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2002年 | 29篇 |
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2000年 | 30篇 |
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1998年 | 6篇 |
1996年 | 1篇 |
1995年 | 5篇 |
1994年 | 1篇 |
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961.
将灰色系统理论、存储论、数理统计理论综合运用,建立综合数学模型,并将该模型运用于石油库站油料管理中,以提高库站油料管理者的决策水平。建立的多阶段油料订购模型可制定最佳油料订购方案,该模型具有通用性,具有简洁、实用、拟合精度高等特点。 相似文献
962.
现代故障诊断技术研究现状与趋势 总被引:1,自引:0,他引:1
回顾了状态监测与故障诊断技术的发展历史,归纳和总结了基于系统数学模型、基于系统输入输出信号处理以及基于人工智能等途径的故障诊断方法。从混合智能诊断技术、BIT技术、远程协作诊断技术3个方面,对现代故障诊断技术的发展趋势和有待解决的问题进行了分析与探讨。提出了故障诊断领域目前和将来的研究方向。 相似文献
963.
应用变型设计理论和方法,对系列产品平台设计方法进行研究,探索覆盖整个产品功能要求的系列产品平台设计方法(Platform Design for Variety简称PDFV)。提出采用量化计算的产品变型指标和关联指标作为外因和内因引起系列产品更新设计的指导工具,获取产品变化的趋势,研究部件所受到的外界因素的影响,用关联指标作为部件之间关联程度的批示器,使开发出的系列产品平台具有柔性,以确保平台以最低的成本派生新产品,为快速实现系列产品的变型设计和配置设计提供科学方法。产品变型指标和关联指标工具的组合完善了PDFV方法。以油料装备系列产品油罐车为实例,论述了产品变型指标和关联指标构建的步骤。阐明基于变型设计理论的系列产品平台的研究,对实现快速设计、降低产品开发成本具有重要意义。 相似文献
964.
近年来,人工智能技术迅速发展和渐趋成熟,在装备领域的应用大放异彩,极大地拓展了传统装备性能,特别是自主性和智能化水平。但人工智能算法本身固有的逻辑推理性差、具有不可解释性和需要学习训练等特性给人工智能装备的质量监督带来了新挑战,现有评价手段的欠缺也使人工智能装备发展在实用可靠方面充满不确定性。本文在总结归纳人工智能装备新特性拓展和质量监督新挑战的基础上,重点围绕有效提升人工智能装备的质量监督展开研究。提出应在夯实基础能力设施建设、注重日常数据采集整理、灵活技术状态管控、研究有效评价手段、强化人才队伍建设和闭环质量信息反馈与利用等六方面加强人工智能装备质量监督的措施建议,以期为人工智能装备的发展建设提供参考。 相似文献
965.
在电磁发射锂离子电池储能系统中,电池组杂散电感的准确提取对合理设计系统方案具有重要意义。针对该需求,对电池组脉冲放电过程进行建模与分析,得到适合杂散电感提取的放电阶段。通过将离散傅里叶变换求解数值微分的方法更改为滑动窗递推形式,并与多新息最小二乘算法结合,从而提出一种可充分利用波形数据的杂散电感提取方法。通过实际的电池组脉冲放电测试波形对该方法进行验证,结果表明该方法相比传统方法能更加准确、可靠地提取电池组的杂散电感,在不同放电电流下的提取结果具有很好的一致性。 相似文献
966.
对高温燃气与带有平行冷却通道的再生冷却面板之间的三维耦合传热开展了数值研究,其中冷却通道内冷却剂为超临界压力煤油,并结合理论分析探讨了冷却面板构型对耦合传热的影响。结果表明:随燃气侧壁厚以及冷却通道宽度和高度的增大,燃气侧壁面温度升高,热流密度降低。研究还发现:冷却通道不同壁面传递给煤油的热量占比几乎不随燃气侧壁厚变化,但随冷却通道宽度和高度的改变而变化。 相似文献
967.
968.
969.
针对经典有限集模型预测控制(FCS-MPC)算法在无位置传感器控制应用场合依赖电机参数匹配精度等问题,提出一种参数自适应设置改进的FCS-MPC预测控制算法,算法将系统干扰等未建模因素折算为改进模型的等效电压总误差,并依据Popov超稳定性定理推导出改进模型参数的自适应律,实现等效总误差和总电感在线辨识估计,进而推导出电机转位置观测器的辨识表达式,实现改进算法的自适应预测控制,结合补偿后低能滤波和均值修正有效消除直流偏置量,进一步提高位置观测精度.仿真实验结果表明,改进算法在电机不同工况和负载下能准确估计转子的位置,验证了算法的有效性. 相似文献
970.
针对多旋翼无人机在无人干预情况下的自主着陆问题,提出一种基于迁移学习的地面标识图像检测方法.该方法基于TensorFlow深度学习框架,使用迁移学习技术在地面标识数据集上重新训练Inception-v3模型以构建新的地面标识识别模型.以四旋翼无人机为例,将其拍摄的着陆坪图片与其他地面标识图片作为训练集输入神经网络,通过多次训练校正神经网络参数.实验结果表明,基于迁移学习的四旋翼无人机着陆地标识别比直接基于In-ception-v3模型的识别效果要好得多,在仅有数千张训练图片的情况下,测试准确率超过90%.在Windows下训练、测试的模型可移植到树莓派3B上,完成了基于Python和TensorFlow开发的程序在不同操作系统下运行的验证工作. 相似文献