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振动技术简介 - Vibrationdata
振动技术简介 Dennis H. Shreve 市场总监 IRD Mechanalysis, Inc. 哥伦布，俄亥俄州 43229 1994 年 11 月 背景 某种机器几乎用于我们日常生活的每个方面；从我们在家中使用的吸尘器和洗衣机，到用于制造我们日常使用的几乎所有产品的工业机械。当机器发生故障或损坏时，后果可能包括烦恼、经济灾难、人身伤害甚至生命损失。因此，及早发现、识别和纠正机械问题对任何参与工业机械维护的人来说都是至关重要的，以确保持续、安全和高效的运行。本文向您介绍了机械振动的使用和多年来开发的技术进步，使人们不仅可以检测到机器何时出现问题，还可以识别问题的具体性质以安排纠正。振动作为机械状况的指标 您曾多少次触摸过机器以查看它是否“运转正常”？凭借经验，您已经形成了对机械振动的正常和异常的“感觉”。即使是最没有经验的驾驶员也知道方向盘振动或发动机摇晃时一定出了问题。换句话说，将机器的状况与其振动水平联系起来是很自然的。当然，机器振动是正常的。即使是运行状况最好的机器也会因为一些小的、轻微的缺陷而产生一些振动。因此，每台机器都会有一定程度的振动，这些振动可能被视为正常或固有的。但是，当机械振动增加或变得过度时，通常是由于某些机械故障造成的。振动不会无缘无故地增加或变得过度。导致振动的原因有多种 - 不平衡、错位、齿轮或轴承磨损、松动等。由于并非每个人都拥有根据感觉判断机器状况所需的长期经验，因此多年来已经开发了各种仪器来测量实际的振动水平或振动量。此外，人类对触觉和感觉的感知有些有限，并且有许多常见问题（例如轴承和齿轮故障的早期阶段）通常超出了人类感知的范围。因此，用于测量旋转和往复机械振动的现代仪器不仅可以最大限度地减少对丰富经验的需求，而且可以检测到超出人类触觉和听觉范围的正在发展的问题。此外，人类的感知因人而异。一个人可能认为不好的事情，另一个人可能认为是正常的。试图用人类的感知来预测机械状况的变化趋势几乎是不可能的，因为几乎不可能用一个记录的数字来描述“感觉如何”。为了解决这个问题，人们开发了仪器来实际测量机器的振动水平并为其分配一个数值。这种工具不仅克服了缺乏经验的局限性，而且还解决了人类感知的局限性。
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
DNA撰写的DNNIS KELLY-戏剧性技术
戏剧的摘要：•马克和Jan讨论某人“死了”。利亚想要答案知道菲尔在想什么。•约翰·泰特（John Tate）显然受到压力，并试图用“死”一词禁止他人。他试图通过使用恐惧和威胁来保持对团队的控制。理查德威胁他的领导才能，但这被压制了。当Mark和Jan到达时，他们向小组解释了导致亚当陷入格栅的事件的版本。他们试图通过说他在笑来证明对他的恶性攻击。菲尔终于讲话并制定了一个计划，以构建一个不存在的人。•警察找到了一个适合菲尔（Phil）编造的男人的人，因为凯茜（Cathy）使用她的“倡议”找到了一个与描述相匹配的人。该计划出错了。Brian拒绝进入派出所，以确定正在构架的人。菲尔威胁他，如果他不走，就会被带到格栅。Brian走了。 •Jan和Mark揭示了Cathy在树林中“找到了某人”。 原来是亚当。 利亚带着一个包装的手提箱到达现场。 她试图通过威胁要离开并告诉他不要试图阻止她来引起菲尔的注意……他没有。 她向他介绍了亚当的纪念馆，并在电视上看到了凯茜。 •亚当还活着，一直生活在树篱中。 他通过死动物生存而幸存。 他显然怀疑头部受伤。 菲尔指示Jan，Mark和Lou离开而不说什么。 莉亚恳求他不要这样做。Brian走了。•Jan和Mark揭示了Cathy在树林中“找到了某人”。原来是亚当。利亚带着一个包装的手提箱到达现场。她试图通过威胁要离开并告诉他不要试图阻止她来引起菲尔的注意……他没有。她向他介绍了亚当的纪念馆，并在电视上看到了凯茜。•亚当还活着，一直生活在树篱中。他通过死动物生存而幸存。他显然怀疑头部受伤。菲尔指示Jan，Mark和Lou离开而不说什么。莉亚恳求他不要这样做。他向凯茜展示了如何通过将塑料袋绑在布莱恩的头上来杀死亚当。•利亚不说话。菲尔为她提供甜蜜，她吐出甜蜜的叶子，厌恶。菲尔大喊她。Jan和Mark揭示某人“走了”。这是莉亚。•理查德试图说服菲尔重新加入该小组。他试图以与利亚相似的方式吸引他的注意力。菲尔不会说话。他也不吃。理查德告诉他，小组其他成员发生了什么。
