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501.
在大负荷拖载行驶工况下,牵引车存在复杂的动力学特性。建立了14自由度车辆牵引力学模型,它包含地面附着系数与车轮滑转率的分段非线性关系。通过对牵引运动方程的当量线性化分析,运用李雅普诺夫一次近似理论,得到牵引车牵引稳定性的判定依据;并进一步绘制了车辆牵引运动临界稳定图,为车辆牵引运动稳定性控制研究提供了理论判据。 相似文献
502.
为了研究粉煤灰与矿渣对水泥砂浆动态力学性能的影响,用粉煤灰与矿渣替代40%的胶凝材料,其中矿渣掺量分别为0、10%、20%、30%、40%,采用?50 mm的分离式霍普金森压杆(split Hopkinson pressure bar, SHPB)试验装置,对各组砂浆进行4种加载气压的冲击压缩试验,并测试砂浆的静态抗压强度。对不同冲击气压下的应力-应变曲线、动态强度增长因子(dynamic increase factor, DIF)和破坏形态进行分析。结果表明:随着矿渣掺量的增加,砂浆的静动态抗压强度均随之增大,掺量为30%~40%时已接近甚至超过对照组砂浆,但动态抗压强度提升幅度有减缓趋势;相同矿渣掺量下,砂浆的动态峰值应力、动态峰值应变、平均应变率和极限韧性均与冲击荷载大小呈正相关,有明显的应变率效应;平均应变率在91.15~158.34 s-1时,掺30%~40%矿渣砂浆的动态抗压强度和DIF均高于对照组;冲击气压越大,砂浆破坏程度越高,掺30%~40%矿渣砂浆的碎块数量更少、尺寸更大。因此掺30%~40%矿渣砂浆具有更优越的抗冲击性能,这为工业废料的合理利... 相似文献
503.
知识抽取任务是从非结构化的文本数据抽取三元组关系(头实体-关系-尾实体)。现有知识抽取方法分为流水式方法和联合抽取方法。流水式方法将命名实体识别和实体知识抽取分别用各自的模块抽取,这种方式虽然有较好的灵活性,但训练速度较慢。联合抽取的学习模型是一种通过神经网络实现的端到端的模型,同时实现实体识别和知识抽取,能够很好地保留实体和关系之间的关联,将实体和关系的联合抽取转化为一个序列标注问题。基于此,本文提出了一种基于字词混合和门控制单元(Gated Recurrent Unit,GRU)的科技文本知识抽取(MBGAB)方法,结合注意力机制提取中文科技资源文本的关系;采用字词混合的向量映射方式,既在最大程度上避免边界切分出错,又有效融入语义信息;采用端到端的联合抽取模型,利用双向GRU网络,结合自注意力机制来有效捕获句子中的长距离语义信息,并且通过引入偏置权重来提高模型抽取效果。 相似文献
504.
齿轮精度评定指标选择的分析 总被引:2,自引:0,他引:2
详细介绍了齿轮精度评定指标选择应考虑的有关因素 ,并对其如何选择进行了深入全面的分析 ,为齿轮精度评定指标的正确选用提供了可靠的理论依据 ,从而最终确保齿轮的设计精度 相似文献
505.
文章以烘焙芝麻秸秆(torrefied sesame straw, TSS)和煤为研究对象,通过热重分析法研究不同掺混比例和不同升温速率下样品的燃烧特性,利用Flynn-Wall-Ozawa(FWO)法和Kissinger-Akahira-Sunose(KAS)法计算样品的活化能大小。研究结果表明:烘焙预处理有利于燃烧反应的进行;烘焙芝麻秸秆的掺混有助于改善混合物样品的燃烧性能;升温速率的提高会产生热滞后现象,但对样品的总失重影响不大;烘焙芝麻秸秆与煤混合燃烧时会出现协同效应,且高温阶段更加显著;烘焙芝麻秸秆掺混比为70%的混合物样品活化能最小,FWO法和KAS法计算的活化能分别为60.51、51.43 kJ/mol。 相似文献
506.
文章以白竹和烟煤为原料,在不同共炭化温度、不同掺混比条件下制备共炭化产物,采用热重分析法研究产物在不同升温速率条件下的燃烧特性,并采用Kissinger-Akahira-Sunose(KAS)法和Flynn-Wall-Ozawa(FWO)法计算动力学。结果表明,共炭化产物在燃烧过程中只出现1个峰,与煤单独燃烧基本一致,但综合燃烧特性优于煤;随着共炭化温度升高(350~550℃),灰分增多,燃烧效果下降;随着升温速率提高,样品微商热重(derivative thermogravimetric, DTG)曲线向高温段偏移,但样品的失重量不变;随着白竹掺混比增加,共炭化产物燃烧的失重量随之减少,着火、燃烧性能逐渐提升;白竹与煤共炭化产物燃烧时会出现协同效应;采用FWO法、KAS法活化能结果相近,FWO法模型较优,其线性相关系数高于0.95;白竹与烟煤按质量比7∶3掺混,在350℃条件下共炭化,升温速率为20℃/min时共炭化产物综合燃烧特性指数最好(3.98×10-7 min-2·℃-3),最小着火能量最低(85.85 kJ/... 相似文献