基于梯度加权类激活热力图的卷积神经网络故障诊断模型鲁棒性分析

深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。     

物料需求计划管理信息系统

介绍了一种根据国内企业特点自行设计的物料需求计划管理信息系统,该系统能根据主生产计划及现有的库存,采购情况自动及手工两种方式生成详细的物料需求计划,并可通过表格和图形显示负荷与能力的差异,供企业计划人员调度,决策。     

济阳拗陷高含CO2气藏的同位素特征和成因探讨

济阳坳陷无机成因ＣＯ２气藏多沿断裂呈带状分布,且与新生代玄武岩在空间分布上关系密切．它具有高的ＣＯ２含量（６４．５５％～９９．９６％,平均为８８．１７％）和高的δ１３ＣＣＯ２值（－７．５４‰～－３．３５‰,平均为－５．０３‰）,４０Ａｒ／３６Ａｒ（３１８～３０００,平均为１３５５）和３Ｈｅ／４Ｈｅ（４．６８×１０－６～３．５５×１０－６,平均为４．０１×１０－６）．这些特征表明,气藏中ＣＯ２为深部地幔来源ＣＯ２和地壳来源ＣＯ２按一定比例混合的产物．研究区内前第三系碳酸盐岩石的ＣＯ２含量及其δ１３Ｃ值的降低进一步表明,地壳来源ＣＯ２主要由碳酸盐岩石的脱碳反应形成．     

山丹湖环境水化学特征的主因子分析

用因子分析法和相关的统计方法研究了山丹湖的富营养化特征,从原始数据的相关矩阵出发,提取了占总方差８２％的两个主因子,并对主因子作出合理的解释,主因子分析的结果表明,由氮营养化引起的污染是控制山丹湖营养化学特征的主要因子。     

BaO-CaO-CaF2系渣用于钢液深脱磷能力

使用BaO-CaO-CaF2系渣在实验室中进行钢水深脱磷实验以获得超低磷钢水.实验结果表明,初始磷约为0.01%的条件下,获得了50%以上的脱磷率及0.005%以下最低0.002%的磷含量;脱磷效果受钢水氧化性影响显著.实验测得1 813～1 893K范围内该渣系的磷容量在1018～1019.35之间,并且随BaO含量增加,磷容量增大.     

弹壳静电分布对引信微带天线性能的影响

用均匀带电圆筒模拟带电弹壳分析了弹壳静电分布对微带天线谐振频率、方向图和增益的影响.首先,采用拉普拉斯方程法推导了均匀带电圆筒空间远场计算公式.然后,运用唯一性定理和场的迭加原理得到了合成场远场计算公式.最后,根据理论分析所得到的结果利用Matlab计算了微带天线辐射方向图,并分析了微带天线辐射方向图随着圆筒不同带电量的变化情况.     

三维流固两相流的颗粒群轨道柔性模型

为解决工程应用中三维流固两相流动力学建模的难题，提出了基于离散单元法(DEM)的颗粒群轨道柔性模型．即在Euler坐标系中表达流体连续相，在Lagrangian坐标系中运用DEM表达颗粒离散相，从而简单且有效地解决了三维流固两相流中颗粒相和流体相间的双向耦合和求解问题，同时以三维管道中气固两相流的建模和典型实例，可视化地说明了该方法的有效性．     

水稻短光敏不育系生育特性和育性观察

通过周年分期播种、短日处理和人工气候箱试验,对水稻短光敏核不育系的生育特性和育性变化进行了系统的观察.结果表明,短光敏核不育系D38S具有一定的短日低温不育特性,它的育性主要受光照长短控制,受温度变化影响小,其育性对光温的反应表现为长日照诱导下可育;D38S在三亚从12月14日至3月27日有较长且稳定的不育期,适合进行杂交种子生产.     

松树枯梢病的发生与土壤条件的关系

松树枯梢病的发生与土壤条件关系密切。砂质土和粘质土壤上生长的松树病害发生严重,而相同条件下壤土上生长的松树,病害发生要轻。土壤水分状况对病害的发生起着重要的主导作用,相对长期土壤水分亏缺的土壤上生长的松树其病害明显严重。土壤厚度、肥力状况及疏松度对病害发生的影响相对要小些。20~30 cm层的土壤中有效磷含量与病情指数呈正相关,而水解氮、有效钾、土壤密度和土壤pH与病情指数的相关性不强。     

一种改进的语音二项式正弦脉冲激励方案

对一种码率在 2. 4kbit/s左右的基于LPC(线性预测编码)的二项式正弦脉冲(BSP)激励形式进行了改进,以多个正弦谐波代替了原BSP激励方案中的单一正弦波。谐波幅度用二项式进行调制,该二项式反映了激励信号在一个基音周期内的变化趋势。实验结果表明,在此基础上构造的语音编解码器在保持原BSP编解码器低复杂度、低时延优点的基础上,进一步提高了合成语音质量。