检索结果-南通市图书馆

双定刀滑切防缠式香蕉秸秆粉碎还田机设计与试验

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

农业机械学报 2024年第2期55卷 36-49页

作者：张喜瑞杨幼铭刘宏新刘俊孝张志富曹硕海南大学机电工程学院海口570228 宿迁学院机电工程学院宿迁223800

针对我国香蕉秸秆粉碎还田作业过程中香蕉秸秆粉碎质量差,秸秆缠绕堵塞等问题,设计了一种双定刀滑切防缠式香蕉秸秆粉碎还田机。基于滑切定理,解析了粉碎刀随轴转动过程中的动态滑切角和粉碎定刀滑切角的相对作用原理,以等速螺线设计L... 详细信息

针对我国香蕉秸秆粉碎还田作业过程中香蕉秸秆粉碎质量差,秸秆缠绕堵塞等问题,设计了一种双定刀滑切防缠式香蕉秸秆粉碎还田机。基于滑切定理,解析了粉碎刀随轴转动过程中的动态滑切角和粉碎定刀滑切角的相对作用原理,以等速螺线设计L形粉碎定刀刀刃曲线,确定了粉碎刀结构参数;对香蕉秸秆缠绕粉碎刀辊进行受力分析,设计防缠绕板并确定装配数量与结构参数;以装置前进速度、粉碎刀辊转速、防缠绕板高度为试验因素,以香蕉秸秆粉碎合格率、抛撒不均匀度和香蕉秸秆缠绕数量为评价指标进行三因素三水平正交试验,建立因素与指标的响应面数学模型。试验结果表明,最优参数组合为作业机前进速度1.5 m/s、防缠绕板高度41.6 mm、粉碎刀辊转速1800 r/min,此时香蕉秸秆粉碎合格率为93.8%,香蕉秸秆缠绕数量为26,香蕉秸秆抛撒不均匀度为12.1%。以最优组合进行田间试验验证,试验结果表明双定刀滑切防缠式香蕉秸秆粉碎还田机整机防缠性能优越,满足设计要求。

关键词：粉碎还田机香蕉秸秆双定刀滑切角防缠

基于长序列的航空发动机剩余使用寿命预测方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

北京航空航天大学学报 2024年第3期50卷 774-784页

作者：郭俊锋刘国华刘国伟兰州理工大学机电工程学院兰州730050 新乡学院机电工程学院新乡453003

针对多传感器长序列数据下航空发动机剩余使用寿命预测方法存在预测准确度不足的问题,提出一种基于堆叠膨胀卷积神经网络(SDCNN)的航空发动机剩余使用寿命预测方法。将多传感器长序列数据归一化处理,降低因量纲和取值范围不同引起的误差... 详细信息

针对多传感器长序列数据下航空发动机剩余使用寿命预测方法存在预测准确度不足的问题,提出一种基于堆叠膨胀卷积神经网络(SDCNN)的航空发动机剩余使用寿命预测方法。将多传感器长序列数据归一化处理,降低因量纲和取值范围不同引起的误差;构建预测目标函数表征航空发动机的真实退化情况;搭建基于SDCNN的预测模型,扩大模型感受野,提取数据中的长期、深层和全局时序特征用于回归分析,得到航空发动机的剩余使用寿命预测结果;采用Hyperband优化算法和StratifiedKFold交叉验证方法优化模型,提升模型预测准确度和不同条件下的适应性,并采用商用模块化航空推进系统仿真(C-MAPSS)数据集验证所提方法的有效性。在C-MAPSS中FD003数据集上的实验结果表明:所提方法可有效提高基于长序列的航空发动机剩余使用寿命预测准确度,模型预测准确度得分指标明显降低32.62%。

关键词：堆叠膨胀卷积剩余使用寿命预测 Hyperband超参数优化算法航空发动机长序列信号

时效析出强化对GW83镁合金摩擦磨损行为的影响

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

材料工程 2024年第4期52卷 127-137页

作者：陈庆强马冠杰孙捷孙幸子于亚磊李顺龙山东建筑大学机电工程学院济南250000

为了研究时效强化对稀土镁合金磨损机理和摩擦变形行为的影响,采用挤压工艺制备GW83(Mg-8Gd-3Y-0.5Zr,质量分数/%)稀土镁合金。利用电子万能试验机测试合金的室温力学性能,利用光学显微镜(optical microscope,OM)、扫描电子显微镜(scann... 详细信息

为了研究时效强化对稀土镁合金磨损机理和摩擦变形行为的影响,采用挤压工艺制备GW83(Mg-8Gd-3Y-0.5Zr,质量分数/%)稀土镁合金。利用电子万能试验机测试合金的室温力学性能,利用光学显微镜(optical microscope,OM)、扫描电子显微镜(scanning electron microscope,SEM)、透射电子显微镜(transmission electron microscope,TEM)观察分析合金的组织,利用球-盘式干滑动摩擦磨损试验机测试分析合金的耐磨性能。结果表明:经过T5峰时效处理后,析出了大量透镜状β′相,硬度和抗拉强度分别为124.1HV和420.31 MPa,相比在挤压态(O态)时有明显的增加。在实验载荷范围内,随着载荷的增加,合金的摩擦因数逐渐降低,磨损率逐渐增加。T5处理可显著降低GW83镁合金的磨损体积,提高耐磨性能。耐磨性能的提升与磨损机制及摩擦变形程度的改变有关。在5~10 N时,两种样品的主要磨损机制均为磨粒磨损、氧化磨损与黏着磨损。当载荷增加至20 N,O态样品的主要磨损机制转变为剥层磨损,而T5态样品直至80 N才出现轻微剥层磨损机制。T5处理显著减小了由摩擦引起的表层金属变形程度和变形层厚度,减少了摩擦裂纹的产生。

