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检索条件"作者=靳玉石"

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庙林水电站大坝帷幕灌浆质量评价: 收藏
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引用; 《云南水力发电》2011年第1期26卷 86-88页; 作者：汪菁菁靳玉石中国水利水电第十四工程局有限公司云南昆明650041 云南滇能昭通工程建设指挥部云南昭通657000; 介绍庙林水电站大坝防渗帷幕灌浆施工方法及工艺,通过对灌浆过程质量控制以及灌浆成果的质量分析及评价,满足设计及标准要求,经水库蓄水及发电运行检验,帷幕防渗效果显著。; 介绍庙林水电站大坝防渗帷幕灌浆施工方法及工艺,通过对灌浆过程质量控制以及灌浆成果的质量分析及评价,满足设计及标准要求,经水库蓄水及发电运行检验,帷幕防渗效果显著。; 来源：详细信息评论

基于油液在线监测的风机齿轮箱磨损状态识别: 收藏
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引用; 《电子设计工程》2023年第24期31卷 127-130,135页; 作者：靳玉石刘伟张浩安徽吉电新能源有限公司安徽合肥231200 东北电力大学吉林吉林132012; 针对风机齿轮箱磨损状态识别中传统算法识别准确率低的问题,该文提出了一种基于BP神经网络的风机齿轮箱磨损状态的识别方法。该方法基于油液在线监测的多维数据样本,构建BP神经网络风机齿轮箱磨损状态识别模型。仿真实验中,在经过对测...; 针对风机齿轮箱磨损状态识别中传统算法识别准确率低的问题,该文提出了一种基于BP神经网络的风机齿轮箱磨损状态的识别方法。该方法基于油液在线监测的多维数据样本,构建BP神经网络风机齿轮箱磨损状态识别模型。仿真实验中,在经过对测试数据学习训练后,BP神经网络和传统聚类算法分别对一组测试数据进行磨损状态识别,BP神经网络模型的风机齿轮箱磨损状态识别准确率可达到98%,而相同样本下,传统聚类算法的识别准确率仅为90.4%。对比实验结果表明,所提方法具有更高的识别准确率。; 来源：详细信息评论

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