总变差模型在书画打印宣纸印刷质量预测中的应用

为了建立适用于书画打印宣纸印刷质量的预测模型,本研究测量了14种书画打印宣纸的粗糙度、白度、不透明度、定量、光泽度和针对宣纸特别设定的帘纹深浅以及帘纹疏密度等表面物理参量,并在相同条件下,使用喷墨打印设备输出并测量印品色度值,利用总变差模型构建去除帘纹色差的测定方法,得到与人眼视觉特征相符的色差。运用GRNN广义回归神经网络结合书画打印宣纸表面物理参量与宣纸去帘纹后的色差值,建立预测模型。结果表明,该模型能够在仅测量书画打印宣纸表面物理参量的情况下,便能较为准确地预测书画打印宣纸印刷质量,为书画打印宣纸印刷前的选纸工作提供指导依据。     

基于自回归谱外推的全聚焦成像分辨力提升

针对相邻缺陷全聚焦超声成像混叠问题，结合低阶、宽有效频带自回归谱外推方法，压缩超声波时域脉冲宽度，实现亚波长级全聚焦（Total focusing method，TFM）成像分辨力。建立碳钢试块模型，设置两个中心间距1.8 mm，直径1.3 mm圆孔，选用中心频率2.25 MHz，32阵元相控阵探头采集全矩阵数据。针对全矩阵数据，选择自回归阶数为2，信号频谱最大幅值下降14 dB为有效频带，建立自回归模型并外推有效频带外的高频与低频成分，随后对全矩阵数据进行延迟叠加处理和TFM成像。仿真结果表明，低阶、宽有效频带自回归谱外推处理方法具有较高的鲁棒性和准确性，TFM成像后可有效分离中心间距0.7λ（λ为超声波长）圆孔，保留缺陷横向位置信息的同时，定位误差不超过0.73%。对碳钢试块中相同位置及尺寸的圆孔进行试验验证，定位误差不超过1.06%，有效地提高TFM成像分辨力。     

风机叶轮轴盘螺栓防护措施

我公司5000 t/d线生料立磨循环风机,型号为Y6-2×40-14№30.5,风量86.4万m3/h,额定功率为3550 kW,该风机运行多年以后,检修发现叶轮两侧轴盘固定螺栓出现磨损现象,见图1。因磨损较大,设备存在安全隐患,每次需要更换时,拆卸比较困难,需要使用电气焊,易造成叶轮变形。检修后还需要进行动平衡测试,检修工序繁琐,劳动强度较大。为降低两侧螺栓的磨损,于2017年12月自主研发了风机叶轮轴盘C形螺栓防护装置,以降低磨损,延长使用周期,同时降低了检修时人工劳动强度。开机运行以来,磨损较小,取得了较好的防护效果,具有较好的推广价值。     

Multi-granularities capture interaction information for text matching accuracy enhancement

Modeling and Matching texts is a critical issue in natural language processing (NLP) tasks. In order to improve the accuracy of text matching, multi-granularities capture matching features (MG-CMF) model was proposed. The proposed model used convolution operations to construct the representation of text under multiple granularities, used max-pooling operations to filter more reasonable text representations and built a matching matrix at different granularities. Then, the convolution neural network (CNN) was used to capture the matching information in each granularity. Finally, the captured matching features were input into the fully connected neural network to obtain the matching similarity. By making some experiments, the results indicate that the MG-CMF model not only gets multiple granularity representations of sentences but also can obtain matching information from multiple granularities of sentences better than the other text matching models.     

混炼方式对螺旋纳米碳纤维增强天然橡胶复合材料力学性能的影响

采用干法和湿法两种混炼工艺制备了螺旋纳米碳纤维(HCNFs)/炭黑(CB)/天然橡胶(NR)复合材料,通过扫描电镜、拉伸试验机和应变扫描仪分别对所制备复合材料的界面形貌、力学性能和Payne效应进行了测试分析,考察了混炼方式对复合材料宏观力学性能及Payne效应的影响。结果表明,与纯CB填料相比,在干湿两种混炼方式下,添加适量的HCNFs(1～6份)能提高HCNFs/CB/NR复合材料的300%定伸应力、扯断伸长率、拉伸强度和硬度。与干法混炼相比,湿法混炼能明显增强HCNFs/CB/NR复合材料的Payne效应,并提升在HCNFs高添加量(2～6份)条件下的拉伸强度和扯断伸长率,这主要源于湿法混炼能够有效改善HCNFs在橡胶基质中的分散性。     

潮流能水平轴水轮机在剪切来流下的水动力分析

采用基于计算流体力学方法的全尺度数值模拟计算,建立了适用于潮流能水轮机模拟的剪切来流环境,通过数值计算结果,对潮流能水轮机随时间变化的宏观力和流场特征进行了系统分析,探索水轮机在复杂工况下的水动力特性规律。结果表明,水轮机整个叶轮的总体平均受力在剪切流工况中未受到明显影响; 单个叶片的瞬态轴向力系数和瞬态轴向扭矩系数在旋转周期内出现了明显的周期性变化,且周期性变化幅值随转速增大而增大; 非定常的瞬时轴向扭矩和力的周期性振荡容易引起单个叶片的结构性振动,可能对水轮机的机械结构造成影响。     

定距螺旋桨对船用主机外特性的要求分析

为解决定距螺旋桨与船用主机在船舶运行工况的机桨匹配问题,结合船舶系泊和航行试验的相关标准,分析和归纳船舶运行数据,将实船测试与船机桨匹配理论计算相结合,得出运输船和拖轮在常用工况及特殊工况下定距螺旋桨对主机外特性的定量要求,为配套不同细分市场时船用主机的优化和开发提供参考依据。     

基于状态评估的智能配电网态势感知方法研究

针对传统智能配电网态势感知方法缺少对特征向量的一致性检测，导致评估结果不准确的问题，提出基于状态评估的智能配电网态势感知方法。构建智能配电网模型，利用最小二乘拟合法剔除智能配电网计量异常数据，建立评价指标体系，引入层次分析法计算权重。利用所得权重两两比较建立矩阵，确定特征向量，基于状态评估检测矩阵的一致性，提取特征向量矩阵最大值，实现智能配电网的态势感知。实验结果表明，基于状态评估的智能配电网态势感知方法的评估结果与实际结果吻合度极高，能够真实还原智能配电网态势。     

生物可降解PCL/PLA开孔发泡材料制备及吸油性能

以聚己内酯（PCL）为基体，添加不同含量聚乳酸（PLA）熔融共混制备具有不同分散相形态的PCL/PLA共混物，利用超临界二氧化碳（scCO₂）微孔发泡工艺制备不同发泡倍率和开孔率的PCL/PLA多孔材料用于吸油应用。针对边长3 mm正方体样品溶解度实验发现100 min后CO₂在PCL中已达到饱和吸附状态。PLA分散相含量的增加显著增大了PCL/PLA共混物泡孔密度，并使共混泡孔尺寸减小且分布更加均匀；发泡温度升高6℃，泡孔尺寸增大50%，发泡倍率增大38%，开孔率减小了20%。PCL/PLA开孔材料具有明显的亲油疏水性，发泡倍率越高，疏水性越好；针对花生油和硅油的吸油实验发现材料吸油率与发泡倍率和开孔率整体呈正比，实际吸油量高于理论计算值，10次循环吸油测试后样品吸油率仅降低8.5%，材料吸油量与油品特性黏度关系不大。