矩形拉深件毛坯尺寸的求解

求解矩形拉深件的毛坯形状有许多理论及计算方法,但目前各种理论及计算方法都存在一定的局限性和误差,相比之下滑移场理论可较完善地反映矩形拉深件的特点。     

含有粘土矿物断层泥地震与非地震标志

实验变形的含有粘土矿物断层泥的显微结构观察提供了判别自然界断层滑动习性的标志. 含有粘土矿物断层泥的摩擦实验显示了2种模式, 一种是稳态滑动,另一种是粘滑,即有可能发生大地震. 此两种实验产物的显微结构记录了断层的滑动性质,均匀变形的断层泥是断层非地震( 稳滑) 的结果, 局部强烈变形是断层地震( 粘滑) 的产物. 均匀变形使粘土矿物产生优选方位( S 叶理) , 在一定程度上它反映了剪应变的大小, 局部变形形成吕德剪切和 Y 剪切,云南小湾 F7 断层中具有类似的结构特征,计算结果表明 F7 的稳滑量约 43%~ 52%.     

基于灰色系统理论的内燃机故障诊断

在传统诊断技术的基础上,结合灰色系统理论,提出了内燃机灰色故障诊断系统,并运用灰色关联度对样本进行聚类分析,实现对设备运行状况的监测与诊断。实例表明该方法简单实用,具有一定的工程应用价值。     

一个解决网络故障相关性的算法

解决故障相关性是实现故障管理自动化的关键。介绍了网络管理及故障管理的基本概念 ;引入离散数学中的有关理论 ,提出了故障相关图、故障连接图、极大相关类等概念 ,用于研究和描述故障相关性的本质 ;给出了一个解决故障相关性的算法 ,并且证明该算法的时间复杂度为 0 ( n3 ) ;最后 ,以一个例子进一步说明算法的工作原理。     

DRT-UNIX的故障检测技术

论述了故障检测技术在分布式实时系统中的作用和地位,介绍了虚拟定时令牌协议,研究了利用系统对虚拟令牌的维护来检测系统中结点机故障的方法和实现技术．这种方法可为分布式实时容错处理程序提供结点机故障的信息,使得DRT-UNIX系统具有很好的容错性．     

一种基于深度融合模型的滚动轴承故障诊断方法

针对噪声环境下滚动轴承故障难以诊断的问题,提出一种基于深度学习融合网络的轴承故障识别新方法。该方法首先对轴承振动信号进行一定程度的随机损坏,并将加噪后的数据输入卷积降噪自编码器(convolutional denoising autoencoder,CDAE)中对网络进行训练,目的是降低信号中的噪声干扰并提取浅层特征;然后,利用深度信念网络(deep belief network,DBN)学习深层特征并建立轴承状态识别模型,输出故障识别结果。在融合模型中,将卷积降噪自编码器作为网络的第一层以增强网络的抗干扰能力,提高故障的识别精度。使用凯斯西储大学(CWRU)滚动轴承数据对所提模型进行验证,结果表明提出的融合模型在噪声环境下能够较好地实现轴承的故障状态识别。     

塔中地区走滑断裂特征、成因及地质意义

通过对塔中地区构造解析,识别出多条具一定规模的NE向走滑断裂体系,主要活动时期为加里东末期—海西早期,其形成与加里东末期塔里木克拉通南、北两侧发生的强烈碰撞作用以及盆地     

辽东湾地区油气运移输导体系特征及意义

砂体、断层、不整合面是辽东湾地区油气运移的基本要素,它们之间相互配合形成三类油气运移输导体系。以断层为垂向运移通道的油气藏常在断层带附近多层叠置,且断层多具有同生性质     

埋地输气管道腐蚀故障树模糊分析

腐蚀是引起埋地输气管道泄漏和破裂的主要因素。对引起埋地输气管道腐蚀失效的各个因素进行系统分析,建立以埋地输气管道腐蚀失效为顶事件的埋地输气管道腐蚀失效故障树,结合管道腐蚀破坏机理和故障树模糊分析原理,分析导致管道腐蚀产生的因素,得到模糊故障树的各阶最小割集和引起埋地输气管道发生腐蚀失效的主要因素。通过算例分析表明该方法具有较大的灵活性和适应性,更加符合工程实际,是对传统故障树分析方法的进一步完善。     

一类状态不可测非线性时滞系统的神经网络故障诊断

针对一类状态不可测的非线性时滞系统,提出了基于神经网络故障诊断的新方法.采用系统的状态和时滞状态的估计值作为神经网络的输入对故障进行估计.首先构造一种状态观测器结构,利用输出信息和神经网络的非线性逼近能力对系统不可测状态进行估计,然后对系统发生的故障用另一个RBF神经网络进行估计,故障估计器的输入为系统的当前估计状态以及时滞状态,所估计出的故障是随时间变化的非线性函数.基于Lyapunov理论,分析并证明了系统的稳定性和参数收敛性,同时作了仿真研究.仿真结果表明,该方法能够很好地解决一类状态不可测的非线性时滞系统的故障诊断问题.