本文介绍了一种用五段折线逼近热电偶的非线性特性从而实现热电偶特性线性化的开环补偿方法,并给出了S热电偶的线性化结果及应用.

进口旋涡流量计的内径与中国标准（ＧＢ）管道内径不符引起计量误差，分析各种工况下产生误差的原因及解决方法。

分析了橡胶密封件损坏的形式、危害、原因,并提出了解决对策。

针对支持向量机中核函数的参数选择问题，提出一种基于核排列的核参数选择的齿轮故障诊断方法。在深入分析核排列这一核度量标准的基础上，利用最大化核排列的方法对高斯核函数的参数进行选择，构造支持向量机模型，对齿轮的正常、断齿、齿根裂纹和齿面磨损四种状态进行识别。与传统经典的10折交叉验证法相比，该算法无须反复的训练和测试分类器，能够高效地实现核函数的参数选择。通过对实验结果的分析可以看出，对比10折交叉验证法，利用核排列进行参数选择在齿轮故障诊断中具有更高的分类精度。

在分类中,不同的样本特征对准确分类的贡献率大小存在差异,为了解决最小二乘支持向量机的特征选择的问题。在研究多参数高斯核和核极化的基础上,提出了核极化优化多参数高斯核的特征选择LSSVM算法。首先,利用核极化最大化来优化多参数高斯核中的多参数,进而,判断出样本不同特征的重要性权重大小,然后,按特征重要性程度从大到小的顺序,依次添加一个特征到LSSVM中训练和预测。从UCI数据库选取出的数据集上的实验仿真结果验证了所提算法的有效性,在实际应用中,可以用样本中几个重要特征来预测样本以便提高预测效率,而且,LSSVM和SVM在所有特征上的实验结果说明了采用核极化的特征选择算法在LSSVM应用的高效性。

对支持向量机中核函数的核参数选择问题进行了研究,在深入分析核极化这一核函数度量标准的前提下,提出了一种直接最大化核极化的Gaussian核和Polynomial核的核参数选择算法。首先,设置核参数的搜寻范围,然后,计算在特定核参数下的核极化值,最后,选择出最佳的核参数值进行训练和测试。相比于传统经典的10折交叉验证,该算法无须反复训练和测试分类器,能高效地实现核参数的选择。UCI数据集的实验结果表明了所提出的最大化核极化与核参数选择算法在多分类中具有较好的泛化性能和预测精度,验证了该方法的有效性。

针对粒子群算法在多目标优化问题中存在收敛性差,容易陷入局部最优等缺陷,提出了一种改进的粒子群优化算法。该算法在原有的粒子群算法上增加了两个操作：一是引入了一种变异算子,该变异算子为正态分布随机变异算子,可以使粒子在邻域内随机变异,使其在精英解集中搜索;二是在个体最优位置选取时,对未进入过精英解集的粒子进行变异,使其在新的可行域中寻找,从而加快粒子的收敛速度。经过测试函数验证,该算法可以加快粒子的收敛速度,使粒子更快找到最优解,提高解的收敛性。

该文通过对国内常规设计的液压支架导向结构进行受力分析,找到了该导向结构容易失效的原因,进而设计出了新型液压支架抬底油缸导向结构,经过近百型支架的验证,彻底解决了原导向结构极易损坏的问题,效果反映很好,具有极好的社会推广应用价值。

介绍最新开发设计的三轮传动滚切式双边剪液压系统．为保证系统无泄漏和故障率不 大于千分之一的设计协议要求，在设计中采取的措施及提出的制造要求和安装要求．

液压法装配因其工艺可控性较好,目前在电机锥面过盈连接装配过程中普遍采用。论文以一种锥面联轴节的过盈连接为例,介绍了采用液压法装配压力及液压介质的确定方法。