అధిక నాణ్యత గల డీజిల్ ఇంజెక్షన్ పంప్ ప్లంగర్ 2425-988 ఫ్యూయల్ ప్లంగర్ ఎలిమెంట్ ప్లంగర్ 2425 సిరీస్

సాంప్రదాయిక త్రిభుజాకార గాడి ప్లేట్‌తో ఉన్న అక్షసంబంధ పిస్టన్ పంప్ పరివర్తన జోన్‌లో కమ్యుటేషన్ వల్ల కలిగే ఒత్తిడి పల్సేషన్‌ను పూర్తిగా తొలగించదు మరియు థ్రోట్లింగ్ ప్రభావం కారణంగా స్పష్టమైన ఫ్లో బ్యాక్‌ఫ్లో దృగ్విషయాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది. సిలిండర్ బ్లాక్ లేదా వాల్వ్ ప్లేట్ యొక్క విధ్వంసక రూపకల్పన లేనప్పుడు, ప్రతి ప్లంగర్ కుహరం మధ్య ప్రెజర్ కంట్రోల్ రెసిప్రొకేటింగ్ వాల్వ్ నిర్మాణాన్ని సిరీస్‌లో అనుసంధానించాలని ప్రతిపాదించబడింది, తద్వారా పరివర్తన జోన్‌లో ఒత్తిడి పల్సేషన్‌ను బఫర్ చేయడానికి, పరివర్తన జోన్‌లో కంపనాన్ని తగ్గించండి. , మరియు వాల్వ్ ప్లేట్ యొక్క త్రిభుజాకార గాడి నిర్మాణాన్ని తొలగించండి, తద్వారా ప్రవాహం బ్యాక్‌ఫ్లోను తగ్గిస్తుంది. రెసిప్రొకేటింగ్ వాల్వ్ యొక్క వ్యాసం మరియు ఇతర పారామితులను బట్టి, పరివర్తన జోన్‌లోని నిర్మాణం ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన పీడన పల్సేషన్ 2.5% మాత్రమే అని అనుకరణ ద్వారా కనుగొనబడింది, ఇది అధిక ప్రక్రియలో అక్షసంబంధ పిస్టన్ పంప్ యొక్క పీడన పల్సేషన్‌ను సమర్థవంతంగా తగ్గిస్తుంది. మరియు త్రిభుజాకార గాడి వాల్వ్ ప్లేట్‌తో పోలిస్తే తక్కువ పీడన పరివర్తన జోన్.

పిస్టన్ పంప్ యొక్క తప్పు నిర్ధారణలో తగినంత నమూనా సంఖ్య మరియు ఆడియో సిగ్నల్ యొక్క బలహీనమైన తప్పు లక్షణాలు వంటి సమస్యలను లక్ష్యంగా చేసుకోవడం, మెటా-ట్రాన్స్‌ఫర్ లెర్నింగ్ (MTL)తో కలిపి ఆడియో సిగ్నల్‌ల ఆధారంగా MTL (McL-pafd) ఆధారంగా ప్లంగర్ పంప్ యొక్క తప్పు నిర్ధారణ ప్రతిపాదించబడింది. ఈ పద్ధతిలో, ప్లంగర్ పంప్ యొక్క ఆడియో సిగ్నల్ నమూనాగా తీసుకోబడుతుంది మరియు సింగిల్ సెన్సార్ పరిస్థితిలో గామాటోన్ ఫిల్టర్ బ్యాంక్ ద్వారా సిగ్నల్ ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది, ఇది బలమైన శబ్దం జోక్యంతో ఆడియో సిగ్నల్ యొక్క క్యారెక్టరైజేషన్ సామర్థ్యాన్ని సమర్థవంతంగా మెరుగుపరుస్తుంది. . అప్పుడు, మెటా ట్రాన్స్‌ఫర్ లెర్నింగ్‌తో కలిపి, చిన్న నమూనా పరిస్థితిలో ఉన్న ప్లంగర్ పంప్ యొక్క తప్పు నిర్ధారణను గ్రహించవచ్చు. అదే సమయంలో, ప్లంగర్ పంప్ యొక్క తప్పు నిర్ధారణ యొక్క వాస్తవ అవసరాలకు అనుగుణంగా, తప్పు నిర్ధారణ అప్లికేషన్‌లో మెటా-ట్రాన్స్‌ఫర్ లెర్నింగ్ యొక్క పరీక్షా పద్ధతి మెరుగుపరచబడింది మరియు తెలియని తప్పు తరగతిని అనుకూలీకరించవచ్చు. McL-pafd నిర్ధారణ యొక్క ఖచ్చితత్వం తెలిసిన తప్పు తరగతులకు మాత్రమే 91.41%కి చేరుకోగలదని ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు చూపిస్తున్నాయి, అయితే ఫాస్ట్ అడాప్టివ్ లెర్నింగ్ తర్వాత, తెలియని తప్పు తరగతులను గుర్తించేటప్పుడు McL-pafd నిర్ధారణ యొక్క ఖచ్చితత్వం 89.64%కి చేరుకుంటుంది.