检索结果-内蒙古大学图书馆

第8届全国带传动学术技术交流会

作者：唐长亮宿博康王立勇陈涛孟祥梁北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

湿式离合器是装甲车辆动力换挡的关键部件，随着综合传动系统转速和功率密度的提高，接合特性与摩擦副过度磨损、局部烧损、钢片翘曲等失效问题密切相关。针对湿式离合器的接合过程，设计并搭建了多模式加载试验台，采用机械惯量、电涡... 详细信息

湿式离合器是装甲车辆动力换挡的关键部件，随着综合传动系统转速和功率密度的提高，接合特性与摩擦副过度磨损、局部烧损、钢片翘曲等失效问题密切相关。针对湿式离合器的接合过程，设计并搭建了多模式加载试验台，采用机械惯量、电涡流测功机及制动装置作为负载模拟装置，针对不同转速和控制油压下的湿式离合器接合特性开展了试验研究。通过制动装置固定从动端，改变不同的滑摩转速和控制油压，测得对应的稳定滑摩转矩，推导出相应的动静摩擦因数。研究有助于进一步掌握该型湿式离合器的传动特性，评估其服役性能。

关键词：湿式离合器负载模拟接合特性滑摩转矩摩擦因数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于SAO结构的中文专利实体关系抽取

引用

计算机工程与设计 2019年第3期40卷 706-712页

作者：张永真吕学强申闫春徐丽萍北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 北京信息科技大学虚拟现实与系统仿真实验室北京100085 北京城市系统工程研究中心北京100089

针对当前中文专利文本实体关系抽取中采用词法特征、上下文特征、距离特征等传统特征导致抽取效率低的问题,提出一种将传统特征和句法语义特征相结合的方法。将中文专利文本的关系抽取问题转换为SAO结构的识别问题,进行分词和实体标注,... 详细信息

针对当前中文专利文本实体关系抽取中采用词法特征、上下文特征、距离特征等传统特征导致抽取效率低的问题,提出一种将传统特征和句法语义特征相结合的方法。将中文专利文本的关系抽取问题转换为SAO结构的识别问题,进行分词和实体标注,抽取专利文本中的候选SAO三元组;提取候选SAO三元组的传统特征和句法语义特征;利用xg-boost算法在这些特征上做训练和预测,对特征的有效性进行实验分析。实验结果表明,该方法较使用传统特征的方法有明显提高,验证了句法语义特征的有效性。

关键词：关系抽取梯度提升算法 SAO结构句法特征语义特征

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

水足迹研究演变与中外研究对比--基于文献计量分析

引用

生态经济 2020年第11期36卷 180-187页

作者：李兆耀王宁温正王宗水北京信息科技大学经济管理学院北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192 中国科学院大学数学科学学院北京100190

在中国后工业化时期,水资源所面临的问题越来越多,规范水资源的供给与使用形势日趋紧迫。水足迹的研究对于规范化、标准化水资源使用有着重要的意义。因此,选取Web of Science收录的期刊文献为研究对象,检索出1992-2018年有关水足迹的... 详细信息

在中国后工业化时期,水资源所面临的问题越来越多,规范水资源的供给与使用形势日趋紧迫。水足迹的研究对于规范化、标准化水资源使用有着重要的意义。因此,选取Web of Science收录的期刊文献为研究对象,检索出1992-2018年有关水足迹的相关文献4977篇,同时期CNKI收录的核心期刊文献740篇,从水足迹发文量、研究方法、作者、关键词词频等方面,综合运用文献计量法和社会网络分析方法,通过Bicomb、Pajek等软件对水足迹领域期刊文献进行定量研究,旨在反映水足迹的研究现状与演化趋势,探讨水足迹研究发展过程中存在的问题,并指出其未来可能的研究热点和发展趋势。

关键词：水足迹社会网络分析文献计量生命周期评价

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

利用相空间重构短时间间隔的吸收太阳能预测方法

引用

实验室研究与探索 2020年第1期39卷 32-36,47页

作者：汪心怡姚彦鑫董未名北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室/高端装备智能感知与控制北京市国际科技合作基地北京100010 中国科学院自动化研究所北京100080

考虑太阳能吸收能量的混沌特性和递归小波网络学习能力强、动态适应性强的优点,提出采用相空间重构与递归小波网络结合的预测模型。分别用该模型与未进行相空间重构、普通递归网络等模型分析实测数据比较,发现采用相空间重构后数据进行... 详细信息

