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轴承测试与应用期刊投稿解读_电梯125试验图片大全(2024年12月精选)

内容来源：这家有保障所属栏目：新闻更新日期：2024-12-02

轴承测试与应用期刊投稿

𐟘œ宝子们，你们知道吗？拥有健康身体才是未来的关键呀𐟒–！可别小瞧了 “久坐” 这个看似平常的行为，它的危害可大着呢𐟧。 𐟎拏𝩙…医学权威期刊指出，健身跑步者关节炎发生率为 3.5%，而久坐不动人群高达 10.2%。是不是很意外𐟘Ÿ 我们每天坐着做各种事，时间一长，关节就像生锈机器轴承一样僵硬。我国膝骨关节炎患病率很高，还随年龄增长，它可是全球第二高致残率疾病呢𐟘𑣀‚ 而且久坐危害全身，世卫组织都把 “久坐” 列为致死致病元凶之一。 #久坐危害#⠂ #健康养生#⠂ #守护身体#⠂ #颂钵疗愈#

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机械设计入门指南：从零开始到专家学习机械设计是一个逐步进阶的过程，从基础概念到复杂系统，都需要循序渐进。机械设计的原理和方法论在日常生活中也有广泛应用，比如理解汽车的工作原理或选择合适的日用品。以下是一些建议，帮助初学者少走弯路，快速入门机械设计： ✅ 每日学习计划阅读机械元件的工作原理：从齿轮到轴承，了解不同类型的机械元件及其应用。 ✅ 每周研究项目分析现有机械系统案例：通过分析现有的机械设计，理解其设计思路和结构组成。 ✅ 阅读专业书籍定期阅读教科书和专业参考书籍：建立坚实的理论基础。 ✅ 观看教学视频通过视频材料了解设计过程：观察专业工程师如何解决实际问题。 ✅ 学习路线规划制定清晰的学习路线：包括基础知识、专业技能和实践经验。先从基础知识学起，逐步深入到专业技能，最后通过实践来巩固所学知识。 ✅ 刷题和实践多做相关练习题：如在LeetCode上刷题，或在GitHub上找到相关的项目进行实践。 ✅ 参加培训和考试参加机械设计相关的培训课程：或考取相关的证书，如SolidWorks认证、AutoCAD认证等，以提高自己的专业水平。 ✅ 资源获取渠道教育平台：如Coursera、edX、Udemy提供的在线课程，以及YouTube上的相关教学频道。专业社区和论坛：如EngineerZone、GrabCAD和Reddit上的Engineering板块。专业书籍和期刊：如《机械工程设计》、《机械设计手册》等。 ✅ 推荐书籍《机械设计基础》《机械系统设计》《现代齿轮生产》《机械工程师手册》 ✅ 观看教学视频或纪录片《How It’s Made》系列节目：展示了各种产品的生产过程。《机械原理》by Ralph Steiner：展示了机械运动的基础。 MIT的公开课程：如《机械设计入门》。通过这些步骤，你可以逐步掌握机械设计的基础知识，并不断提升自己的专业技能。加油！𐟒ꀀ

#教育创作激励计划# 9月20日，国际传感技术领域权威期刊IEEE Sensors Journal在线刊发了机械学院智能制造装备与技术全国重点实验室陶波教授、龚泽宇副教授课题组在轴承故障诊断领域的新成果，题为“Remaining Useful Life Prediction of Bearings Using Reverse Attention Graph Convolution Network with Residual Convolution Transformer（基于残差卷积变换的反向注意图卷积网络预测轴承剩余使用寿命）”。机械学院2022级本科生彭炜庭为第一作者，2021级直博生唐晶为共同第一作者，龚泽宇为通讯作者。轴承是机械设备中的关键部件，轴承的剩余使用寿命（RUL）预测对工业生产具有重要意义。现有的轴承RUL预测方法广泛利用振动信号的时频图和长期依赖性，其中时频图的线性频率尺度特性不利于低频特征缺陷和高频固有振动的表征，而轴承的突变振动对长期依赖性干扰严重。针对上述问题，研究团队引入了梅尔尺度频率倒谱系数（MFCC），通过对数尺度优化频率区域；同时提出了新型网络架构RCT-RAGCN，基于反向注意机制改进了长期依赖的聚合方法，减轻了轴承状态突变的干扰，从信号差异的角度解决了长期依赖问题。与已知的本领域先进方法进行对比，研究团队所提出的方法在多个公开数据集上获得了最佳的准确性。上述研究工作得到了国家自然科学基金委员会“机器人化智能制造”基础科学中心、重大项目和湖北省自然科学基金创新群体项目的联合资助。

#教育创作激励计划# 华中科技大学本科生，在轴承故障诊断领域取得新进展 9月20日，国际传感技术领域权威期刊IEEE Sensors Journal在线刊发了机械学院智能制造装备与技术全国重点实验室陶波教授、龚泽宇副教授课题组在轴承故障诊断领域的新成果，题为“Remaining Useful Life Prediction of Bearings Using Reverse Attention Graph Convolution Network with Residual Convolution Transformer（基于残差卷积变换的反向注意图卷积网络预测轴承剩余使用寿命）”。机械学院2022级本科生彭炜庭为第一作者，2021级直博生唐晶为共同第一作者，龚泽宇为通讯作者。轴承是机械设备中的关键部件，轴承的剩余使用寿命（RUL）预测对工业生产具有重要意义。现有的轴承RUL预测方法广泛利用振动信号的时频图和长期依赖性，其中时频图的线性频率尺度特性不利于低频特征缺陷和高频固有振动的表征，而轴承的突变振动对长期依赖性干扰严重。针对上述问题，研究团队引入了梅尔尺度频率倒谱系数（MFCC），通过对数尺度优化频率区域；同时提出了新型网络架构RCT-RAGCN，基于反向注意机制改进了长期依赖的聚合方法，减轻了轴承状态突变的干扰，从信号差异的角度解决了长期依赖问题。与已知的本领域先进方法进行对比，研究团队所提出的方法在多个公开数据集上获得了最佳的准确性。彭炜庭是机械学院2022级机械设计制造及其自动化（机器人）2201班本科生，大一期间就主动进入FOCUS团队参与科创工作。上述研究工作得到了国家自然科学基金委员会“机器人化智能制造”基础科学中心、重大项目和湖北省自然科学基金创新群体项目的联合资助。

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