外部收益率讨论

着重讨论了外部收益率在投资方案中的选择和比较问题，证实了外部收益率的实用性。     

翻译文化的内外结构及其特点

随着翻译实践的发展，翻译已成为一种独特的社会化现象－翻译化。而翻译化又具有内外结构及其特点。     

柴油机排气呈白色故障排除及分析

以红岩6-250ZCD柴油机故障为例,发现并分析了柴油机排气呈白色的特殊原因,有利于今后故障的快速确诊.     

S—3030型燃油添加剂的试验与应用

添加剂的问世称之为“燃烧技术革命”。通过试验表明:汽油机和柴油机,加入少量添加剂之后,动力性和经济性都有提高,而且越是技术状态差的机车,经济性提高越是显著,说明国产添加剂可以推广应用。     

滚动轴承疲劳故障的在线监视和诊断技术

本文研究振动诊断方法在滚动轴承疲劳故障在线监视和诊断中的应用。 文中指出:通过在轴承寿命试验机上所作的大量试验发现,当轴承疲劳后,在作为其二次效应的振动信号中,除存在已为国内外学者指出并广为使用的“通过频率(又称冲击振动发生间隔频率)”和“高频冲击脉冲”两种信息特征外,还存在另一种位于中高频段的鲜为人知的重要信息特征——某“高频峰群”。 本文对该高频峰群的形成机理、影响因素及检测方法进行了初步研究,并利用这种新的信息特征研制了“以带通滤波器或以精化信息特征DDS模型谱分析法为主体的两种轴承疲劳故障在线监视和诊断装置。     

Bicuculline and picrotoxin block γ-aminobutryic acid-gated Cl− conductance by different mechanisms

Summary Using isolated, internally perfused bullfrog dorsal root ganglion cells we have studied the dose-response curves for -aminobutyric acid (GABA) in the presence of internally or externally applied GABA antagonists. With external application of antagonists the inhibition of the GABA current by bicuculline was competitive and that by picrotoxin was noncompetitive. Picrotoxin but not bicuculline blocked when internally perfused.To whom reprint requests should be addressed.Acknowledgments. We thank Drs S. Minakami and S. Yasui for helpful discussions and comments.     

基于降维观测器与多胞体方法的执行器故障检测

针对具有执行器故障且状态方程和输出方程同时受到外部扰动影响的离散系统,研究了降维观测器设计方法和基于多胞体理论的区间估计方法,并在此基础上提出了基于区间估计的执行器故障检测方法。首先,通过适当的状态等价变换,将原系统分解成2个降维子系统,使得一个子系统可以直接解耦干扰。然后,在无执行器故障发生的前提下,基于对干扰解耦的子系统,提出了一种降维观测器设计方法,实现了原系统状态的渐近收敛估计。其次,针对具有干扰的子系统,设计了Luenberger型观测器,并结合多胞体理论,提出了一种对可测输出的区间估计方法。之后,基于可测输出的区间估计,提出了一种残差的构造方法,以此提出了一种执行器故障检测新方法。最后,给出了仿真设计和分析,验证了方法的有效性。     

钢管混凝土组合柱耐火性能对比分析

采用非线性有限元软件ABAQUS对方钢管混凝土柱、复式钢管混凝土柱、内嵌十字型钢钢管混凝土柱和4腔钢管混凝土柱4种钢管混凝土组合柱开展火灾下的力学分析,并采用相关实验数据进行验证.分析不同荷载比下钢管混凝土组合柱的温度场、位移-时间曲线、截面内力重分布等.结果表明：内嵌型钢(钢管)有助于提升柱体的轴向刚度,钢管混凝土组合柱的破坏模态表现为压缩鼓曲破坏;低荷载比下内嵌钢管允许方钢管发生更高的温度材性劣化,进而提升了柱体的耐火性能,火灾荷载比越小,提升效果越显著.     

不确定车辆电子稳定控制系统传感器故障估计

针对车辆横摆角速度传感器故障问题,提出一种基于观测器的故障估计策略.首先,考虑由于轮胎侧偏刚度特性造成的不确定性以及系统中存在非线性干扰等因素,建立车辆四轮转向系统数学模型.然后,设计基于观测器的传感器故障估计策略,利用李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法求解观测器增益.最后,通过Carsim与Simulink联合仿真验证所设计的传感器故障诊断策略的有效性.结果表明：在传感器发生故障时,该诊断策略能够对系统状态以及传感器故障具有良好的估计效果,能够为车辆安全稳定系统提供关键信息,并且对于下一步的传感器故障容错控制提供技术支持.     

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。