关键词： GW83镁合金时效处理微观组织磨损行为

维普期刊数据库博看期刊

基于深度强化学习的网联混合动力汽车队列控制

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

机械工程学报 2024年第2期60卷 262-271页

作者：郭景华李文昌王班王靖瑶厦门大学机电工程系厦门361102 同济大学汽车学院上海201804 厦门大学自动化系厦门361102

针对网联混合动力汽车队列具有混杂非线性、多动力源混合驱动等特点,提出基于深度强化学习的队列分层控制策略。首先,设计了队列模型预测控制器,基于车车通信获取的车辆状态求解约束条件下满足多性能目标的队列车辆最优期望加速度。其次... 详细信息

针对网联混合动力汽车队列具有混杂非线性、多动力源混合驱动等特点,提出基于深度强化学习的队列分层控制策略。首先,设计了队列模型预测控制器,基于车车通信获取的车辆状态求解约束条件下满足多性能目标的队列车辆最优期望加速度。其次,为提高车辆的燃油经济性,将发动机最优工作曲线和电池特性曲线作为专家知识嵌入深度强化学习算法中。然后,通过分析电池荷电状态、车辆车速以及车辆加速度对智能体动作值的影响来阐明基于深度强化学习(Deep Q network,DQN)的队列能量管理策略是如何根据动作值实现对队列中车辆多系统动力输出之间的协调控制。最后,设计了以电池荷电状态、瞬时燃油消耗率为自变量的奖励值函数,利用最小化损失函数,采用梯度下降法对DQN网络参数进行更新,通过深度强化学习算法实现网联混合动力汽车队列的能量管理控制。试验结果表明,所提出的队列控制策略可以动态规划出队列中车辆期望加速度,实时合理的分配发动机功率与电机功率,最终实现队列中车辆的节能行驶。

关键词：网联混合动力汽车队列深度强化学习模型预测控制节能行驶

基于SBERT-Attention-LDA与ML-LSTM特征融合的烟草问句意图识别方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

农业机械学报 2024年第5期55卷 273-281页

作者：朱波黎魁邱兰黎博昆明理工大学机电工程学院昆明650504 武汉工程大学机电工程学院武汉430205

针对烟草领域中问句意图识别存在的特征稀疏、术语繁多和捕捉文本内部的语义关联困难等问题,提出了一种基于SBERT-Attention-LDA(Sentence-bidirectional encoder representational from transformers-Attention mechanism-Latent dirichlet allocation)与ML-LSTM(Multi layers-Long short term memory)特征融合的问句意图识别方法。该方法首先基于SBERT预训练模型和Attention机制对烟草问句进行动态编码,转换为富含语义信息的特征向量,同时利用LDA模型建模出问句的主题向量,捕捉问句中的主题信息;然后通过更改后的模型级特征融合方法ML-LSTM获得具有更为完整、准确问句语义的联合特征表示;再使用3通道的卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)提取问句混合语义表示中隐藏特征,输入到全连接层和Softmax函数中实现对问句意图的分类。基于烟草行业权威网站上获取的数据集开展了实验验证,实验结果表明,所提方法相比其他几种深度学习结合注意力机制的方法精确率、召回率和F1值上有显著提升,与BERT和ERNIE(Enhanced representation through knowledge integration and embedding)-CNN模型相比提升明显,F1值分别提升2.07、2.88个百分点。

关键词：烟草问句分类自然语言处理特征融合自注意力机制

非高斯环境下基于最大相关熵的平滑估计器设计

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

控制理论与应用 2024年第5期41卷 941-949页

作者：马海平刘婷孙圣溢费敏锐绍兴文理学院电子工程系浙江绍兴312000 上海大学机电工程与自动化学院上海200444

针对Kalman平滑估计器在非高斯噪声环境下性能衰退问题,本文提出了一种基于最大相关熵准则作为最优估计标准的平滑估计方法,将其应用于固定滞后问题的状态估计,称之为固定滞后最大相关熵平滑估计器(FLMCS).首先,使用矩阵变换,给出最大... 详细信息

针对Kalman平滑估计器在非高斯噪声环境下性能衰退问题,本文提出了一种基于最大相关熵准则作为最优估计标准的平滑估计方法,将其应用于固定滞后问题的状态估计,称之为固定滞后最大相关熵平滑估计器(FLMCS).首先,使用矩阵变换,给出最大相关熵Kalman滤波器的另一种形式;然后,以此为基础,通过引入新的状态变量来增广系统,并推导出所提平滑估计器的在线迭代方程;进一步比较平滑前后状态估计误差协方差,从理论上分析算法性能改进效果;最后,通过算例仿真验证所提平滑估计器在非高斯噪声干扰下的有效性和优越性.

