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311.
针对齿轮箱发生故障时内部齿轮与滚动轴承受损情况复杂且难以识别的问题,提出一种基于ConvNeXt网络的齿轮箱故障诊断方法。该网络模型以深度可分离卷积为基础框架,构建适用于一维数据的残差块。为了提升网络模型的拟合能力,引入GELU(Gaussian Error Linear Units)激活函数对数据进行非线性变换。使用层标准化对数据进行归一化处理,抑制了中间协变量偏移现象并提升了网络的收敛速度和稳定性。使用DDS(Drivetrain Dynamics Simulator)齿轮箱故障数据集进行实验,结果表明此网络模型大幅降低了网络模型参数量,对齿轮箱各类故障均有较高的识别精度并具有良好的抗噪性。 相似文献
312.
高速公路天气状况实时监察对于高速行车安全具备重要意义,然而气象检测只能对大范围区域的气象情况进行预报,不能满足高速行车各个路段气象情况实时检测的需求. 为此,提出一种基于双路神经网络融合模型的高速公路雾天检测算法. 该算法基于双路深度神经网络融合模型,提取雾天图像的可视深度图以及暗通道图像两种视觉特征,并利用深度神经网络进行建模,获得初步分类结果;然后,再利用均值融合层进行分数融合. 为了全面评测该算法的性能,构建了一个覆盖多个省份高速公路的视频监控雾天数据集(express way fog detection dataset,EWFD),该数据集能够全面涵盖国内高速公路的天气情况,并在该数据集上做了全面的分析对比实验. 实验结果显示,本文所提出的双路神经网络融合模型的雾天监测算法取得了93.7%的准确率,与国际前沿的检测分类算法101层残差网络(ResNet-101)相比,本文提出的算法准确率提高了10%以上. 相似文献
313.
针对人工经验提取特征进行减振器异响鉴别的复杂性与不可扩展性的问题,分析了深度信念网络(deep belief networks,DBNs)在减振器异响鉴别中的应用,并结合减振器整车与台架试验提出了完整的减振器异响鉴别流程.该方法只需将收集到的减振器活塞杆顶端振动加速度信号作为输入,经过DBNs模型逐层特征学习便可进行减振器异响鉴别.同时将鉴别结果与经典的BP神经网络、支持向量机以及传统的3种人工特征提取方法进行对比分析.结果表明:在输入仅为原始信号的条件下,深度信念网络模型对减振器异响鉴别的准确率为96.7%,表明了深度信念网络在减振器异响甄别中的优越性,具有广泛的工程应用前景. 相似文献
314.
新建桥梁竣工后,由于对开坝放水失控,造成强流水毁损桥意外事故。本文对桥梁跨径、河床土质、打坝围堰的施工质量、竣工开坝放水等方面进行探讨,以防止上述事故的发生。 相似文献
315.
高能级强夯在港口工程地基处理中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
加固处理大面积的多孔隙、粗颗粒非饱和土地基宜采用强夯法。当加固深厚地基,特别是大孔隙湿陷性地基、山区大厚度非均匀块石回填地基和抛石填海地基时,应该施加高能级强夯进行处理。本文介绍了高能级强夯在青岛某港口原油储罐地基处理工程中应用的成功经验。 相似文献
316.
317.
318.
路面抗滑性能对行车安全非常重要,除了在一般情况下具有良好的抗滑性能之外,冬季多雨结冰的路面也要具备良好的抗滑性能。通过对粗糙路面不同的构造深度进行破冰效果的对比试验,发现很多宏观构造的路面能弥补薄冰对路表构造深度的损失,且在行车碾压时,水平力的作用使结冰层很快被磨耗掉,增加了制动效果,达到凝冰路面抗滑的目的。 相似文献
319.
孙进 《国防交通工程与技术》2010,8(4):28-31
根据天山公路沿线冲刷水毁的特点,依据典型河流段进行室内物理模拟试验,观测不同流量、不同弯道半径下河流的流速形态、水深大小、河道变化情况及水流对河岸和防护构造物的冲刷情况,并经过公式对比计算、回归分析,提出沿河凹岸护墙的局部最大冲刷深度计算公式。在此基础上,通过对近年来新疆多条山区公路上修筑的挡墙进行实地调查,对公式进行了验证。从对比情况看,该计算方法基本合理。 相似文献
320.
垂直振动压路机 总被引:1,自引:0,他引:1
《筑路机械与施工机械化》编辑部 《筑路机械与施工机械化》2010,27(10):7-10
1990年,为降低RCC大坝建设成本和缩短工期,日本酒井重工业株式会社开发出垂直振动压路机。通过施工验证,垂直振动压路机在压实度、压实影响深度、作业效率、压实质量方面都优于传统振动压路机。我国在2006年首次引进酒井重工的SD451型垂直振动压路机,用于RCC大坝施工,在加快施工进度和提高工程质量等方面取得了良好的效果。2009年,在第十届北京BICES展会上,合肥永安绿地工程机械有限公司展出了一款超重型(工作质量20t)、超大激振力(不小于420 kN)垂直振动压路机——LSV200型垂直振动压路机。它是世界首创重型超大激振力液压双驱垂直振动压路机,工作效率与同类产品相比提高2~3倍。 相似文献