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在台架耐久性试验过程中,部分零部件可能在早期失效造成试验失败,对关联零部件也有二次损伤风险,为降低研发及试验成本,文章通过专门用于处于开发阶段中动力总成系统的测试仪器,在试验过程中监控试验数据变化,在变速器总成故障的初始阶段能够快速识别异常点,通过数据分析能够准确判断故障具体位置,保障变速器总成不会因为个别零部件疲劳故障导致整机失效。结果表明:试验过程中通过借助辅助设备,监控和分析试验过程中数据变换情况,可以在早期发现故障,对失效零部件进行准确预判,从而快速进行决策,节约大量试验成本及缩短验证周期。 相似文献
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船用铜质螺旋桨的焊补工艺 总被引:2,自引:0,他引:2
对破损的铜质螺旋桨提出了焊补工艺,并对焊补前的准备工作,焊补过程中的技术问题,焊补后的热处理,消除热应力,防止开裂等方面进行了探讨。 相似文献
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为了避免现有驾驶分心研究方法的局限性,从注意力需求角度入手,探索了高速跟车过程中驾驶人安全驾驶所需的最低视觉注意力。在驾驶模拟器上进行试验,记录26名驾驶人在正常驾驶和视线遮挡驾驶2种状态下的视觉行为和视线遮挡行为数据,并进行统计分析。考虑驾驶人个体差异,初步探索了最低视觉注意力需求分布。结果表明:高速跟车驾驶状态下,驾驶人可以不需观察周围交通信息安全行驶35m左右,视线遮挡距离与车速无关,可用于表征注意力需求。视线遮挡距离和遮挡频率存在个体差异,但驾驶人总体遮挡百分比基本不变。高速跟车过程中驾驶人的剩余注意力主要用于观察道路前方和其他区域。具体表现为视线遮挡驾驶状态下驾驶人对道路前方和其他区域的观察距离显著缩短,而观察频率基本不变,且仅需行驶25m左右的时间驾驶人即可完成观察周围交通状况,说明观察频率对获取交通信息更为重要。驾驶人平均每行驶20~60m(1.0~2.8s)需要观察前方道路一次,每行驶80~220m(4.1~8.6s)需要观察车速表一次,每行驶140~300m(6.7~13.5s)需要观察后视镜一次,每50~200m(2.5~9.1s)可以遮挡视线一次,但遮挡距离一般小于43.7m(约2.4s)。研究结果有助于提高分心预警系统的环境敏感性和车内人机界面设计的合理性。 相似文献
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IntroductionThe learning approaches of neural network canusually be distinguished into three classes:su-pervised learning,unsupervised learning and re-inforcement learning.The supervised learningscheme has the highest efficiency but requiresthe learning systems to provide with desired out-puts.Obviously,it is very difficultin many cas-es.Unsupervised learning methods constructin-ternal models at capture regularities in their in-puts without receiving any additional informa-tion.Therefore,its … 相似文献
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