/cm2的高短路电流密度。
本文通过Fluent软件的凝固/熔化模型,模拟了接触角及质量分数对纯水和氯化钠溶液在冷表面冻结过程的影响,选择铜片为亲水表面,纳米膜表面为疏水表面,对液滴在不同表面特性条件下的冻结过程进行实验研究。结果表明:液滴在冷表面的冻结特性与接触角、质量分数有关。当溶液质量分数一定时,接触角越小,液滴冻结速度越快,完全冻结时间越短;在冻结过程的初始时刻,接触角越小,液滴底部温度越低;当冻结时刻相同、液滴高度一致时,液滴表面的温度和液相分数均比液滴内部低;接触角相同时,溶液质量分数与液滴的开始冻结温度成反比,与完全冻
针对建筑空调领域6~7℃的蓄冷温度要求,本文制备出一种以Na2SO4·10H2O和Na2HPO4·12H2O为蓄冷基底材料的复合无机盐相变材料。通过步冷曲线分析法、差示扫描量热法、瞬态平面热源法等实验方法研究不同种类、质量添加剂对复合无机盐体系的影响。实验结果表明:改性后的复合无机盐体系最终配比为32%Na2SO4·10H
为掌握不同保温结构和不同温度对番茄冷藏配送下的温度场分布均匀性和品质及效果的影响,本文以番茄为研究对象,建立了半导体冷藏箱温度场数值分析三维模型,并进行实验验证。模拟结果表明:外界恒温20℃时,真空绝热板(vacuum insulation panel,VIP)和聚氨酯(polyurethane,PU)复合隔热保温结构(VIP+PU)与聚氨酯隔热保温结构(PU)的半导体冷藏箱内平均温度从20.7℃降至5℃分别需30 min和35 min,且35 min后平均温度分别为4.58℃和4.97℃,前部与左右部最
研究紫金山铜矿主要矿物黄铁矿、辉铜矿和铜蓝,考察温度、细菌接种浓度、pH值和Fe3+浓度等对矿物溶解动力学的影响,查明影响矿物溶解动力学的主要因素,获得控制氧化速率的关键步骤,建立半经验动力学模型,经计算,黄铁矿、辉铜矿和铜蓝在浸出过程中的表观活化能分别为69.29,65.02和84.97 kJ/mol。
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以构建嵌入开孔阻尼层的弹性-黏弹性层合板阻尼性能代理模型从而加速阻尼优化过程为目标,分别应用摄动法和Morris方法分析层合板一阶模态阻尼比的参数灵敏度,筛选高敏感参数,并使用多项式响应面法对模型阻尼性能进行拟合,以构建代理模型;进一步预测新采样点层合板的模态阻尼比并计算其均方根误差,评价代理模型的代理性能。针对一嵌入开孔阻尼层的金属夹层板进行验证计算,结果表明:通过Morris方法灵敏度分析建立的代理模型在降低模型维数的同时,与采用摄动法筛选关键参数所建立的代理模型相比,具有更好的代理性能。
为了研究联方型网壳在不同冲击角度下的变形模式及冲击性能,利用ANSYS/LS-DYNA分析软件建立联方型网壳模型,设计并模拟水平面和竖直面条件下不同冲击角度及不同冲击速度下的冲击工况,根据模拟结果总结联方型网壳结构在不同冲击角度下的6种变形模式,分析冲击力持时、关键杆件应力和关键节点位移随冲击角度和冲击速度的变化规律,研究对结构变形最不利的竖直面中速冲击工况下的结构能量和加速度峰值变化规律,最后提出联方型网壳结构在两个冲击平面的最不利冲击角度。