基于降噪自编码器与改进卷积神经网络的采煤机健康状态识别

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针对采煤机监测参数间关联性强、冗余信息多且受强噪声干扰导致其健康状态识别困难及传统的采煤机状态识别方法在健康状态指标构建中人工参与过多导致识别准确率不高的问题,提出一种基于降噪自编码器(denoising autoencoder,DAE)与改进卷积神经网络(improved convolu-tional neural network,ICNN)的采煤机健康状态识别方法.首先,对原始监测数据作滑动平均降噪处理并进行归一化;其次,通过无监督训练降噪自编码器实现数据降维、特征提取,进而构建健康状态指标;然后,根据降噪后的监测数据与健康状态指标训练改进卷积神经网络模型,实现采煤机健康状态的自动识别;最后,利用采煤机仿真数据完成模型验证并与其他多种健康状态识别方法进行对比.结果表明:该方法识别准确率达98.38%,明显高于其他方法,可为后期的预知维护提供理论支持.
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研究了Ti60合金在α+β两相区(965℃)不同保温时间下加热过程中片状组织演变及粗化行为.利用X射线衍射(XRD)分析了相成分,用扫描电子显微镜(SEM)观察了保温后片层的显微组织,用能谱仪(EDS)分析了析出颗粒物的元素成分.结果表明:Ti60合金在两相区保温过程中,在不同的保温时间下,α/β相界面均不再光滑,β相出现分支结构.Ti60合金在β退火处理后经炉冷析出大量颗粒物,这些颗粒物随着保温时间的增加,逐渐溶解.保温过程中片状α相和片状β相的厚度均有所增加,当保温时间较短时,片层厚度增速较快,随着保
为解决传统课堂教学模式的弊端,提高学生教学活动的参与度和自主学习能力,作者在分析现有教学方式缺点的基础上,提出基于多平台的混合式教学模式.该模式将教学过程分为课前、课中、课后三个阶段,针对不同教学阶段的需求,充分利用不同平台的优势,开展线上线下教与学的模式探索,进一步扩展了教师的教学方法和教学手段,培养了学生的学习兴趣,有效提高了教学效率.
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利用磁力研磨技术提高具有细长特征的锆管表面质量,探究磨料粒径、主轴转速、进给速率等磁力研磨工艺参数对锆管表面质量的影响规律,最终获得磁力研磨加工细长锆管的关键参数组合.采用三维轮廓仪、扫描电镜(SEM)及能谱(EDS)分析加工前后锆管表面三维形貌、显微截面及成分变化特征,借助残余应力检测仪(LXRD)探究锆管表面加工前后残余应力变化规律.结果表明:锆管表面粗糙度随研磨主轴转速增大呈先减后增趋势,而磨料粒径和进给速率与粗糙度正相关.在本实验条件下,磨料粒径为56 μm,主轴转速为1000r·min-1,进给
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通过X射线荧光光谱(XRF)、X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)和X射线能谱(EDS),研究了原铝灰,去离子水,碳酸钠,氢氧化钠溶液水解残渣和煅烧铝灰冰晶石渣的化学组成和相组成,并对无害化处理的效果进行了研究.实验表明,在去离子水溶液中,可以从铝灰中去除34%的氮.水解后的残余物相主要是Al2O3,Al(OH)3,MgAl2O4,并且有未水解的AlN相.在碳酸钠溶液中,可以除去63%的氮,并且水解残余物相主要为Al2O3,MgAl2O4和Al(OH)3.在氢氧化钠溶液中,可以除去100%的氮,
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为了提升航天推进器喷管材料的综合服役性能,使用化学气相沉积法制备耐高温、低成本、轻质和力学性能优良的Nb/Re层状复合材料.利用扫描电子显微镜(SEM)、能谱仪(EDS)、X射线衍射仪(XRD)和拉伸试验机等设备,研究不同热处理条件下的Nb/Re层状复合材料的界面结构和力学性能.结果表明,本方法可获得均匀致密、层厚精确可控的Nb/Re复合结构,且具有优异力学性能的冶金过渡层.复合材料的界面厚度随热处理温度的上升而增加,而力学性能随热处理温度的上升呈先增后降的趋势.在1600℃×4h热处理条件下,Nb/Re