结合Ⅱ类铝合金防爆箱体外壳的设计要求,设计了一种铝合金防爆箱体,箱体在型式检验过程中存在失爆缺陷。在分析产品设计缺陷后,发现压铸铝合金兰面螺栓孔存在强度缺陷,然后优选设计一种304不锈钢嵌件螺纹孔方案,嵌件采用T形结构设计,不影响隔爆接合面尺寸,该优化设计螺栓孔强度提高1倍以上,并进行试验压力1.5 MPa,保压时间大于20 s,最后进行型式检验:实测参考压力0.609 MPa,动态压力最大达到0.933 MPa,进行内部点燃的不传爆试验,均未传爆,判定合格,达到了实测效果。
2024-02-23 21:39:31 515KB 优化设计
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基于PSASP/UPI嵌入临界机组对暂稳模块的CCT计算技术,徐杭,于继来,为准确、快速地计算系统不同故障下的临界切除时间(Critical Clearing Time, CCT),提出了一种基于PSASP用户程序接口、嵌入具有快速计算特征�
2024-02-23 16:20:05 457KB 首发论文
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本文实例讲述了Python pickle模块用。分享给大家供大家参考。具体分析如下: pickle提供了一个简单的持久化功能。可以将对象以文件的形式存放在磁盘上。 pickle.dump(obj, file[, protocol]) 序列化对象,并将结果数据流写入到文件对象中。参数protocol是序列化模式,默认值为0,表示以文本的形式序列化。protocol的值还可以是1或2,表示以二进制的形式序列化。 pickle.load(file) 反序列化对象。将文件中的数据解析为一个Python对象。 其中要注意的是,在load(file)的时候,要让python能够找到类的定义,否则会报错:
2024-02-15 11:47:06 46KB
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弹性力学及其有限元弹性力学及其有限元弹性力学及其有限元弹性力学及其有限元弹性力学及其有限元弹性力学及其有限元弹性力学及其有限元弹性力学及其有限元
2024-02-06 16:58:47 9.11MB 弹性力学
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前苏联电子管型号由四部分组成。      第一部分为数字,表示灯丝电压的伏数(若有小数部分,只取整数)。      第二部分为字母,表示管子的类型。    Д一二极管;X一双二极管;C一三极管;Э一四极管;П一功率五极管和束射功率管;Ж一锐截止五极管和柬射功率管;K一遥截止五极管和束射功率管;A一双控制栅变频管;Г一二极三极管和双二极三极管;Б一二极五极管和双二极五极管;H一双三极管;Ф一三极五极管;E一调谐指示管;Д一二极整流管;И一三极六极管、三极七极管或三极八极管。      第三部分为数字,表示同类型管的区别。      第四部分为字母,表示外壳的形状。    无一金属管;C一普通玻璃
2024-02-06 03:07:09 27KB 元器件应用
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格_FAGOR传输软件操作步骤
2024-01-29 22:21:43 2.56MB
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ROS命令大全及网线接
2024-01-29 18:29:08 57KB ROS命令大全
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梯度下降(Gradient Descent)是机器学习和深度学习中最基本、最重要的优化算之一。它被用于训练神经网络、拟合模型参数和解决各种问题。本博客将深入探讨梯度下降的原理、不同变种、超参数调优和实际应用,帮助您全面理解这一关键概念。 目录 介绍 什么是梯度下降? 为什么需要梯度下降? 梯度下降的原理 目标函数与损失函数 梯度的定义 梯度下降的基本思想 梯度下降的变种 批量梯度下降(Batch Gradient Descent) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent) 小批量梯度下降(Mini-batch Gradient Descent) 超参数调优 学习率的选择 收敛条件 动量与学习率衰减 梯度下降的实际应用 线性回归 逻辑回归 神经网络训练 梯度下降的优化技巧 自适应学习率 Adam优化器 梯度下降的局限性 局部最小值问题 鞍点问题 总结与展望 梯度下降的优点 未来发展方向
2024-01-19 14:28:16 15KB 神经网络
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主要介绍了Python数据分析pandas模块用,结合实例形式分析了pandas模块对象创建、数值运算等相关操作技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下
2024-01-18 14:27:17 68KB Python 数据分析 pandas模块
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