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浮力的经济状况产生的竞争氛围已经过滤，以影响父母和家庭的态度，即使是非常小的孩子及其学习。学习有时被视为只有在类似学校的氛围中可以交易的认真业务。换句话说，坐在桌子旁，进行成人生成和定向的“教育”活动被视为幼儿学习的“最佳”方式。但是，像Elkind（1993）和Schweinhart等人一样的研究。（1986）显示了这种方法的危险。接触课程的儿童在学术和教学方面表现出了在学校的保留和成就方面的长期收益，而在后来的青春期中，人们变得疏远和叛逆。这可能是因为这样的程序试图用麋鹿的话说错误的时间教错误的事情。相比之下，建立在孩子自身利益并从该起点中学习的方法，对儿童的能力和冒险持有更多的希望。这样的方法重视孩子，并证明学习必须由学习者完成，并且不能像学校主题一样被划分。我的年轻朋友马丁在他的水玩游戏中非常有效地证明了这一点。他开始在水托盘上要求时间时只有两个。首先，他想要（需要？）独自玩，以便他的实验不会受到其他孩子的干扰。因此，他能够迅速将容器填充到顶部，并及时停止以防止任何溢出物。他开始注意到，当容器装满时，水略微弯曲了“像气泡，但都是水”。他尝试了其他材料，试图以不同程度的成功来复制这种体验，从而导致其他实验。随着他的能力的提高，他也准备在水中与其他孩子互动。到他三岁半的时候，他和他的朋友们参与了复杂的比赛，涉及各种容器，软管，泵和水槽（由带有凸起边缘的汽车轨道制成）。吸收的概念是数学，科学和技术，更不用说计划，谈判和解决问题了。这是高质量的比赛。质量游戏需要成年人的灵活性。它要求他们对每个孩子的需求进行调整，以平衡这些需求与其他孩子的需求，并以富有想象力和创造性的方式做出反应。马丁的成就不会发生在严格地应用转弯的环境中，如果不允许将材料混合或转化为不同的游戏道具，在这种情况下，一个主题或游戏领域不允许与另一个主题或比赛区域重叠，或者“孩子必须分享”是否准备好。良好的游戏提供尊重儿童及其兴趣和优势，它挑战并支持他们，舒缓和刺激，满足和兴奋，最重要的是扩大了他们的学习。它满足了他们对创造力和美学发展的需求。它可以帮助他们处理困难的生活事件。它对其他人，文化，年龄和能力发展了他们的敏感性。它增强了他们的弹性。布鲁斯强调童年时期成为一种资源，它仍然是在成年生活中以后使用的成熟人物内部的深处。参考文献Bruce，T。（1996）帮助幼儿玩耍。伦敦：霍德和斯托顿。Elkind，D。（1993）错误教育。纽约：Alfred A. Knopf。Schweinhart，L。J.，Weikart，D。P.＆Larner，M。（1986）。三个学龄前课程模型的后果。幼儿研究季刊（1）15-45。Stallibrass，A。（1989）自尊心的孩子。纽约：Addison-Wesley。
![arxiv：2210.15348v1 [gr-qc] 2022年10月27日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\83ab1796b429d588cb4252de6fc90620e3d039d3.webp)
arxiv：2210.15348v1 [gr-qc] 2022年10月27日
有几种动机将重力理论扩展到爱因斯坦的一般相对论（GR）之外。所有试图用量子物理学调和该理论的所有尝试都以额外的场，高阶运动方程或高阶曲率不变性的形式引入偏差。例如，以骨弦理论的低能限制（在字符串理论中最简单）产生ω= - 1 brans-dicke理论而不是gr，这是标量张量理论的原型（并且ω是brans-dicke coupling）[1，2]。但是，研究重力理论的最引人注目的动机来自宇宙学。例如，数据最受数据偏爱的通用模型，即starobinsky inftion，包括对GR的量子校正。最重要的是，在基于GR的标准λCDM模型的领域中，缺乏对当今宇宙加速扩张的令人满意的理解：它要求人们引入一种惊人的宇宙学常数或另一种形式的Ad Hoc Dark Energy，其本质仍然难以置信[3]。在任何情况下，即使承认黑暗能量的存在仍然留下λCDM的其他问题，例如哈勃张力[4，5]，对同样神秘的暗物质的要求以及困扰着宇宙学和黑洞物理学的奇异性问题。因此，研究重力理论以解决或减轻这些问题是合理的。修改GR的最简单方法是添加标量（巨大的）自由度，这导致了Bransdicke Gravity [6]及其标量张紧概括[7-10]。f（r）重力理论被证明是标量调整理论的子类，非常受欢迎，可以解释当前的宇宙加速度而没有暗能量（[11]，有关评论，请参见[12-14]）。在过去的十年中，旧的Horndeski Gravity [15]进行了重新审视和研究（有关审查，请参见[16]）。这类理论被认为是二阶运动方程式的最通用的标量张力重力，但随后发现，如果满足适当的退化条件，则更一般性的更一般的变性高阶标量表（DHOST）理论允许第二阶段的二阶方程（请参阅[17]）。Horndeski和Dhost理论在其行为中包含任意功能，这使得方程非常繁琐，并且很难进行研究。多人事件GW170817/grb170817，[18，19]证实了以光速传播的引力波模式基本上排除了Horndeski理论，其具有最复杂的结构[20] [20] [20]，但许多可能性（对应于动作中的四个免费）。因此，很难掌握这些理论及其解决方案的详细物理含义，许多工作必定仍与形式的理论方面相关，并寻求分析解决方案。当该理论的标量场的自由度φ的梯度是时代的[21-23]时，这种有效的流体描述是可能的。武装这些概念，可以将GR描述为重力的热平衡状态试图获得标量调节引力的物理直觉（包括可行的Horndeski理论），可以通过有效的脉动描述来解释它是富有成效的，其中（Jordan框架）方程将作为有效的EINSTEIN方程式和右手置于右手，以右手的方式写入，并以右侧的方式写入。耗散液[21 - 24]。在这种情况下，使用ECKART在耗散流体的第一阶热力学[25]中提出的三个本构关系[25]，我们能够引入有效的“重力温度”，以及剪切和散装粘度粘度系数[24，26，27]。