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World File Search System轴承
基于机器学习的混合双胞胎增强了磁轴承实时模拟的减少订单模型
磁轴承的模拟涉及高度非线性物理，对输入变化高度依赖。此外，在使用经典计算方法时，在现实的计算时间内，这种模拟是耗时而无法运行的。另一方面，经典模型还原技术无法在允许的计算窗口内实现所需的精度。为了解决这种复杂性，这项工作提出了基于物理的计算方法，模型还原技术和机器学习算法的组合，以满足要求。用于表示磁性轴承的物理模型是经典的Cauer梯子网络方法，而模型还原技术是在物理模型解决方案的误差上应用的。后来，在潜在空间中，机器学习算法用于预测潜在空间中校正的演变。结果显示了解决方案的改进，而不会稀释计算时间。该解决方案是几乎实时计算的（几毫秒），并将其与有限的元素参考解决方案进行了比较。关键字：光谱法，减少基础，机器学习，磁性轴承，磁悬浮，长期术语记忆
合成，表征和抑制作用的新型Eugenol衍生物轴承功能对HCl酸溶液中低碳钢腐蚀
天然产物Eugenol 1用作合成化合物4的起始材料（方案1）。所有中间体2 - 3均使用文字中提到的技术产生，并带有较小的Modi cations。28化合物1与乙酸溴乙酸酯在丙酮中存在无水钾含碳酸盐中的碳酸盐中，从而产生2-（4-酰基-2-甲氧氧基）乙酸乙酸乙酯2，然后用乙醇中的2--乙醇中的2-----------------甲氧氧基）在2--（4---乙醇中）的2------------甲基乙酸盐反应。 90％的年龄中有3个。所有用于制备目标分子的介体都通过光谱数据（例如NMR和FTIR）进行了。在乙醇中，化合物3和2,5-己二酮之间的凝结反应在96％的年代中均为2-（4-酰基-2-甲氧基氧基） - N-（2,5-二甲基-1 H-吡咯-1-吡咯-1-吡咯-1-吡咯-1-吡咯-1-基）乙酰胺4。通过NMR（1 H＆13 C），FTIR和XRD光谱分析对这种凝结进行了限制。FTIR频谱在1710 cm -1和3460 cm -1处显示出明显的信号，分别分别是特征C] O的存在和NH功能。的确，产品4的1 H NMR揭示了以1.91 ppm（（CH 3）2）的屏蔽单元的外观，其质子具有与吡咯环相关的质子。尽管吡咯环的两个对称质子存在于5.59 ppm（（CH）2）的化学含中，但由于它们的对称性，它们仅给出一个信号。还可以指出，在10.8 ppm（NH）处的未遮盖单线的外观也被指出。实验结果在表1中报告，而不对称单元如图1带有原子编号方案。在13 C NMR光谱中的10.2、103.59和127.3 ppm处的峰值分别归因于（CH 3）2与吡咯环相连的（CH 3）2，CH - CH与第三级碳和c – N链接到吡咯并碳环的Quaternary Carbons。在100 k的温度下，记录了化合物4、2-（4-酰基-2-甲氧基氧基）-n-（2,5-二甲基-1 h-pyrrol-1-基）乙酰胺的X射线强度数据，该乙酰氨酸含量为
第 6 届气体轴承研讨会 - VDE
使用空气（自然界中清洁且丰富的空气）作为润滑剂可减少摩擦损失，是一种极好的绿色解决方案。然而，这种解决方案带来了严重的技术挑战：i）更严格的制造公差以应对转子轴承组装，ii）由于空气可压缩性导致负载能力显著降低，iii）由于缺乏阻尼导致转子横向振动不稳定。DTU Construct 开展的研究活动的独创性在于使用压电控制空气喷射和柔性箔片轴承来克服这三个缺点。
轴承故障检测与分类的决策树模型比较研究
轴承故障诊断对于减少故障、提高旋转机械的功能性和可靠性至关重要。由于振动信号是非线性和非平稳的，提取特征以进行降维和有效的故障检测具有挑战性。本研究旨在评估基于决策树的机器学习模型在轴承故障数据检测和分类中的性能。提出了一种将基于树的分类器与派生的统计特征相结合的机器学习方法，用于局部故障分类。通过时域分析从正常和故障振动信号中提取统计特征，以开发基于树的 AdaBoost (AD)、分类和回归树 (CART)、LogitBoost 树 (LBT) 和随机森林树 (RF) 模型。
API 610 BBT/BBTD在轴承过程泵之间径向分配两个阶段
流量部门专门针对客户的流程设计了泵送解决方案。我们提供泵，搅拌器，压缩机，研磨机，屏幕和过滤器，并通过液体动力学和先进材料的密集研究和开发而开发。我们是水，石油和天然气，电力，化学物质和大多数工业领域的泵送解决方案的市场领导者。
用Vespel®聚酰亚胺制成的电动机的轴承绝缘
g全球电动运输需要开发电动驱动技术系统的高效和成本效益的解决方案。800-V EV架构的出现标志着改善车辆性能的重要一步。该技术可实现更高的充电能力和更快的充电时间。电池占电动车总成本的取代部分，因此重要的是要尽可能多地使用牵引力的能量并减少损失以增加车辆的范围。提高效率可能涉及对系统的性能要求和设计约束的仔细评估。电动驱动器中的牵引电动机通常由可变的频率驱动器（VFD）提供动力，以启用可变速度操作。电池的直流电压通过逆变器转换为三相交流电。逆变器包含通过合适的脉冲图案为电动机创建所需的正弦波的开关，图1。调节脉冲宽度会改变波浪频率，从而改变电动机速度。
为风电行业提供先进的轴承解决方案 | ...
NSK 于 1916 年开始运营，是日本第一家滚动轴承制造商。从一开始，我们就不断扩大和改进我们的产品组合以及我们为各个工业部门提供的服务范围。在此背景下，我们开发滚动轴承、线性系统、汽车工业部件和机电一体化系统领域的技术。我们位于美洲、欧洲和亚洲的研究和生产设施在全球技术网络中相互连接。在这里，我们不仅专注于新技术的开发，还专注于在每个流程阶段持续优化质量。
