小波包神经网络在卸船机电机故障模式识别中的应用

针对卸船机中异步电机故障率高的问题,本文采用小波包分解和神经网络技术相结合的方式,将采集到的电机振动信号进行小波包分解,通过分析观测信号在小波包某一分解层次上不同时频分辨空间中的能量分布,进行电机运行状态的特征提取,对提取的特征用RBF神经网络技术进行故障诊断,为卸船机的电机故障诊断提供了一种新的思路和方法。     

在NT4.0上实现基于PPTP的VPN服务

简要介绍了虚拟专用网络的技术背景,详细描述了如何在NT4上搭建基于PPTP协议的VPN服务器,最后简要阐述了利用VPN技术对铁路信息安全建设方面的意义.     

试论防火墙技术在网络中的应用

防火墙是设置在被保护网络和外部网络之间的一道屏障,以防止发生不可预测的、潜在破坏性的侵入。它可通过监测、限制、更改跨越防火墙的数据流,尽可能地对外部屏蔽网络内部的信息、结构和运动状况,以此来实现网络的安全保护。文中着重讨论防火墙的工作原理,提出几种防火墙的实现方式。     

CD146和TfR1在上皮性卵巢癌中的表达及临床意义

目的检测细胞黏附分子CD146及转铁蛋白受体(TfR1)在上皮性卵巢癌的表达,探讨其与上皮性卵巢癌临床病理学特征的关系,进一步了解上皮性卵巢癌的发病机制。方法采用免疫组化方法,检测正常卵巢组织、卵巢上皮性良性肿瘤及上皮性卵巢癌中CD146和TfR1的表达。结果 CD146及TfR1的表达水平随着正常、良性及恶性上皮性卵巢肿瘤组织的变化而升高,各组间差异有统计学意义(P<0.05);CD146及TfR1的阳性表达率随着上皮性卵巢癌国际妇科联盟(FIGO)分期升高、组织学分化程度降低而升高(P<0.05);与年龄及病理类型均无关(P<0.05)。在上皮性卵巢癌中,CD146、TfR1蛋白的阳性表达率间呈正相关(P<0.05,rs=0.532)。二者联合检测的敏感度为82.4%,特异性为75.0%。结论 CD146和TfR1的高表达与上皮性卵巢癌的发生、发展及转移有关,CD146和TfR1联合检测可以作为其诊断和判断预后的指标,并为上皮性卵巢癌的靶向治疗提供可能。     

轿车衣帽架钣金处声学包的优化设计

目前,汽车的NVH性能受到越来越多消费者的关注,而电动汽车的蓬勃发展也为NVH性能设计带来了新的挑战,尤其是高频噪声带来的挑战。因此,应对高频噪声的声学包的优化设计便尤为重要。文章通过对某三厢电动车进行路试评价,得到后排乘客抱怨来自衣帽架处的高频噪声的结论,进而进行了密封测试,传递函数测试以及对噪声路径进行分析优化设计。结果表明,若要降低来自衣帽架处的高频噪声,首先要密封住车内噪声传递路径上多余的孔洞,其次要减小必要的总开孔面积。最后在布置空调通风孔位置时,提出优化设计噪声路径,使噪声在吸音棉上的有效路径最长来达到优化声学包的目的。     

叶片包角对矿浆泵磨损特性的影响

基于计算流体动力学与离散元耦合的方法,结合磨损模型,在不同叶片包角条件下对泵磨损特性进行模拟.结果表明,叶轮中磨损最严重的区域位于叶片的工作面出口处,压水室的磨损较轻;随着叶片包角增大,叶片工作面的磨损减缓,磨损最严重的位置逐渐远离叶片出口,压水室的磨损量下降.     

双线公路隧道下穿铁路隧道不同施工工法理论研究

针对新建隧道下穿既有铁路隧道施工安全性问题,基于有限元摩尔库伦原理对不同施工工法的三维隧道交叉模型进行模拟分析。对比分析CD法、CRD法和双侧壁导坑法的新建公路隧道下穿既有铁路隧道引起的公路隧道施工不同部位稳定性演变和运营铁路隧道沉降变化,以期为类似工程提供借鉴作用。研究结果表明:对于自身隧道开挖,双侧壁导坑法在控制拱顶沉降具有一定优势,但在水平收敛上CRD法效果最好,其次是双侧壁导坑法。不同工法对既有铁路隧道的沉降影响不同,采用双侧壁导坑法公路隧道施工对既有铁路隧道的沉降影响最小,且不建议在交叉隧道处采用CD法进行施工。     

高速公路包砂土路基的施工技术

结合石黄高速公路的工程实践,充分利用当地砂作筑路材料,在路基中部用砂填筑,两侧用一定宽度、顶面用一定厚度且具有一定塑性指数的土包围填筑而成路基。文章介绍包砂土路基的施工技术及质量检测、施工控制措施。     

一种优化的分布式光网络的动态带宽分配算法

在分析了EPON的拓扑结构及其调度机制的基础上,根据分布式计算的特点,提出了一种优化的可适用于分布式光网络的动态带宽分配算法CPDBA.该算法根据分布式计算任务的实时性和时序性,进行动态调度,并利用数据包的相关性,进行预测动态分配信用带宽.该算法能适用于分布式光网络,并减少了数据包的时延.     

基于小波包熵及双重优化神经网络的牵引逆变器开路故障诊断

功率模块器件作为高速动车组电力牵引传动系统的核心组成部分,大多应用于多场域耦合且承受主要的电热应力,故障率较高。通过提取其故障特征并准确定位故障点,实时在线诊断故障对于牵引传动系统的安全可靠运行具有重要意义。以CRH2型动车组牵引传动系统为例,三电平牵引逆变器存在12个功率管,故障发生频繁且种类繁多,故对于三电平牵引逆变器功率管的单管以及多管故障诊断不可忽视。以提升三电平牵引逆变器功率模块器件故障准确定位为目的,研究单个功率器件和多个功率器件开路故障诊断。通过分析该三电平牵引逆变器正常工作模式和多种功率管开路故障情况对比,将三电平牵引逆变器三相桥臂输出侧电流作为诊断电气量,对故障进行分类,提取每类故障特征电气量经小波包分解后各节点的熵值作为故障特征信息。以提取的小波包熵值作为故障特征向量建立BP神经网络,采用粒子群算法结合遗传算法对神经网络权值和阈值结构同时优化,2种算法优劣互补,实现不同故障分类的诊断,准确定位故障点。仿真结果表明,该方法能实现牵引逆变器单管以及多管故障类型的诊断和对不同故障点的准确定位,且诊断结果精度高,抗噪性能优异,实时性强。