关键词：平滑估计 Kalman滤波最大相关熵准则固定滞后非高斯环境

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于双重距离的多目标粒子群优化算法

控制与决策 2024年第6期39卷 1801-1809页

作者：慈雨荣淼彭晨上海大学机电工程与自动化学院上海200444

多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法在维护收敛性的同时搜索分布良好的最优解集较为费力.为此,提出一种基于双重距离的MOPSO,由种群的平均距离定义粒子的邻域空间,邻域粒子数为粒子的等级,数量越... 详细信息

多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法在维护收敛性的同时搜索分布良好的最优解集较为费力.为此,提出一种基于双重距离的MOPSO,由种群的平均距离定义粒子的邻域空间,邻域粒子数为粒子的等级,数量越多,粒子的等级越大.当等级相同时,算法结合粒子的拥挤距离选择最优粒子,并更新外部归档集.此外,算法结合粒子的变异行为避免陷入局部最优.在对比实验中,该算法在收敛性和多样性上可取得较优结果.最后,将该算法应用到电力系统的环境/经济调度模型(environmental/economic dispatch,EED),也可获得性能较好的解集.

关键词：平均距离拥挤距离邻域信息多目标粒子群优化多目标问题环境/经济调度

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

HFE-7100平行微通道流动沸腾实验

物理学报 2024年第5期73卷 178-189页

作者：解奕晨庄晓如岳思君李翔余鹏鲁春南方科技大学力学与航空航天工程系深圳518055 深圳职业技术大学机电工程学院深圳518055

微通道流动沸腾冷却技术兼具相变潜热和微尺度效应的诸多优点,是解决微电子器件热致失效问题的重要方法之一.HFE-7100是一种安全环保的电子氟化液,特别适用于微电子器件的冷却.本文在水力直径为0.5 mm的矩形平行微通道内,对HFE-7100的... 详细信息

微通道流动沸腾冷却技术兼具相变潜热和微尺度效应的诸多优点,是解决微电子器件热致失效问题的重要方法之一.HFE-7100是一种安全环保的电子氟化液,特别适用于微电子器件的冷却.本文在水力直径为0.5 mm的矩形平行微通道内,对HFE-7100的流动沸腾传热和两相流动特性进行了实验研究,测量范围为常压下质量流率88.9-277.8 kg·m^(-2)·s^(-1)、入口过冷度20.5-35.5℃和有效热流密度12-279 kW·m^(-2).本文分析了质量流率、入口过冷度、有效热流密度和干度对传热系数和压降的影响,发现在较低的入口过冷度下HFE-7100出现了沸腾迟滞现象,且增大入口过冷度和质量流率会延缓沸腾起始点的发生,且会提高传热系数和临界热流密度.两相压降受有效热流密度影响较大,且在定干度下不同质量流率的两相压降在塞状流和环状流阶段有明显差异.同时,通过观测两相流型,对流动沸腾传热现象进行了分析.本文还将两相压降实验数据与文献关联式预测值进行了对比,与Lockhart提出的关联式预测值偏差为19.6%.本文研究结果可为微电子器件散热设备的优化设计提供理论指导:以HFE-7100作为传热工质并将微通道流动沸腾冷却技术应用于微电子器件散热设备,可以提高设备的稳定性和可靠性;在不同热流密度的设备中通过控制入口过冷度和质量流率可有效地提升其散热性能;采用Lockhart提出的两相压降关联式可预测散热设备所需的泵功.

关键词：流动沸腾微通道 HFE-7100 传热电子器件

复杂工况下选择性催化还原脱硝系统的迁移强化学习控制

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

控制理论与应用 2024年第3期41卷 496-501页

作者：孙小明彭晨程传良上海大学机电工程与自动化学院上海200444

针对复杂工况下选择性催化还原(SCR)系统难以实现精确脱硝控制的问题,本文提出一种基于迁移强化学习的智能控制方法.首先根据机组负荷的变化将整体运行过程划分为不同阶段.然后训练了强化学习控制器以分别学习各个阶段的不同特征,从而... 详细信息

针对复杂工况下选择性催化还原(SCR)系统难以实现精确脱硝控制的问题,本文提出一种基于迁移强化学习的智能控制方法.首先根据机组负荷的变化将整体运行过程划分为不同阶段.然后训练了强化学习控制器以分别学习各个阶段的不同特征,从而实现了变工况下SCR脱硝系统的精确控制.此外,借鉴了迁移学习的思路以应对预料之外的未知工况,避免了因工况未知所造成的不利影响.最后将训练好的控制器用于实际SCR脱硝系统的控制中,实验结果表明所提方法可以有效地控制复杂工况下燃煤机组NOx的排放量,为复杂工况下SCR脱硝系统的智能控制提供了借鉴.

关键词： SCR脱硝系统变工况未知工况强化学习迁移学习