【摘 要】
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文章针对发生在某地区的一次典型降水过程，结合其发生的天气背景环境，利用数值模拟的方法，对该个例的水汽场、能量场等物理量场进行特征分析。结果发现，这次过程主要是由于切变线过境所引起的短时强降水过程，强降水出现前，大暴雨区低层相对湿度均在80%以下，且垂直速度较小，降水发生时段低层有强烈辐合运动，触发不稳定能量释放，强劲的垂直上升气流将低层的水汽向高空输送，暴雨区上空形成深厚的湿层，在山脉背风坡产生次
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文章针对发生在某地区的一次典型降水过程，结合其发生的天气背景环境，利用数值模拟的方法，对该个例的水汽场、能量场等物理量场进行特征分析。结果发现，这次过程主要是由于切变线过境所引起的短时强降水过程，强降水出现前，大暴雨区低层相对湿度均在80%以下，且垂直速度较小，降水发生时段低层有强烈辐合运动，触发不稳定能量释放，强劲的垂直上升气流将低层的水汽向高空输送，暴雨区上空形成深厚的湿层，在山脉背风坡产生次级环流。在强降水开始前对流有效位能达到最大，随着强降水的发生，其数值锐减，对流有效位能的锐减时段对应着最强降水时段。
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液压泵是液压系统的动力源,是许多高端工程机械、数控装备的关键零部件。液压泵出现故障,会对产品质量、财产和人员安全等造成影响,因此准确可靠的诊断液压泵健康状态十分重要。近年来随着人工智能的发展,深度学习广泛应用于故障诊断领域,并取得良好的诊断效果。然而,深度学习模型的训练需要大量的故障样本,且要求训练样本与测试样本具有相同的概率分布。但是在实际工程中很难满足上述两个条件,数据集样本数量不足会导致小样