41、外部加压蒸汽混合式径向 - 推力轴承与风力发电机主轴承振动特性研究

外部加压蒸汽混合式径向 - 推力轴承与风力发电机主轴承振动特性研究

在工业机械领域,轴承的性能对于设备的稳定运行至关重要。本文将深入探讨外部加压蒸汽混合式径向 - 推力轴承(EPSHJTB)的特性,以及风力发电机主轴承的振动特性,为相关设备的优化和监测提供理论依据。

外部加压蒸汽混合式径向 - 推力轴承(EPSHJTB)

传统的 EPSHJTB 由于径向气膜出口背压高,径向承载能力几乎为零,轴向承载能力也因轴向气膜出口背压高导致压力均衡而受限。而带有泄荷孔的 EPSHJTB 可以通过降低径向和轴向气膜出口背压来提高传统 EPSHJTB 的承载能力。

泄荷孔的分布会影响 EPSHJTB 的静态性能,主要分为两种类型:
- 类型 A :仅带有径向泄荷孔。
- 类型 B :仅带有推力泄荷孔。

以下是不同类型轴承的承载能力和质量流量对比:
| 轴承类型 | 轴向力/N | 径向力/N | 质量流量/(kg/s) |
| — | — | — | — |
| 传统型 | 3332.40 | 0.00 | 0.0056512 |
| 带泄荷孔型 | 8259.00 | 2875.90 | 0.043208 |
| 类型 A | 4685.41 | 1843.89 | 0.037284 |
| 类型 B | 8244.17 | 1162.84 | 0.029134 |

从数据中可以看出,类型 B 的轴向承载能力较大,而类型 A 的径向承载能力较大。这是因为类型 B 的推力气膜出口背压较低,实现了主推力轴

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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