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不饱和树脂在铸造模具中的应用 被引量:1
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作者 何泽其 何凯 《铸造》 CAS CSCD 北大核心 2002年第9期571-572,共2页
用不饱和树脂制造铸造生产用模具 ,具有节约成本、制作周期短、结构稳定、表面光洁 (Ra3 2 )、硬度高(HB2 4)、耐潮湿 (水中浸泡 2 4h无变化 )、模具寿命比木模提高 5倍、提高铸件质量。
关键词 不饱和树脂 铸造模具 制模工艺
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钢结构菱苦土叶片模制造
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作者 何泽其 《管理与技术》 1995年第3期30-31,共2页
关键词 叶片 铸造模 铸造 钢结构 菱苦土模
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改性菱苦土薄壳成型工艺化证
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作者 何泽其 《管理与技术》 1997年第1期40-42,共3页
关键词 改性菱苦土 薄壳成型 工艺 铸造
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基于Bi-LSTM和支持向量机的风机叶片短期覆冰状态预测模型 被引量:5
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作者 熊昌全 何泽其 +1 位作者 张宇宁 黄胜 《四川电力技术》 2021年第3期88-94,共7页
风机叶片覆冰灾害严重危害风电场安全经济运行,对风机叶片覆冰状态的预测是预防覆冰灾害的有效手段。针对传统覆冰状态预测方法精度较差问题,基于风电场SCADA监测数据,提出一种基于Bi-LSTM和SVM的风机叶片短期覆冰状态预测模型。首先,采... 风机叶片覆冰灾害严重危害风电场安全经济运行,对风机叶片覆冰状态的预测是预防覆冰灾害的有效手段。针对传统覆冰状态预测方法精度较差问题,基于风电场SCADA监测数据,提出一种基于Bi-LSTM和SVM的风机叶片短期覆冰状态预测模型。首先,采用PCA对风机叶片覆冰状态监测特征指标进行降维,筛选可以反映风机叶片覆冰状态的特征指标;其次,基于大量历史数据,对Bi-LSTM和SVM模型进行训练,训练结果表明模型有较好精确度;最后,将多组实际数据集输入Bi-LSTM预测模型,预测输出值输入SVM模型,对风机叶片是否会出现覆冰故障进行判别。结果表明,所提方法可准确实现叶片覆冰状态预测,准确率可达95%。 展开更多
关键词 风机叶片覆冰 SCADA监测系统 Bi-LSTM预测模型 主成分分析法 支持向量机
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