何天经
- 作品数：22 被引量：40H指数：4
- 供职机构：兰州理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金甘肃省自然科学基金河南省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术文化科学金属学及工艺更多>>
- 基于合作博弈的分布式电动汽车多智能体协调控制方法
- 本发明公开了一种基于合作博弈的分布式电动汽车多智能体协调控制方法，首先将分布式电动汽车各子系统划分为6个智能体，构建表征各子系统智能体的动力学模型，结合车载传感器实时采集车辆的状态信息，采用T‑S模糊理论处理车速变化所引...
- 梁晋豪周朝宾冯吉伟王法安殷国栋凌晴何天经朱宗孝
- 翻转课堂模式下三维CAD软件在机械制图教学改革中的探索被引量：2
- 2019年
- 针对三维CAD软件在机械制图教学改革中存在的问题,利用翻转课堂的教学模式对其进行研究。首先,对翻转课堂的含义与教学模式进行阐述;其次,对三维CAD软件在机械制图教学中的教学方式、教学形式以及创新性等现状进行分析,并针对目前存在的问题提出了解决措施;最后,结合具体案例探究如何有效运用翻转课堂和CAD软件相结合的方式提升教学质量。探索翻转课堂和现代教学技术相结合,旨在提高机械制图的教学效率和质量,对机械制图教学的改革提供学术参考。
- 董赟何天经李海燕朱宗孝吴卓
- 关键词：三维CAD软件机械制图教学改革
- 一种基于双稀疏字典稀疏表示的滚动轴承故障诊断方法
- 本发明属于滚动轴承故障诊断技术领域。本发明公开了一种基于双稀疏字典稀疏表示的滚动轴承故障诊断方法，步骤S1，采用双稀疏字典学习算法对滚动轴承振动信号进行训练，获得双稀疏字典；步骤S2，获取不同故障类型的建模滚动轴承振动信...
- 郭俊锋郑鹏飞魏兴春陈卫华何天经王智明雷春丽
- 文献传递
- 一种专用夹具
- 一种专用夹具，夹具本体是由底板（12）和立柱（16）焊接而成。立柱（16）在底板（12）下方，连接座（17）焊接在底板（12）的上方，并且都处于正中位置。检测气缸（13）通过四个螺栓固定在底板（12）的下表面，检测气缸（...
- 魏兴春郭俊锋陈卫华宋鸣何天经
- 文献传递
- 一种探针薄片和基底各接触区对摩擦力贡献的研究方法
- 本发明公开了一种探针薄片和基底各接触区对摩擦力贡献的研究方法，包括以下步骤：步骤1、利用分子动力学方法建立了公度接触下刚度梯度支撑的石墨烯层间摩擦力模型；步骤2、分析了不同基底质心刚度和支撑刚度梯度下基底和薄片各接触区对...
- 董赟冯瑞成朱宗孝陈卫华何天经
- 文献传递
- 一种基于双稀疏字典稀疏表示的滚动轴承故障诊断方法
- 本发明属于滚动轴承故障诊断技术领域。本发明公开了一种基于双稀疏字典稀疏表示的滚动轴承故障诊断方法，步骤S1，采用双稀疏字典学习算法对滚动轴承振动信号进行训练，获得双稀疏字典；步骤S2，获取不同故障类型的建模滚动轴承振动信...
- 郭俊锋郑鹏飞魏兴春陈卫华何天经王智明雷春丽
- 一种滚动轴承多测量点振动信号压缩采样与同步重构方法
- 本发明属于机械振动信号处理技术领域。本发明公开了一种滚动轴承多测量点振动信号压缩采样与同步重构方法，具体包括以下步骤：步骤S1，将每个测点训练样本分为公共训练样本与特有训练样本，采用K‑SVD字典学习算法分别训练出每个测...
- 郭俊锋何健魏兴春何天经雷春丽王智明陈卫华宋鸣
- 文献传递
- 利用DCNN融合多传感器特征的故障诊断方法被引量：12
- 2021年
- 缘于多传感器信号的融合能够更加准确地诊断机械故障,针对传统浅层融合模型对复杂数据非线性映射与特征表示能力较弱的问题,提出一种利用深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,简称DCNN)融合多传感器信号特征的机械故障诊断方法。首先,对多传感器振动信号分别进行特征提取,将获得特征向量作为一维特征面构造多传感器特征面集合,将该集合作为深度卷积神经网络的输入;其次,利用深度网络结构实现对多通道特征面的自适应层级化融合与提取;最后,由softmax回归分类器输出诊断结果。实验结果表明,该方法具有更高的故障分类与辨识能力,良好的鲁棒性和自适应性。本方法可为解决复杂机械系统故障诊断的多传感器信息融合问题,提供理论参考依据。
- 吴耀春吴耀春赵荣珍靳伍银何天经
- 关键词：故障诊断振动信号多传感器
- 一种基底支撑刚度梯度变化对摩擦力影响的研究方法
- 本发明公开了一种基底支撑刚度梯度变化对摩擦力影响的研究方法。包括以下步骤：步骤1、分子动力学模型的建立。模型系统包括模拟原子力显微镜探针针尖吸附的一方形石墨烯薄片和刚度梯度支撑的单层石墨烯基底；步骤2、刚度梯度对石墨烯平...
- 董赟冯瑞成朱宗孝陈卫华何天经
- 文献传递
- 机械振动信号稀疏表示的快速字典学习算法
- 本发明属于机械振动信号处理技术领域。为了解决K‑SVD算法中字典训练时间较长的问题，本发明公开了一种机械振动信号稀疏表示的快速字典学习算法，具体包括以下步骤：步骤S1，选取训练样本确定初始字典以及确定最佳时序相邻多列样本...
- 郭俊锋何健王智明魏兴春何天经
- 文献传递
