摘要：针对高速铁路道岔设备故障频繁,现场维修工作量大等问题,提出基于多维尺度缩放法(MDS)和改进麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的高速铁路道岔故障诊断模型。首先以ZDJ9道岔转换功率曲线为研究对象,总结现场典型道岔故障类型及故障原因,分别提取道岔功率曲线的时域、频域特征指标以及小波包能量熵,组成特征指标向量;其次采用MDS方法进行多维特征指标的降维优化,建立道岔故障特征指标样本数据库;最后利用改进Circle混沌映射初始化种群,并通过自适应t分布增强麻雀种群的多样性,再以改进SSA算法优化SVM模型中的惩罚因子和核函数方差2个关键参数,构建改进SSA-SVM的道岔故障诊断模型。故障诊断结果表明,本模型的故障诊断正确率高达96.25%,诊断效果优于其他方法,可以为道岔设备的故障维修提供理论依据。

摘要：为了解决道岔设备智能故障诊断中特征指标难以提取以及模型训练时间较长的问题,以ZDJ9型转辙机带动的道岔设备为研究对象,以转辙机功率曲线为数据基础,提出一种基于参数优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和改进最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LSSVM)的道岔故障诊断方法。首先,采用鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)优化VMD参数,得到模态(Intrinsic Mode Functions,IMF)分量个数和惩罚因子的最优参数组合。其次,计算IMF分量与功率曲线的相关系数,优选相关性较大的前3阶IMF分量,并计算功率谱熵、模糊熵及包络熵值,建立多特征融合样本数据库。最后,针对麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)易陷入局部最优的问题,通过改进Tent混沌映射初始化策略随机生成种群,正余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)更新追随者的位置,并采用改进SSA优化LSSVM算法的惩罚因子和核函数方差,构建基于TSSSA-LSSVM的道岔故障诊断模型。实验结果表明:所提道岔故障诊断方法是可行的,采用多特征融合能够更加全面地提取道岔典型故障特征,反映道岔的真实运行状态,提高了故障诊断准确率,而且较TSSSA-SVM,PSO-LSSVM,GWO-LSSVM以及SSA-LSSVM等方法具有较高的故障诊断准确率、召回率以及较低的漏报率,减少了模型训练时间,完全满足现场道岔故障导向安全的原则,具有更好的故障诊断性能,对现场道岔设备的故障维修具有一定的指导意义。

摘要：两段收获是国内花生机械化收获主要方式。大中型花生捡拾收获机所配置的弹齿滚筒式捡拾装置结构复杂且易损坏,捡拾过程中不仅存在植株抛起、壅堆、漏捡和掉果等问题,弹齿弹出地面时也会造成扬尘,严重制约了花生收获作业效率、增加花生损失,加剧环境污染。针对上述问题,该研究在分析弹齿滚筒捡拾花生过程基础上,提出了由铲齿、拨秧滚和捡拾滚(简称双滚筒)构成的花生捡拾机构,研制出相应的捡拾装置样机并进行田间性能试验;基于Box-Behnken中心组合设计原理,以植株捡拾率和荚果落果率为试验指标以机组前进速度,捡拾速比和铲齿半径为试验因素进行了正交试验,并对试验因素进行优化。试验结果表明,铲齿-双滚筒组合式花生捡拾装置作业中不存在植株抛起、壅堆和弹齿扬尘等问题;在田间试验条件下,作业速度为1.2 m/s、捡拾速比为1.2、铲齿半径为498 mm时,花生植株捡拾率均值为99.22%,落果率均值为1.84%,均优于花生捡拾作业标准要求。铲齿-双滚筒研究结果对解决国内花生捡拾收获机存在的捡拾问题具有重要意义。

摘要：针对道岔故障特征不易提取以及道岔故障诊断准确率较低的问题,提出一种格拉姆角差场(Gramian Angular Difference Fields, GADF)与二维卷积神经网络(Two Dimensional Convolutional Neural Network, 2D CNN)-改进支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的道岔故障诊断组合方法。首先,结合现场实际应用情况,选取道岔设备正常转换与典型故障的转辙机功率曲线,建立转辙机功率曲线样本数据库;采用GADF编码将一维转辙机功率曲线信号转换为具有时间相关性的二维特征图,分别选择16×16、32×32以及64×64大小的特征图并提取图像数据。其次,在LeNet-5模型的基础上设计2D CNN网络结构,并将图像数据输入至基于2D CNN的道岔故障特征提取模型中,经多层的卷积层、池化层以及全连接层提取特征指标,建立道岔故障诊断样本数据库。最后,通过北方苍鹰优化(Northern Goshawk Optimization, NGO)算法优化SVM算法的惩罚因子与核函数方差,构建基于NGO-SVM的道岔故障诊断模型。实验结果分析表明,将转辙机功率曲线数据经GADF编码为64×64大小的特征图,并通过2D CNN模型提取道岔典型特征数据,较其他数据处理方法具有较高的故障诊断准确率,同时提高了故障诊断实时性;将建立的道岔故障诊断样本数据库输入至NGO-SVM道岔故障诊断模型,其故障诊断准确率高达97.5%,较其他故障诊断模型具有更好的故障诊断性能,为道岔故障诊断提供了一种新方法,对现场道岔设备的日常维修具有一定的指导意义。

