摘要：滚动轴承作为机床的重要核心零件,对保证机床的正常运转至关重要。然而在实际工作中,机床的工况经常根据不同的工作要求产生相应的变化,对机床轴承的转速以及负载产生一定的影响,从而导致轴承的机械振动信号呈现出非平稳性、非线性和非周期性等特点。目前基于深度学习的轴承故障诊断方法对数据具有一定的依赖性,要求训练(源域)和测试(目标域)数据集具有相同的数据特征且存在足够多的带有故障信息的标签数据。然而,由于机床常在非平稳工况下运行,因此在某一工况上建立的训练模型无法直接用于其他工况。为了解决这一问题,基于迁移学习(TL)技术,设计一维卷积神经网络(1-DCNN)与迁移学习相结合的模型。该模型利用一维卷积网络直接从原始振动信号中提取故障特征信息,并利用对抗策略迁移技术提取两域的公共特征。利用域分布差异度量拉近两域的特征分布,实现轴承跨工况迁移故障诊断。最后通过构建的12组迁移任务对比实验,验证所设计模型的优越性。结果表明:设计的基于一维卷积的迁移学习神经网络模型可直接实现对机床轴承故障的实时监测;设计的模型通过结合对抗策略迁移与度量域分布差异两种迁移策略,大大提高了迁移故障诊断性能,可更好地提取源域与目标域的公共特征;在实验构建的12组迁移任务中优于其余两种迁移策略,能完美完成迁移故障诊断任务。

摘要：[目的/意义]数智化时代背景下,更要求情报学学科融入新时代,积极探索数智化人才培育路径。[研究设计/方法]从认知到应用全方位策划“情报学+”数智化人才的培育理路,明晰育人体系,重点描述人才核心素养模型的搭建以及对人才培育路径的思考,展现情报学育人的本土化、特色化、智慧化。[结论/发现]情报学学科未来应致力于培育服务新时代各工作领域和研究情境的复合应用型情报学人才,不断探索更完整的人才培育闭环。[创新/价值]以中国哲学思想赋能新时代情报人才培育的理论遵循和实践路径,体现哲学思想现实价值的同时,为情报学学科的未来发展提供参考。

摘要：According to previous studies,stiffened shells with convex hyperbolic generatrix shape are less sensitive to *** this study,the effects of generatrix shape on the performances of elastic and plastic buckling in stiffened shells are ***,a more general description of generatrix shape is proposed,which can simply be expressed as a convex B-spline curve(controlled by four key points).An optimization framework of stiffened shells with a convex B-spline generatrix is established,with optimization objective being measured in terms of nominal collapse load,which can be expressed as a weighted sum of geometrically imperfect *** effectiveness of the proposed framework is demonstrated by a detailed comparison of the optimum designs for the B-spline and hyperbolic generatrix *** decrease of imperfection sensitivity allows for a significant weight saving,which is particularly important in the development of future heavy-lift launch vehicles.

摘要：本文主要介绍了通化抽水蓄能电站地下厂房系统设计,根据已勘测的地形地质条件,从枢纽总体布置、地下厂房位置和轴线拟定对工程进行总体布置。介绍了主厂房洞、主变洞、尾闸洞、母线洞、出线洞、交通洞、通风洞等附属洞室和开关站的布置情况。

摘要：以陕西某岩棉厂为研究对象,基于Modelica语言建立岩棉厂余热回收热泵供暖系统的仿真模型,开展系统运行特性研究、经济性分析和碳排放计算。结果显示:负荷率越高,余热回收热泵系统的能效比(COP)越高;项目静态回收期在4年以内;与空气源热泵、燃气锅炉相比,余热回收系统的碳排放分别减少了37.24%、34.25%,证明该余热回收系统具有节能减排效益。

摘要：[目的/意义]构建突发事件超本体,旨在从大数据中挖掘突发事件演变知识,揭示事件演变规律,依靠知识驱动支撑情报决策。[方法/过程]首先,提出了超本体的概念,利用超本体描述复杂系统的异质性,表征复杂系统中的“超连接”,揭示复杂系统的运行机制,并设计了突发事件超本体模型;其次,提出了突发事件超本体构建的统一框架和体系化方法,依靠本体复用构建概念分类体系,基于信息抽取搭建概念关系网络,围绕具体事件进行概念层的实例化;最后,构建了新冠疫情事件超本体,验证了超本体模型的合理性以及超本体构建方法的有效性。[结果/结论]实证结果表明,突发事件超本体可以利用概念性知识描述事件演变的普遍规律以及事物之间的相互作用,能够用于理解和解释突发事件的演变过程,预测突发事件的演变方向,赋能情报决策,防范化解重大风险,科学应对突发事件。

摘要：海上浮式风电具有广阔的发展前景,而高昂的建造成本是阻碍其发展的关键因素。拖曳锚因其制造和安装成本低廉,成为浮式风电锚固基础的一种选择。以黏土场地为背景,通过采用经验图表法、理论计算方法以及有限元方法对黏土场地拖曳锚的贯入深度以及承载力进行了计算。结果表明,厂家提供的经验方法的计算精度较低,适用于拖曳锚的初始选型;理论计算方法对土体的抗剪强度较为敏感;有限元分析显示,拖曳锚的埋深是控制拖曳锚承载力的关键因素;根据上述计算结果提出了浮式风机拖曳锚设计计算的流程。计算结果显示,在进行拖曳锚设计计算时,需要根据流程并谨慎选择土体的抗剪强度,以保证工程的安全可靠。

摘要：随着我国经济的发展,对石油的需求量越来越大,特别是石油的储存和运输过程中,加强对液化石油气和成品油的安全管理十分重要。基于此,对目前石油储运安全管理的运行状况及问题进行分析,建立多种深度监管机制,探索符合中国经济发展和民生需要的石油产品储运安全管理模式。

摘要：提出并研究了一种基于拓扑优化设计的太赫兹薄液晶(LC)编码超表面。基于遗传算法对金属谐振图案进行拓扑优化,设计了一种薄厚度反射型2 bit LC编码超表面单元,LC层厚度仅为14μm,克服了利用多层LC或LC谐振切换机制实现多比特编码外部馈电系统复杂的缺点,同时具有较快的响应速率。基于设计的LC 2 bit编码超表面单元,利用遗传算法对阵列编码排布进行逆向设计,增强波束调控的主动性和灵活性,仿真实现了0.394 THz处波束赋形和涡旋波束的功能。结果表明:对于波束赋形,该超表面单元不仅可以实现俯仰角在0°~30°范围内、方位角在0°~360°范围内任意角度的单波束和多波束的调控,还可以对多波束的各个目标波束进行独立调控,同时扫描和跟踪多个目标,实现对太赫兹波束更优性能的调控;对于涡旋波束,该超表面单元可以产生拓扑荷数l=±1、±2、±3且模式纯度大于70%的涡旋波束,同时可实现俯仰角在0°~30°范围内、方位角在0°~360°范围内任意角度的单涡旋和多涡旋波束的灵活调控。

摘要：如今有许多危险任务是不适合人们亲自执行的,例如排爆、危险品运输等,基于Arduino脑控排爆机器人设计应用可以避免发生现场人员伤亡,操作者通过头戴式脑电波检测装置,对机器人进行远距离操作。操作者不用身处于危险环境之中,还能腾出双手,进行其他的工作,如操控机器人机械臂进行危险物拾取、炸弹拆除等工作。脑控排爆机器人在高危作业环境中有着很好应用价值。