產(chǎn)地類別 | 進(jìn)口 | 電動(dòng)機(jī)功率 | 3800kW |
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讀出方式 | SSI | 工作原理 | 模擬量 |
外形尺寸 | 35*75mm | 外型尺寸 | 25*68mm |
應(yīng)用領(lǐng)域 | 農(nóng)業(yè),能源,建材,航天,制藥 | 重量 | 3kg |
產(chǎn)品簡介
詳細(xì)介紹
1059039庫存現(xiàn)貨分秒發(fā)貨秉銘AFM60A-S4NB018X12三軸轉(zhuǎn)臺(tái)是用于慣性元件測試、半實(shí)物仿真的復(fù)雜光機(jī)電設(shè)備,它的性能指標(biāo)直接影響到空間飛行器和運(yùn)載體的控制和導(dǎo)航精度.本文設(shè)計(jì)了一臺(tái)寬頻帶多功能小型三軸轉(zhuǎn)臺(tái),用于對MEMS慣組進(jìn)行標(biāo)定,同時(shí)可以仿真車載、彈載、機(jī)載等環(huán)境,另外還具有離心機(jī)和穩(wěn)定平臺(tái)等多種功能.首先,結(jié)合標(biāo)定測試、環(huán)境模擬、離心機(jī)等多種功能要求,對三軸轉(zhuǎn)臺(tái)進(jìn)行結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),建立了實(shí)體模型,將模型適當(dāng)處理后導(dǎo)入Ansys進(jìn)行動(dòng)靜態(tài)特性分析;然后針對轉(zhuǎn)臺(tái)帶寬指標(biāo),對轉(zhuǎn)臺(tái)伺服系統(tǒng)進(jìn)行了建模分析.分析結(jié)果表明,所設(shè)計(jì)的轉(zhuǎn)臺(tái)符合各項(xiàng)性能指標(biāo)要求.發(fā)音等方面有著較大的差異,且語料資源較少,制定一套系統(tǒng)的大同方言語言標(biāo)準(zhǔn)異常困難.另外,從保護(hù)地方方言和增進(jìn)語言交流的角度出發(fā),以大同方言的語音翻譯研究為例,旨在進(jìn)一步研究方言十分豐富的山西地方方言的語音翻譯,為保護(hù)山西方言這一非物質(zhì)文化遺產(chǎn),增進(jìn)山西與乃至*的無障礙語言交流,提供一定的模型與技術(shù)支撐.針對這些問題,提出了一個(gè)類似于基于注意力機(jī)制的端到端語音識(shí)別的語音翻譯模型,用于將大同方言語音翻譯為普通話文本,并省去了制定語言標(biāo)準(zhǔn)的麻煩.實(shí)驗(yàn)表明,相對于傳統(tǒng)的級(jí)聯(lián)模型,在基于同樣的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的情況下,端到端模型的輸出結(jié)果的雙語評(píng)估替換分?jǐn)?shù)有了一定的提高. ,含標(biāo)注信息的軸承監(jiān)測數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺乏,這將導(dǎo)致其智能故障診斷模型難以有效構(gòu)建。提出了一種基于提升深度遷移自動(dòng)編碼器的新方法用于不同機(jī)械設(shè)備間的軸承故障智能診斷。首先,采用可縮放指數(shù)型線性單元作為標(biāo)準(zhǔn)自動(dòng)編碼器的激活函數(shù),提升原始振動(dòng)數(shù)據(jù)的映射質(zhì)量。然后,非負(fù)約束用于修正代價(jià)函數(shù),進(jìn)一步減少重構(gòu)誤差。其次,構(gòu)建提升深度自動(dòng)編碼器并用充足可用的源域數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,得到的參數(shù)作為目標(biāo)模型的初始化參數(shù)。后,目標(biāo)域中僅有的一個(gè)訓(xùn)練樣本用于目標(biāo)模型的微調(diào)以適應(yīng)剩余的測試樣本。將所提方法用于分析不同軸承的試驗(yàn)振動(dòng)數(shù)據(jù),結(jié)果表明,所提方法能基于原始振動(dòng)數(shù)據(jù)有效實(shí)現(xiàn)不同種機(jī)械設(shè)備間的遷移診斷。
1059039庫存現(xiàn)貨分秒發(fā)貨秉銘AFM60A-S4NB018X12網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)入侵等網(wǎng)絡(luò)信息安全隱患引起人們的日益關(guān)注,通過入侵檢測來及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在網(wǎng)絡(luò)入侵行為是抵御入侵的一種有效手段,在實(shí)際應(yīng)用中具有重要的意義。該文引入基于條件變分自編碼器的深度學(xué)習(xí)模型,利用Tensorflow框架搭建了一個(gè)入侵檢測系統(tǒng)。為了驗(yàn)證本文入侵檢測系統(tǒng)的有效性,我們在公開的NSL-KDD數(shù)據(jù)集上開展了相應(yīng)的性能測試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所設(shè)計(jì)的入侵檢測系統(tǒng)在五種網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的預(yù)判分類上準(zhǔn)確率達(dá)到了72.2%,可以在實(shí)際部署中對入侵行為進(jìn)行有效分類。
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