带有减振装置的转子采掘机振动

应用统计学和动力学的几个拓扑理论和有关矩阵方法，对带有减振器的重型机械－采掘机的振动问题进行了研究。参考2PT－400－17／1.3型机器的动力模型，分析了该系统的自由振动特性，给出了详细的分析过程和结果；在此基础上，深入分析了系统在强迫振动下的幅度－频率特性，并给出了详细的分析过程和结果。     

直井-水平井辅助重力泄油数值模拟原理及应用

蒸汽辅助重力泄油（Steam?Assisted?Gravity?Draining,简称SAGD）技术是稠油开采的重要方法之一。目前SAGD驱油过程,在热质传递机理、油藏动态特性、影响机制及开采效果等方面,还有很多问题描述分析不够精准,需要进一步研究。本文基于热力学、传热传质学、油藏工程和渗流力学等多学科交叉方法,对SAGD驱油过程进行了描述分析,给出了热质传递过程的能量和质量动态方程。根据相似理论,提出了SAGD驱油过程的两个主要无量纲数：与驱油过程流动、热质传递特性相关的无量纲参数,与时间有关的无量纲数。基于直井—水平井SAGD驱油模式,对其热质传递过程进行了分析,给出了不同阶段热质传递的计算式。利用改进的STARS软件,对直井—水平井SAGD驱油进行了模拟分析,分析了注汽速度、蒸汽干度和水平渗透对驱油过程影响,进而对各参数给出了一些优选范围。本文工作为SAGD驱油优化设计和运行等提供了理论依据和技术参考。     

一种改进轻量化神经网络的齿轮箱故障诊断方法

针对齿轮箱故障诊断精度低以及深度神经网络模型对计算机硬件要求高等问题,提出了Shuffle-ECANet网络模型用于齿轮箱故障诊断。该模型以轻量化神经网络ShuffleNet V2为基础,在保留网络轻量化结构的同时对网络模型进行了优化,采用Gelu激活函数增强了模型非线性变换能力,嵌入高效通道注意力(efficient channel attention, ECA)模块以提高网络性能。深度可分离卷积提高了网络模型的运算效率,通道混洗技术使得信息更加流通,提高了特征表达能力。实验结果表明,本文所提网络模型在保证轻量化的同时适用于不同噪声工况的齿轮箱故障诊断,在原信号下可达99.6%的诊断准确率,在添加了信噪比为-8 dB的高斯白噪声下可达92.7%的诊断准确率。本文所提方法为神经网络更好地应用于齿轮箱故障诊断提供了一条新的途经。