《150LC-23立式离心泵尼龙橡胶轴承间隙的选择》在泵的设计和制造过程中，对泵轴与尼龙轴承间的配合间隙要合理，首先应考虑，尼龙橡胶轴承是靠水进行润滑的，水应能进入轴与尼龙橡胶轴承间的间隙，过小润滑不充分，过大轴和轴承不同心抖动利害。
2025/6/13 17:33:08
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基于小波包熵和模糊C均值的轴承故障诊断MATLAB程序，代码中有注释，只要有MATLAB基础，理解起来比较简单。
提供了一整套的故障诊断流程，先用小波包熵进行特征提取，再用FCM进行故障诊断。
提供了一整套的故障诊断流程，先用小波包熵进行特征提取，再用FCM进行故障诊断。
2025/5/8 22:16:10
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传动轴校核计算合集轴承校核计算合集圆柱齿轮强度校核计算锥齿轮强度蜗杆蜗轮强度螺栓螺钉计算弹簧校核计算V带选型向导同步带选型向导传送平带转矩计算滚子链选型向导倍速链选型向导气缸选型向导回转气缸选型向导普通滑台气缸选型向导精密滑台气缸选型向导气动手指选型向导电磁阀选型向导真空吸盘与发生器油压缓冲器选型液压缸选型向导液压马达选型向导液压泵选型向导直线轴承选型向导2x2直线导轨滑块与直线轴承2x1直线导轨滑块与直线轴承1x1直线导轨滑块与直线轴承滚珠丝杆选型向导步进伺服电机选型合集凸轮分割器选型合集硬度与强度换算管螺纹尺寸对照反解渐开线
2025/1/22 0:20:23
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针对传统支持向量机(SVM)算法在数据不均衡情况下无法有效实现故障检测的不足,提出一种基于过抽样和代价敏感支持向量机相结合的故障检测新算法。
该算法首先利用边界人工少数类过抽样技术(BSMOTE)实现训练样本的均衡。
为减少人工增加样本带来的噪声影响,利用K近邻构造一个代价敏感的支持向量机(CSSVM)算法,利用每个样本的代价函数消除噪声样本对SVM算法分类精度的影响。
将该算法应用在轴承故障检测中,并同传统的SVM算法,不同类代价敏感SVM-C算法,SVM和SMOTE相结合的算法进行比较,试验结果表明当样本不均衡时,建议算法的故障检测性能较其它算法有显著提高。
该算法首先利用边界人工少数类过抽样技术(BSMOTE)实现训练样本的均衡。
为减少人工增加样本带来的噪声影响,利用K近邻构造一个代价敏感的支持向量机(CSSVM)算法,利用每个样本的代价函数消除噪声样本对SVM算法分类精度的影响。
将该算法应用在轴承故障检测中,并同传统的SVM算法,不同类代价敏感SVM-C算法,SVM和SMOTE相结合的算法进行比较,试验结果表明当样本不均衡时,建议算法的故障检测性能较其它算法有显著提高。
2024/12/10 15:53:52
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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