岩移沉降观测中数据缺失的一种估算方法

在矿区的岩移沉降观测过程中,由于环境、人为等原因导致观测数据缺失问题,损害了整体观测数据的完整性,影响后续沉降趋势预测.文中提出了一种最大期望算法,通过计算极大似然估计,交替执行E步和M步,最终得到观测缺失数据填补值.利用某矿区实测数据进行实验,对比分析发现最大期望算法对缺失数据填补更接近实际测量值,在实际应用中有一定参考价值.     

中空激光光内送粉熔池温度控制研究

在激光增材制造过程中,熔池温度的稳定性是表征加工过程稳定性的一个重要指标.设计一套控制熔池温度的闭环反馈系统,以达到控制熔池温度,提高成形件质量.基于C#编程软件实现了温度信号的传递,采用PID控制算法设计了温度控制器.实验结果表明,此系统能实时、准确地实现熔池温度的闭环控制,能够有效消除直壁墙熔覆过程中因热累积而造成的“蘑菇云”现象,且成形件几何精度有显著提高,各处显微组织差异较小,组织致密均匀.     

基于K-means和SOM的水下传感器数据采集方法

随着海洋资源勘探和海洋污染物监控工作的开展，水文数据的监测和采集等已经成为重要的研究方向。其中，水下无线传感器网络在水文数据采集过程中起着举足轻重的作用。本文研究的是水下无线传感器二维监测网络模型中，传感器节点数据采集的问题，其设计方法是通过自组织映射（Self-organizing mapping，SOM）对传感器节点进行路径最优化处理，结合优化的路径图形和K-means算法找到路径内部聚合点，利用聚合点和传感器的节点得到传感器通信半径内的数据采集点，最后通过SOM得到水下机器人（Autonomous underwater vehicle，AUV）到各个数据采集点采集数据的最优路径。经过实验验证，在水下1 200 m×1 750 m范围内布置52个传感器节点的情景下，数据采集点相比于传感器节点路径规划采用相同的采集顺序得到的路径优化了6.7%；对数据采集点重新进行自组织路径规划得到的路径比传感器结点路径的最优解提高了12.2%。增加传感器节点的数量，其结果也大致相同，因此采用该方法可以提高水下机器人采集数据的效率。     

生物矿化法制备氧化镓颗粒及其性能表征

以蚕丝蛋白为模板,在相对温和的条件下通过生物矿化的手段形成具有特殊形貌的α-GaOOH颗粒,并通过在不同温度下煅烧α-GaOOH得到α-Ga2O3和β-Ga2O3.采用扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)、X射线衍射仪(XRD)和荧光分光光度计(PL)等手段研究了丝素蛋白多肽和矿化时间对颗粒的影响,对其生物矿化机理进行了初步探讨.结果表明,所制备的β-Ga2O3具有优良的发光特性,丝素蛋白多肽模板以无定形的结构与产物结合在一起,并且经过高温烧结后仍以碳膜的形式包覆在材料的表面.这种碳膜结构对于提高材料的生物学性能起着重要的作用.     

基于生物强化法下低浓度工业废水处理实验研究

现代工业生产的工业废水往往含有某些有机危害物等，传统的方法将无法起到有效的作用，且利用微生物进行污水处理的方式也受到很大的局限。针对此类的污水处理问题，以延边化工厂中含酚废水为实验样本，通过控制变量法筛选得到化学处理法的最佳浓度，并对比了传统化学法，生物强化法和复合法3种处理模式对废水中酚类物质的降解效率和处理成本。结论表明，化学法处理污水的1 h后降解率达到78.35%,15 h后仍未完全降解。而生物强化法和复合法在1 h后的降解率达到了88.44%和92.03%，降解率达到100%的时间分别为15 h和9 h。综合考虑污水的处理效率和处理成本，利用传统的化学法与生物强化技术对污水进行复合处理在大幅度提高污水处理效率同时，也降低了成本，这为低浓度工业废水的处理提供一定的参考。     

基于改进SOA-VMD的磁声发射信号去噪算法

磁声发射（MAE）是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号，在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点，提出海鸥算法结合变分模态分解（SOA-VMD）的去噪方法，为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题，利用柯西变异算子产生随机迭代过程，使改进算法即柯西变异海欧算法（CVSOA）跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数，优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α两个参数，将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明，改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法，降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好，可靠性更高。