《中国塑料》正文格式要求

文章以实验为主要内容的,应说明实验设备、实验条件,对实验误差的估计等。文章的撰写应便于同行重复再现所报道的内容,由于保密原因不便公开某些内容的,应在附信中向编辑说明情况。文章以数值计算为主要内容的,应给出所求解的方程、重要的计算参数、初始或边界条件,难点问题的处理等,应对方法的适用性和计算精度估计有所说明,全文统一计算精度。     

基于形态特征提取的急性下壁心肌梗死BiLSTM网络辅助诊断算法

急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法,可大幅度提高医生对急性下壁心肌梗死疾病的诊断效率并有助于及时确诊.算法包括:对胸痛中心数据库心拍信号进行降噪及心拍分割;根据临床心内科医学诊断指南提取了12导联波形距离特征和分导联波形幅值特征;依据提取的特征搭建LSTM与BiLSTM神经网络进行心拍的分类识别;使用PTB公开数据库和胸痛中心数据库多临床中心进行交叉验证.实验结果表明,加入胸痛中心真实临床数据后,基于形态特征提取BiLSTM神经网络的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法准确率达到99.72％,精度达到99.53％,灵敏度达到100.00％,同时F1-Score达到99.76.该算法比其他现有算法准确率提高至少1％,该项研究具有非常重要的临床应用价值.     

基于滚动摩擦作用下玉米颗粒在模拟筒仓卸料中的力链分析（网络首发、推荐阅读）

针对颗粒滚动摩擦作用对筒仓中玉米颗粒的力链空间分布进行研究，通过EDEM离散元软件建立筒仓模型与仿真玉米颗粒模型进行卸粮仿真模拟，并与筒仓卸料实验作流态对比，验证模型与仿真结果的准确性。通过对模拟仓进行切片观察和数据处理，对比分析了不同摩擦情况下力链的细观参数随时间演化规律。模拟结果表明：颗粒间摩擦系数越大，卸粮完成的最终时间越长；颗粒间滚动摩擦系数越小，颗粒由整体流转变为管状流的时间越早。对于有漏斗的筒仓来说，减小颗粒间摩擦会改变整体流和管状流之间的极限，从而增加产生管状流的面积。标准滚动摩擦系数下玉米颗粒在卸料过程中会出现起拱-塌陷效应；减小滚动摩擦，玉米颗粒卸料较稳定，未出现起拱的应力突增、以及拱塌陷的应力衰减；增大颗粒间滚动摩擦不但会增加拱效应，且出现成拱高度距离漏斗口更高。     

针对细微特征进行K-means聚类的电台分选识别技术

现代战场中的无线通信设备日益增多，精准获取个体信息已成为研究热点，但也是难点。针对通信电台，提出了一种分选识别技术。该技术从电台物理层特性出发，对其辐射信号的细微特征进行K-means聚类以实现分选，分选的同时提取各个个体的特征属性值，未知信号通过与特征属性值相关运算实现个体识别。该技术无需先验知识，无需训练运算，通过实验验证，其可行、高效，易于工程实现。     

抽水蓄能电站引水调压室先增后甩工况最高涌浪研究

以国内某抽水蓄能电站为例,选取先增后甩工况作为最高涌浪的控制工况,分别采用解析法和基于特征线的数值仿真法,对比分析了最高涌浪的发生条件及2种方法的差异。结果表明:数值仿真法考虑了导叶启闭规律的影响,相较于采用流量突变模型的解析法,调压室水位波动发生滞后,更准确地模拟了调压室的水位波动过程;导叶启闭规律越长,工况转换越多,则滞后时间越久,但几乎不影响调压室的涌浪极值;2种方法共同验证了先增后甩工况的最不利叠加时刻为初始工况与叠加工况的Z-V曲线相切时刻,相应产生的调压室涌浪最高;数值仿真法由于发生叠加工况时流量为渐变,因而切点的发生时刻在Z-V曲线上产生后移,但2种方法的调压室的涌浪极值十分接近。     

EBZ-260型掘进机截割头截割性能研究

通过对EBZ-260型掘进机截割头的截割性能进行分析和研究,深入了解和掌握了相关截割头的数据参数、设计结构及载荷等情况,进一步研究了截割头的受力情况、形状结构及其截齿运行轨迹及安装分布等特性,可为截割工作提供必要的数据参考及理论基础,有利于重要部件的有限元分析,对研究掘进机整机受力的情况、截割的性能、所具备的可靠性及稳定性等方面具有重要作用.     

基于堆叠稀疏去噪自动编码网络与多隐层反向传播神经网络的铣刀磨损预测模型

刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性.     

硅酸盐水泥水化动力学模型与试验方法研究进展

水泥水化过程决定水泥基材料强度、耐久性等诸多性能，深入理解水泥水化机理具有重要的科学意义和工程价值。本工作回顾了硅酸盐水泥水化动力学模型的最新研究进展，评述了GEMS热力学计算、HymoStruc3D和CEMHY3D等水化数值模拟方法及其局限性，总结了准弹性中子散射和核磁共振等先进测试手段在研究水泥水化过程中水态演变和孔结构发展中的具体应用，提出了该领域未来研究的趋势和挑战。