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51.
超高水头混流式长短叶片转轮内部流动数值模拟 总被引:2,自引:0,他引:2
对超高水头混流式长短叶片转轮内部流动进行数值模拟分析.计算基于连续方程和雷诺时均N-S方程,选用Spalart-Allmaras一方程湍流模型使方程组封闭,通过贴体坐标下的有限体积法对控制方程进行离散,数值求解采用SIMPLIC算法.通过计算得出不同工况下长短叶片转轮内部流动的速度及压力分布,发现不同工况下短叶片表面的压力分布规律与长叶片基本相同.与常规转轮叶片流场比较发现,在上冠流面和中间流面上二者有相似的翼型压力分布规律,而在下环流面上长短叶片转轮翼型表面压力分布要优于常规叶片转轮,因而具有更好的空蚀性能. 相似文献
52.
针对舵机故障中的抖动问题,提出一种基于多角度特征提取的故障诊断方法.利用短时分析法分帧舵机数据,以获得短时平稳的时间序列;引入能熵比概念提取舵机数据帧内的电流特征,并利用动态时间规整思想提取舵机数据帧内的位置特征,形成多角度特征以增强输入特征的显著性.在此基础上,利用双向长短时记忆网络提高后续舵机故障分类过程的准确性.通过某型舵机抖动实测数据的仿真,并与传统长短时记忆网络的故障诊断结果比较,验证了所提方法的有效性. 相似文献
53.
采用LI-8100全自动土壤CO2通量测定系统于2010年7月和10月及2011年1月和4月分别对九龙江口秋茄(Kandelia candel)红树林湿地土壤呼吸的昼夜变化进行测定.结果表明,10月和4月的土壤呼吸速率昼夜变化表现为单峰型,日最高值出现在14:00,最低值出现在00:00;而7月和1月的昼夜变化则显示出不同的趋势,最大值分别出现在10:00和08:00而最低值分别出现在22:00和04:00,样地土壤呼吸速率的日均值出现在06:00——10:00.指数回归分析显示,秋茄红树林湿地土壤呼吸速率变化与土壤温度呈极显著的正相关(p<0.01),5 cm层土壤的温度变化可以解释秋茄红树林湿地土壤呼吸速率变化的74.4%. 相似文献
54.
杉木林与楠木林土壤呼吸昼夜变化及与土温变化的关系 总被引:3,自引:0,他引:3
采用Li-8100于2006年7月、2007年2和4月分别测定21 a生杉木林和35 a生楠木林土壤呼吸的昼夜变化,结果表明,两个林分的土壤呼吸速率昼夜变化表现为单峰型,日最高值基本都出现在中午13:00左右,最低值大部分时间出现在5:00左右,均值则出现在9:00~11:00.指数回归分析表明,除楠木林2月外,两个林分其他各月土壤呼吸速率与土壤温度呈显著的正相关(P<0.05),5 cm土温解释了杉木林土壤呼吸速率变化的51%~70%,而5 cm土温仅解释了楠木林土壤呼吸速率变化的32%~53%.杉木林土壤呼吸的Q10值大小顺序为Q10(4月)>Q10(2月)>Q10(7月),楠木林土壤呼吸的Q10值大小顺序为Q10(4月)>Q10(2月)>Q10(7月). 相似文献
55.
针对大数据下的滚动轴承振动信号自适应故障特征提取与智能诊断问题,提出了一种结合卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)的故障诊断模型。首先通过网格搜索算法寻找到当前模型的最优初始参数;然后以原始一维振动信号作为模型的输入,利用网络CNN层自适应提取短时特征信并降维后作为LSTM层输入;接着利用LSTM层学习特征信息并训练神经网络模型;最后,网络输出层利用Softmax函数实现多故障模式识别,完成故障诊断。使用Spectra Quest机械故障综合模拟试验台实测数据集对模型进行验证,试验结果表明,与多层感知器、LSTM网络以及经典的LeNet5、AlexNet、VGG相比,所提出的CNN-LSTM模型的分类平均准确率可达99%以上,且模型结构比其他模型更简单,训练时间更短;同时,通过K折叠交叉验证算法对模型进行评价,结果表明CNN-LSTM模型计算误差较小且网络训练充分,未出现过拟合或欠拟合情况。 相似文献
56.
57.
墨卡托投影是一个使用广泛的地图投影,针对该投影,该文引入了日照的概念.任一时刻,地球表面上有一半区域被太阳照射成为白天,另一半因背光而处于黑夜.昼夜的分布对人类和动植物的活动起着决定性的作用,根据地图投影方程,用坐标变换的方法,将地球表面当前被太阳照射的状态反映到地图上,为二维地图增加时间维,并用矢量和栅格两种方法在图上区分出白天黑夜,比较了这两种方法的优缺点. 相似文献
58.
59.
60.