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EHDE和WHO-SVM模型在齿轮箱故障诊断中的应用
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作者 马晓娜 周海超 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第4期622-632,共11页
针对现有齿轮箱故障诊断方法对数据长度敏感的缺陷,提出了一种基于增强层次多样性熵(EHDE)和野马算法(WHO)优化支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断模型。首先,传统熵值特征提取方法在特征提取阶段对数据样本的长度比较敏感,为此提出了增... 针对现有齿轮箱故障诊断方法对数据长度敏感的缺陷,提出了一种基于增强层次多样性熵(EHDE)和野马算法(WHO)优化支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断模型。首先,传统熵值特征提取方法在特征提取阶段对数据样本的长度比较敏感,为此提出了增强层次多样性熵,并将其作为特征提取指标用于提取齿轮箱的故障特征;其次,采用WHO算法对SVM模型的参数进行了优化,建立了参数最优的WHO-SVM分类器;最后,将故障特征样本输入至WHO-SVM分类器中进行了训练和识别,完成了样本的故障识别;利用齿轮箱数据集分别从数据长度敏感性、算法特征提取时间、模型诊断性能三种角度对EHDE、精细复合多尺度样本熵、精细复合多尺度模糊熵、精细复合多尺度排列熵、精细复合多尺度散布熵、精细复合多尺度波动散布熵进行了对比研究。研究结果表明:EHDE方法对数据长度的要求较低,在数据长度为512时即可以取得99.1%的平均识别准确率,在诊断稳定性和诊断精度方面均优于其他对比方法;在算法的泛化性实验中,EHDE方法能够以98%的准确率识别齿轮箱的不同故障类型,具有明显的泛化性和通用性。 展开更多
关键词 齿轮箱故障诊断 增强层次多样性熵 野马算法优化支持向量机 数据长度敏感性 算法特征提取时间 模型诊断性能
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化工产品包装设计中的美术工艺
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作者 张许乐 《化学工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期I0018-I0019,共2页
化工产品由于其材料特殊性,在包装设计时往往需要考虑安全性、稳定性及其对环境的影响。然而,随着市场竞争的加剧和消费者审美的提升,仅仅关注包装的基本功能已难以满足市场需求。在此背景下,美术工艺通过创意的图形设计、色彩运用、材... 化工产品由于其材料特殊性,在包装设计时往往需要考虑安全性、稳定性及其对环境的影响。然而,随着市场竞争的加剧和消费者审美的提升,仅仅关注包装的基本功能已难以满足市场需求。在此背景下,美术工艺通过创意的图形设计、色彩运用、材质选择和结构创新,为化工产品的包装设计提供了无限可能,不仅能够确保化工产品在运输和储存过程中的安全性,还能够通过美学的方式提升产品的品牌形象,吸引消费者的目光,使其在激烈的市场竞争中占据有利地位。 展开更多
关键词 化工产品 美术工艺 包装设计 材质选择 市场竞争 储存过程 图形设计 品牌形象
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