考虑太阳能吸收能量的混沌特性和递归小波网络学习能力强、动态适应性强的优点,提出采用相空间重构与递归小波网络结合的预测模型。分别用该模型与未进行相空间重构、普通递归网络等模型分析实测数据比较,发现采用相空间重构后数据进行模型训练与预测对各种天气、环境的适应性强;而且预测间隔越短,计算量降低的效果越明显;当预测间隔为1.25 min时,计算量降低25%以上。此外,该模型具有相对简单、需要历史数据少、存储空间少的优点,而且预测精度高。

关键词：递归小波网络相空间重构能量吸收

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于粒子群算法的电感式磨粒监测传感器线圈参数优化

基于粒子群算法的电感式磨粒监测传感器线圈参数优化

引用

2020年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十七届全国设备故障诊断学术会议、第十九届全国设备监测与诊断学术会议

作者：王立勇陈浩陈涛范辰北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京 100192

根据电磁学理论知识建立了电感式油液磨粒监测传感器理论模型,推导出传感器输出感应电动势的表达式,分析了激励线圈宽度、激励线圈匝数和线圈间距对输出电动势的影响,以输出感应电动势公式为目标函数,使用粒子群算法对线圈参数进行寻优... 详细信息

根据电磁学理论知识建立了电感式油液磨粒监测传感器理论模型,推导出传感器输出感应电动势的表达式,分析了激励线圈宽度、激励线圈匝数和线圈间距对输出电动势的影响,以输出感应电动势公式为目标函数,使用粒子群算法对线圈参数进行寻优.优化后的线圈参数结果为：激励线圈宽度为6.5mm,激励线圈匝数为316匝,线圈间距为2mm.实验结果表明,当线圈内径为5mm时,线圈参数优化后的传感器能监测到50μm的铁磨粒和100μm的铜磨粒,传感器的输出信号和监测能力都得到了提升,验证了线圈参数的优化结果.

关键词：粒子群算法参数优化油液磨粒监测电感式传感器

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于扭转振动的汽车胎压监测信号分析

基于扭转振动的汽车胎压监测信号分析

引用

2020年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十七届全国设备故障诊断学术会议、第十九届全国设备监测与诊断学术会议

作者：周福强王少红现代测控技术教育部重点实验室北京信息科技大学 100192

本文基于扭转振动频率分析方法，得出扭振频率与胎压变化的相关性特征，建立了间接式胎压监测算法，实现了根据轮速信号进行轮胎欠压预报，为胎压监测系统的建立提出理论基础。

关键词：轮胎压力监测系统轮速信号扭转振动

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种非质心构型MIMU设计与误差补偿

引用

现代电子技术 2021年第5期44卷 143-150页

作者：刘福朝赵旭樊霞王超亮北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室北京100192 交通运输部北海航海保障中心天津通信中心天津300457 中交水运规划设计院有限公司北京100007

针对惯性测量单元在不同载体上的装配需求,设计了一种非质心构型的微惯性测量单元(MIMU)。MIMU采用3个单轴陀螺仪和2个三轴加速度计的配置方案,其机械结构外形为中空圆柱形,各个传感器的安装位置远离测量装置的质心位置,因此称为非质心... 详细信息

针对惯性测量单元在不同载体上的装配需求,设计了一种非质心构型的微惯性测量单元(MIMU)。MIMU采用3个单轴陀螺仪和2个三轴加速度计的配置方案,其机械结构外形为中空圆柱形,各个传感器的安装位置远离测量装置的质心位置,因此称为非质心构型的MIMU。结合各个传感器的安装位置,分析了非质心构型下的传感器误差特性,建立误差模型,提出基于最小二乘拟合的分立式快速标定方法,利用三轴转台和离心机等实验设备分别对各项误差参数进行了有效的标定和补偿。最后利用Allan方差分析方法,结合实际的测量数据,得到了MIMU中传感器的各项性能指标,进而为后续研究工作提供了可靠的测量装置和数据源。

关键词：非质心构型 MIMU 误差特性最小二乘拟合分立式标定 Allan方差

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

PHM知识管理与信息处理系统开发

PHM知识管理与信息处理系统开发

引用

2020年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十七届全国设备故障诊断学术会议、第十九届全国设备监测与诊断学术会议

