提供了一种机械设备的智能型计算机辅助设计系统,它的特点在于,根据设备设计各个阶段的特点,分别采用了智能推理、类比设计的人工智能选型、机械零件常规的设计计算及零件的优化设计

为流体提供机械能的机械设备统称为流体输送机械。 按工作原理： 离心式；往复式；旋转式；流体作用式。 按输送介质： 液体输送机械——泵 气体压送机械：通风机、鼓风机、压缩机、真空泵

知识1 离心泵检修 知识2 离心泵的拆装 知识1 机械设备检修准备 知识2 零部件的回装 知识3 化工机器安装修理基本知识

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东莞理工学院：《动力机械设备拆装实训》课程教学资源（教学大纲）杨小平，王文豪-2018能源1,2班

《环境影响评价 Environmental Impact Assessment（EIA）》课程教学资源（案例）机械加工（机械设备制造项目环境影响评价）

从高梯度磁力分离的理论基础入手,根据机械设备发生磨损时产物——磨粒的形态与磁性特点,首次较完整地提出了将高磁力分离技术应用于设备磨损监测和故障诊断中的思想方法,并在此基础上开发研制了油液磨粒监测仪WPM

提出基于普通变尺度和周期势自适应随机共振理论，检测噪声背景下轴承滚动体的故障特征.在具体实施过程中，首先用普通变尺度的方法满足随机共振中小参数的条件，然后用随机权重粒子群优化算法作为自适应随机共振参数寻优的优化算法，同时用改进的信噪比作为评价指标.噪声背景下含轴承滚动体故障的实验信号经过普通变尺度下的自适应随机共振处理和优化后，微弱的故障特征可以有效的提取出来.将普通变尺度下的双稳态自适应随机共振和周期势自适应随机共振进行了对比，结果表明周期势自适应随机共振比双稳态自适应随机共振能进一步提高信噪比，并且比双稳态自适应随机共振迭代次数少，用时短.这说明提出的基于普通变尺度和周期势系统自适应随机共振的轴承滚动体故障诊断方法具有优越性，尤其是在工程实际中，故障监测所需的数据量大，计算时间长，如能较早的预警，可以提高诊断效率并减少不必要的损失.因此，这种轴承滚动体故障诊断方法对提高机械设备故障诊断效率具有参考价值

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

采油方法: 将流到井底的原油采到地面上所采用的方法，其中包括自喷采油法和人工举升两大类。 自喷采油法:利用油层自身的能量使油喷到地面的方法。 人工举升或机械采油法:当油层能量低不能自喷生产时，则需要利用一定的机械设备给井底的油流补充能量，从而将油采到地面。 第一节 自喷井生产管理与分层开采 第二节 自喷井节点系统分析 第三节 气举采油