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小型拖拉机阶梯轴类锻坯楔横轧成形 总被引:5,自引:1,他引:5
分析了采用楔横轧工艺生产小型拖拉机阶梯轴精密锻坯的节材效益,提出了几种复杂阶梯轴锻坯的楔横轧成形方法。这几种首次提出的成形方法,提高了锻坯的制造精度,扩大了楔横轧工艺的应用范围。 相似文献
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针对滚动轴承变工况条件下卷积神经网络在特征提取过程中无法充分提取全局特征信息的问题,该研究提出一种MSCNN-Swin滚动轴承故障诊断方法。首先,在数据处理模块中利用连续小波变换(continuous wavelet transform, CWT)将一维振动信号转化为二维时频图像,以保留原始信号的时频特性;然后,在局部感知模块中利用多尺度卷积神经网络(multiscale convolutional neural networks, MSCNN)对故障信息的局部特征进行提取,并使用卷积块注意模块(convolutional block attention module, CBAM)提取关键信息;进一步构建特征提取模块,引入残差连接提高前后特征信息的利用效率,通过SwinT网络(swin transformer)学习故障信息的全局特征;最后使用全局平均池化代替全连接层进行故障识别。使用美国凯斯西储大学轴承数据集与自制数据集进行试验验证,试验结果表明,本文方法在可视化试验中的故障识别准确率为99.67%,在变工况试验中的故障识别准确率为95.01%~99.66%,不同编码方式试验中的故障识别准确率为100%。在自制数据集中,故障诊断准确率达到99.18%。与CWT-LeNet5、CWT-VGG16、CWT-ResNet18和CWT-Swin相比,本文方法在变工况条件下的平均故障识别准确率分别提高8.79、8.64、3.49和3.18个百分点,在自制数据集中分别提高5.23、2.74、1.40和1.26个百分点。本文方法实现了变工况等复杂条件下滚动轴承不同故障状态的识别,能够充分提取轴承故障的全局特征信息,具有较高的故障诊断准确率和良好的泛化能力,可为变工况条件下的滚动轴承故障诊断提供参考。 相似文献
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卷叶是理想株型的重要指标之一.该研究以6个EMS诱变缙恢10号获得的不同类型卷叶突变体为试验材料,采用二因素随机区组试验设计,研究了不同卷叶在不同密度下对其产量及相关农艺性状的影响.结果表明:①所有卷叶材料在高密度下(32.65万株/hm2)均比在低密度下(21.77万株/hm2)增产,但只有细卷叶增产显著.②中度卷叶(G1,G3和G4)的产量显著高于细卷(G6)、高度卷曲(G5)和中细卷(G2).这些结果说明水稻育种中度卷叶在高密度下具有重要的利用价值. 相似文献