摘要：该文从分析动叶片轮周力角度出发,研究了汽轮机调节级内汽流周向分布不均匀及进汽方式等因素对叶顶间隙汽流激振力的影响,建立了叶顶激振力模型。新模型考虑了汽流激振力静态/动态以及直接/交叉刚度系数的影响。以某型300MW机组为例进行了计算分析。结果表明:进汽方式对汽流激振力影响较大。在一定范围内汽流力随偏心量的改变而线性改变。不同工况下汽流力的大小和方向会发生改变,直接影响轴承载荷。对动态汽流力的研究表明,汽流激振不仅产生交叉刚度项,还会产生直接刚度项,两者都很重要。良好的设计和运行方式能减小汽流激振力,有利于机组的安全运行。

摘要：长期以来,学界多侧重论证和阐发康德美学的先验特质。实际上,康德美学不仅致力于探讨审美判断的先验原理,也大量论述了审美判断得以实现所需要的经验现实因素。康德美学的先验性与经验性并不冲突,而是通过审美判断的社会性与交流功能、美的艺术、健全的审美主体的诸认识能力、知识教化等中介和桥梁实现联结与贯通。这一双重特质在涵养健全人性、推动社会交往、构建审美共同体、实现美好生活方面仍具有重要的现实意义。

摘要：为了建立合理的旋转机械转子同静止部件碰磨接触模型 ,需要确定碰磨的动载荷。将载荷识别的逆分析过程等同为一个多输入、多输出系统的反滤波过程 ,并给出了多种目标函数下的碰摩力最优估计方法 ,利用所设计的测试装置 ,在转子试验台上同时测定了转子碰磨时的接触时间与碰磨产生的正向冲击力 ;最后 ,利用数值模拟及试验方式对载荷识别的逆优化分析方法作了验证。

摘要：文艺政策是一个国家从制度层面宏观调控、管理和规范文化艺术事业,借以进行意识形态建构、文化领导权掌控和文化治理的重要方式。文艺政策既包括国家和地方制定并实施的有关文艺问题的政策文件,也包括党和国家主要领导人就文艺问题所发表的论述、讲话和报告等。作为马克思主义文艺理论中国化的经典文本。

摘要："阿尔都塞学派"是由阿尔都塞及其弟子们所构成的马克思主义学术共同体。阿尔都塞以结构主义为武器来批判人道主义马克思主义,并以此为基础建构了科学化的结构主义马克思主义。他对文学艺术与意识形态和意识形态国家机器之间关系的深入探讨,以及对矛盾与多元决定论、症候阅读法等方法论的有力阐述,对他的弟子们产生了深远的影响。这种影响体现在马克思主义文学生产和阐释理论的建立、符号学马克思主义的兴起以及其意识形态和多元决定理论在文化研究中的广泛运用等多个方面。阿尔都塞学派的学术创造最终带来了马克思主义文学理论与批评的重大变革与伟大复兴。

摘要：提出可倾式密封减小密封内气流激振力的理论,其本质在于通过密封块的自适应摆动从而改变流场。利用ANSYS CFX建立可倾密封流固耦合分析模型,计算时应用动网格的方法来实现密封块的自适应摆动。计算并比较了两种形式密封内气流激振力随入口压力、转子偏心以及转速的变化情况。结果表明,随着三个参数的增大,密封内气流激振力均普遍增大。在所有工况下,可倾密封气流激振力均小于固定密封气流激振力,两种密封气流激振力的差值随三个参数的增大而增大。设计密封汽流激振力的试验装置,应用传递函数法识别了密封气流激振力,通过共振的方法提高了识别精度。试验证实了计算得到的现象。对于现代超临界、超超临界机组,两种密封内气流激振力的差别预计会更大。