深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

19.1 主要财务报表 19.2 会计收益与经济效益 19.3 权益收益率 19.4 比例分析 19.5 经济增加值 19.6 关于财务报表分析的说明 19.7 可比性问题 19.8 价值投资

1.理解蒸馏的原理与分类； 2.理解两组分溶液的气液平衡关系； 3.掌握相对挥发度的概念及应用； 4.理解简单蒸馏和平衡蒸馏； 5.掌握精馏的原理及两组份连续精馏的计算； 6.了解间歇精馏的特点及计算方法

一、本课的基本要求: 1.一维圆筒壁的温度分布、及导热量的计算。(第一类、第三类边界条件;单层、多层;λ为常数、λ不为常数。) 2.平均面积、导热的形状因素、接触热阻。 3.临界热绝缘直径问题

一、组合电路的分析方法和设计方法 二、利用数据选择器和译码器进行逻辑设计的方法 三、加法器、编码器、译码器等中规模集成电路的逻辑功能和使用方法

6．5 管道应力分析 6.6 管道的振动 6.6.1 往复式压缩机管道振动分析及对策 6.6.2 管道的液击与对策 6.6.3气液两相流引起的管道振动

1.1混凝土结构的一般概念 1.1.1混凝土结构的定义与分类 以混凝土材料为主的结构均可称为混凝土结构。 包括钢筋混凝土结构、预应力混凝土结构和素混凝土结构等

螺纹插装式溢流阀阀套精加工采用碳氮共渗后磨削的制造工艺，内锥面的形位误差会影响溢流阀的使用寿命和静动态特性，制造过程需要精准控制内锥面的误差。通过对工艺分析建立制造误差模型并应用研究，由此获得内锥面自身角度的合理误差范围，以及内锥角误差与磨削量之间的变化关系。根据阀套结构特点设计专用的检测装置，并对检测原理和测量误差进行分析，通过误差校对提高检测精度。对热处理后的阀套进行轴向尺寸分组，并采用基准统一原则，保证磨削制造精度的稳定性。根据检测原理和误差模型对试磨件进行误差计算，并据此调整磨削参数，使制造误差合格；后续制造时采用检测装置快速测量阀套的密封圆轴向尺寸，使制造误差均落在控制范围内，保证批量生产的可控性。研究表明，基于某型溢流阀的设计及工艺参数，内锥面自身角度的实际制造误差控制以±0.8°为宜，对应的密封圆轴向最大磨削公差为0.186 mm、修正后的最小磨削公差为0.075 mm；实验验证了误差模型的准确性，所述检测方法的角度测量误差为0.06°、密封圆轴向尺寸测量误差为2 μm，因角度测量误差带来的最大、最小磨削量范围偏差可通过内锥角实际制造误差的收缩进行补偿；所研究的理论与方法也为其他内锥面的制造控制及逆向工程提供了系统的方法

第一节x2统计量与x2分布 第二节适合性检验 第三节独立性检验

通过一种简单的数学模型研究了连铸坯凝固过程中枝晶生长的重要微观结构参数.结合中碳钢连铸性能计算出凝固过程中枝晶生长的尖端半径、枝晶生长速率、二次枝晶臂间距等枝晶相关参数,并研究了拉速对上述微观结构参数的影响.分析了碳、硅、锰、磷和硫等重要元素的微观偏析程度随凝固进程与坯壳生长的变化规律.与前人经验模型的对比与验证表明本文模型预测结果合理