【摘 要】
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在航空、矿山和新能源领域,回转机械的传动系统是设备正常运转的关键,其传动系统常工作在时变工况,高速、变载、以及有限的安装空间,使得行星齿轮轮系被广泛应用在这些领域。因此行星齿轮箱通常在恶劣的环境中进行工作,在这种环境下极易发生齿轮故障。所以对于行星齿轮箱故障诊断极其的重要,既保证操作人员和设备的安全,又可以降低设备维修的成本。目前,针对行星齿轮箱故障诊断大多数还是基于往复振动信号进行故障分析,通过
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在航空、矿山和新能源领域,回转机械的传动系统是设备正常运转的关键,其传动系统常工作在时变工况,高速、变载、以及有限的安装空间,使得行星齿轮轮系被广泛应用在这些领域。因此行星齿轮箱通常在恶劣的环境中进行工作,在这种环境下极易发生齿轮故障。所以对于行星齿轮箱故障诊断极其的重要,既保证操作人员和设备的安全,又可以降低设备维修的成本。目前,针对行星齿轮箱故障诊断大多数还是基于往复振动信号进行故障分析,通过安装在齿轮箱上的加速度传感器采集试验所需的往复振动信号,此方法在提取齿轮啮合振动信息时较为困难,然而通过
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起重机被广泛的应用于经济建设中,作为一种复杂的机械系统,起重机在运行过程中,主要机构、零部件间的相互作用对运行状态安全性产生很大影响,且主要构件承受着强烈的冲击。长期以来,多采用静态方法来设计和评价起重机,将动态问题转化为静态问题来处理。虽然这样简化了设计过程,提高了设计效率,但不能准确反映起重机的实际工况和动态性能。现有的文献表明,各国起重机标准对起重机主梁预拱度的规定并不一致;在我国对起重机主
随着机器替代人力劳动而展开的机械化、自动化进程深入发展,旋转机械发挥着越来越重要的作用近三十年以来,为了提高系统安全性与可靠性,故障诊断技术应运而生,大量的理论研究和实际应用证明了其可行性和重要性。由于其广泛的应用需求和多学科理论发展,故障诊断技术发展非常迅速。随着科技的发展和自动化技术水平的不断提高,各种工程系统的复杂性显著增大,系统的可靠性和安全性已成为提高经济效益的重要因素,因此故障诊断技术
建立了苯醚甲环唑在水稻不同基质中的残留分析方法。样品采用甲醇、正己烷和二氯甲烷等溶剂提取、液液分配萃取净化进行前处理,用气相色谱-电子捕获检测器(GC-ECD)检测。结果表明,在添加水平为0.005～2.0 mg/kg时,苯醚甲环唑在各基质中的平均添加回收率水平在90.57%～98.39%范围内变化,相对标准偏差在1.45%～4.84%之间,符合农药残留试验标准。该方法的最小检出量为2.0×10-
目的:本课题通过对辽宁省大连地区连锁药店中成药的药学服务发展现状进行调查与分析,发现了该地区连锁药店在中成药药学服务方面存在的问题,并针对这些问题提出了有效的解决方案,从而进一步提高该地区的中成药药学服务水平,保证人民用药安全的同时探索连锁药店提供精准中成药药学服务的途径。方法:1.文献研究法:运用文献研究法查阅有关药学服务以及中成药药学服务的相关资料,对中成药的发展及连锁药店中成药药学服务进行系
1926年7月冯武越创立《北洋画报》,这一时期报刊业和商品经济的发展刺激了近代广告的兴旺,新闻人也进一步认识到广告是新闻事业发展赖以存续的关键支柱。作为独资经营的画报,《北洋画报》能够延续十一年之久,并成为中国华北地区影响力最大的画报,离不开《北洋画报》对广告的重视和规划。《北洋画报》是刊登广告最多的画报,其登载的广告类别多种多样,囊括社会生活的多重方面,是中国近代广告研究的重要文本资料。d但目前
近年来,随着互联网“跨界革命”的风潮席卷各大传统领域,金融行业也不可避免的被深度影响,这给金融行业的变革和发展带来巨大机遇的同时,也不可避免的将其原生的风险传递给金融行业,而金融行业本身极具风险的特质又将这种风险效应放大。在当前党中央、国务院要求打赢三大攻坚战、防范化解系统性金融风险的底线下,政府部门防范化解金融风险的职责不断加重,政府如何应对互联网金融风险,金融分行业管理框架下不同管理部门间如何
电控离子交换技术(ESIX)是一种新型的环境友好型的离子分离技术,对于溶液中低浓度的离子也能够达到良好的分离效果。在离子处理过程中,对膜电极施加一定的氧化还原电位从而来精确地控制离子的置入和释放,进而能有效地避免二次化学污染。ESIX的关键在于开发针对目标离子的电活性材料。电活性材料既可以传导电子又可以传导离子,目前常用的电活性材料主要分为有机导电高分子聚合物(如:聚苯胺、聚吡咯、聚乙撑二氧噻吩等
随着世界经济的迅猛发展,科学技术的不断应用,以及工业4.0的逐步推进,企业面临着越来越激烈的市场竞争环境,提高创新能力、降低产品成本是企业走出困境的必要途径。降低产品成本,扩大市场份额,才能有利润维持公司不断发展与创新。控制产品成本已经被许多跨国公司乃至名营企业提到公司重要日程。构成产品成本的因素有很多,其中采购成本是许多企业研究和控制的重点,很多国际大公司都围绕如何控制采购成本开展研究与分析,并
机械结构的复杂程度越来越高,对其设计要求也逐步提高,对复杂结构的可靠性分析也越来越受到重视。航空发动机是飞机的推进系统,其叶盘出现的故障一直是发动机中较为严重的问题,所以准确地对叶盘进行可靠分析具有非常重要的现实意义。为了提高可靠性分析的精度和效率,本文将极限学习机神经网络的非线性拟合能力和响应面法结合起来,并将其应用到叶盘模型中进行验证。主要内容包括:(1)基于极限学习机响应面法的叶片可靠性分析