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1.
高速列车轴承可靠性评估关键力学参量研究进展   总被引:3,自引:2,他引:1  
轴承是高速列车牵引传动和轮轴系统的关键零部件. 受列车运行过程中电机转矩、齿轮啮合以及轮轨随机激励的影响,轴承可能发生疲劳破坏, 严重影响高速列车的行车安全.我国特有的复杂运用条件对轴承部件的疲劳性能提出了更高的要求,而轴承疲劳可靠性的基础理论和关键技术是我国轴承正向设计研发中的薄弱环节.可靠性评估方面的相关研究在解决轴承可靠性研究的瓶颈问题中起到了承上启下的关键作用.高速列车轴承可靠性评估手段与技术旨在获得使用环境中轴承可靠性评估的关键力学参量,并以此推动复杂激励下轴承疲劳可靠性理论研究. 因此,需要哪些关键力学参量并且在复杂的实际使用环境下如何去获取这些力学参量是进行高速列车轴承可靠性评估的关键所在.本文首先概述了高速列车轴承所处的复杂使用环境及运用中的主要失效模式,并据此分析了高速列车轴承可靠性评估所需的关键力学参量,强调了轴承内部滚滑行为和载荷分布在可靠性评估和轴承状态监测中的重要作用,之后从计算模型和测试技术等方面系统阐述了针对这两个关键力学参量的研究进展.最后提出了在高速列车轴承可靠性评估关键力学参量特征及测试技术研究中值得关注的若干问题.   相似文献   
2.
王炳章 《大学数学》2021,37(2):53-57
研究了非还原取样模型中负超几何随机变量的联合分布,得到了若干有用的推论.据此给出了负超几何分布的期望和方差的一种分解算法.  相似文献   
3.
示性函数在实分析等课程中很基本且应用广泛,但在初等概率论教材里应用不多.本文举例说明示性函数可以帮助学生理解初等概率论中一些基本概念、结论并精简其中一些计算.  相似文献   
4.
方庆园  王通  季启政  冯娜  刘卫东 《强激光与粒子束》2021,33(2):023007-1-023007-6
为了进一步贴近航天器表面起电环境以得到更加可信的分析结果,针对航天器在恶劣充电环境下的表面起电问题,考虑空间等离子体双麦克斯韦分布情况,建立了基于平均二次电子发射系数的航天器表面起电阈值方程,可在入射电子能量连续分布情况下定量分析航天器表面起电特征,其中双麦分布可更好地描述磁层亚爆期间的恶劣充电环境。经过理论分析,归纳出双麦分布下的两种典型等离子体状态。通过仿真计算,得到了在两种典型等离子体状态下航天器表面电位随等离子体浓度和温度变化的特征。结果表明:电子温度越高,表面负带电电位越高,充电越严重,与此同时,双麦分布下等离子体两种电子组分的浓度比值对带电结果有重要影响。  相似文献   
5.
针对服从二项、泊松、几何、负二项、超几何、负超几何以及对数级数分布等离散型随机变量,给出了求其高阶原点矩的一个较为简单的递推计算方法.不仅非常容易地求出这些离散型随机变量的高阶原点矩,避免了计算阶乘矩或求导等复杂的运算,而且便于学生理解.论文还给出了这些离散型随机变量的3阶和4阶原点矩的表达式.  相似文献   
6.
魏立力  李晶晶 《大学数学》2022,38(1):101-106
研究了球内两个随机点之间距离的概率分布.利用几何概率推导出了概率分布函数、概率密度函数和数学期望的解析表达式.基于R语言,对单位球内两随机点距离进行了随机模拟,模拟结果与理论分析结果互为印证.  相似文献   
7.
有关二向反射分布函数(BRDF)的研究大多集中在模型的建立及应用层面上。模型中起重要作用的几何衰减因子(GAF)大多采用的是现有的模型,而现有模型有在实际应用中存在拐点、自身不能维持有界、模型考虑不完善等局限性。在详细分析了随机表面模型后,提出了修正后的积分型GAF,并通过仿真验证该模型消除BRDF在大反射角时的不良行为,使其在GAF规定的范围内保持有界,所得结果与已有BRDF数据的拟合精度更高,可有效地解释后向反射现象。  相似文献   
8.
设计并研制了柱面结构的1-3型复合材料凹面线聚焦换能器,在提高换能器带宽的同时,可以实现声场的线聚焦。将换能器内部PZT柱作为独立声源,应用瑞利积分和叠加原理,推导出了柱形凹面换能器总声场的理论表达式。通过仿真计算分析了换能器在聚焦线上的声场特点以及相关参数对聚焦性能的影响。对换能器参数做出合理设计,使换能器在实现线聚焦的同时,声场在聚焦线上的起伏较小,从而设计并制作出聚焦性能良好的线聚焦凹面换能器探头。实验测试结果表明采用本文方法计算得到的换能器声场与实测的声场分布基本符合,柱形凹面换能器在其几何焦点附近范围内均可实现聚焦,并在侧向上形成清晰的聚焦线,其聚焦线长度为换能器的侧向结构长度,在聚焦线上声场分布起伏较小。   相似文献   
9.
10.
为解决深度学习在图像水印算法中计算量大且模型冗余的问题,提高图像水印算法在抵抗噪声、旋转和剪裁等攻击时的鲁棒性,提出基于快速神经网络架构搜索(neural architecture search,NAS)的鲁棒图像水印网络算法。通过多项式分布学习快速神经网络架构搜索算法,在预设的搜索空间中搜索最优网络结构,进行图像水印的高效嵌入与鲁棒提取。首先,将子网络中线性连接的全卷积层设置为独立的神经单元结构,并参数化表示结构单元内节点的连接,预先设定结构单元内每个神经元操作的搜索空间;其次,在完成一个批次的数据集训练后,依据神经元操作中的被采样次数和平均损失函数值动态更新概率;最后,重新训练搜索完成的网络。水印网络模型的参数量较原始网络模型缩减了92%以上,大大缩短了模型训练时间。由于搜索得到的网络结构更为紧凑,本文算法具有较高的时间性能和较好的实验效果,在隐藏图像时,对空域信息的依赖比原始网络更少。对改进前后的2个网络进行了大量鲁棒性实验,对比发现,本文算法在CIFAR-10数据集上对抵抗椒盐噪声和旋转、移除像素行(列)等攻击优势显著;在ImageNet数据集上对抵抗椒盐高斯噪声、旋转、中值滤波、高斯滤波、JPEG压缩、裁剪等攻击优势显著,特别是对随机移除行(列)和椒盐噪声有较强的鲁棒性。  相似文献   
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