作者：李瑶吴国新左云波徐小力北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京 100192

随着先进监测技术和工业物联网技术的快速发展,故障预测与健康管理(Prognostics Health Management,PHM)的内涵也愈发丰富.PHM 将复杂设备健康状态监测、故障检测诊断、预测、运维优化等多项技术于一体,其在设备故障诊断以及寿命预测上... 详细信息

随着先进监测技术和工业物联网技术的快速发展,故障预测与健康管理(Prognostics Health Management,PHM)的内涵也愈发丰富.PHM 将复杂设备健康状态监测、故障检测诊断、预测、运维优化等多项技术于一体,其在设备故障诊断以及寿命预测上有着非常巨大的作用.结合PHM技术发展现状,研究并开发一套PHM研发平台知识管理与信息化处理系统,该系统主要涵盖实验室故障诊断及健康管理技术的相关项目资料及实验成果,提高了实验室故障诊断方向研究的信息化水平,为实验室开展本领域科学研究与信息技术发展奠定了良好基础.

关键词： PHM 系统开发信息化水平

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于K-L散度的VMD瞬时能量与PNN的滚动轴承故障诊断

引用

电子测量与仪器学报 2019年第8期31卷 117-123页

作者：徐统王红军宋智勇李颖北京信息科技大学机电工程学院北京100192 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192 成都飞机工业(集团)有限责任公司成都610092

针对滚动轴承失效模式的有效识别,提出了基于K-L散度的变分模态分解(VMD)的瞬时能量与概率神经网络(PNN)的滚动故障轴承故障诊断方法。首先,利用VMD将滚动轴承信号进行分解成若干个本征模态函数(IMF);然后,分别计算原始信号和每个IMF分... 详细信息

针对滚动轴承失效模式的有效识别,提出了基于K-L散度的变分模态分解(VMD)的瞬时能量与概率神经网络(PNN)的滚动故障轴承故障诊断方法。首先,利用VMD将滚动轴承信号进行分解成若干个本征模态函数(IMF);然后,分别计算原始信号和每个IMF分量的K-L值,并选择具有较小的K-L值的两个IMF分量以计算其瞬时能量并组成特征向量;最后,将特征向量输入到PNN实现故障模式识别。通过对滚动轴承故障诊断实验对该方法进行验证,结果表明,基于K-L散度的VMD瞬时能量与PNN的滚动故障轴承故障诊断准确率高达100%,将所提的方法与通过峭度准则选择VMD分量的瞬时能量和通过K-L散度值选择的集合经验模态分解(EEMD)分量与PNN网络相结合的诊断方法作对比,则明显高于其他两种方法,证明了所提方法的可行性。

关键词：变分模态分解瞬时能量 K-L散度概率神经网络滚动轴承故障诊断

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于门控联合池化自编码器的通用性文本表征

引用

中文信息学报 2019年第3期33卷 25-32页

作者：张明华吴云芳李伟康张仰森北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871 北京信息科技大学计算机学院北京100192

为了学习文本的语义表征,以往的研究者主要依赖于复杂的循环神经网络(recurrent neural networks,RNNs)和监督式学习方法。该文提出了一种门控联合池化自编码器(gated mean-max AAE)用于学习中英文的文本语义表征。该文的自编码器完全... 详细信息

为了学习文本的语义表征,以往的研究者主要依赖于复杂的循环神经网络(recurrent neural networks,RNNs)和监督式学习方法。该文提出了一种门控联合池化自编码器(gated mean-max AAE)用于学习中英文的文本语义表征。该文的自编码器完全通过多头自注意力机制(multi-head self-attention mechanism)来构建编码器和解码器网络。在编码阶段,提出了均值—最大化(mean-max)联合表征策略,即同时运用平均池化(mean pooling)和最大池化(max pooling)操作来捕获输入文本中多样性的语义信息。为促使联合池化表征可以全面地指导重构过程,解码器采用门控操作进行动态关注。通过在大规模中英文未标注语料上训练模型,获得了高质量的句子编码器。在重构文本段落的实验中,该文模型在实验效果和计算效率上均超越了传统的RNNs模型。将公开训练好的文本编码器,使其可以方便地运用于后续的研究。

关键词：文本表征自编码器多头自注意力机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：