不同压力条件下稻壳灰制备硅酸钠的工艺研究

利用工厂燃烧废弃的稻壳灰与碱液反应制备硅酸钠.在常压和加压条件下研究制备高模数硅酸钠的最佳工艺参数,得到制备高模数硅酸钠最佳工艺参数分别为:常压条件下物料比(稻壳灰与碱质量比)10:2,反应温度140℃,反应时间6 h;加压条件下压力0.6 MPa,物料比10:2,反应时间4 h.硅酸钠的模数分别达到2.9和2.77,且质量均达到相应的国家标准.     

短波紫外线处理对木薯保鲜效果及生理指标的影响

探讨短波紫外线对木薯果实感官品质、营养品质和生理指标的影响,为木薯的贮运保鲜提供技术指导。以‘华南5号’木薯果实为试材,以波长254 nm紫外线杀菌灯为辐射源,比较研究不同时间的紫外线处理对木薯品质的影响。结果表明：与对照相比,紫外线处理能够显著推迟果实硬度的下降和色泽的转变,延缓总可溶性固形物（TSS）含量的增加和淀粉的降解,并且能够抑制丙二醛（MDA）的积累,维持超氧化物歧化酶（SOD）和过氧化物酶（POD）活性在较高的水平,保持果实的贮藏品质,推迟果实的成熟软化过程。综合来看,30 min紫外线处理时间对木薯品质的保持最好,20 min处理次之,10 min效果最差。     

基于PLC的乳化炸药乳化器的在线监测与智能控制

根据乳化炸药乳化器安全监测与智能控制的现状及存在的问题,设计了一种基于PLC的炸药乳化器在线监测与智能控制系统.介绍了基于PLC的炸药乳化器在线监测与智能控制系统的工作原理及实现方式.应用实例表明该系统运行可靠,稳定性高,抗干扰能力强,易于对老的乳化炸药生产线进行升级改造,具有广阔的应用前景.     

燕麦淀粉为基质的脂肪替代品在重油蛋糕中的应用

以燕麦淀粉为基质的脂肪替代品(oat starch-based fat substitutes,OSFS)添加于传统高脂重油蛋糕中,替代重油蛋糕中的部分脂肪,研究OSFS对重油蛋糕品质的影响。结果表明：OSFS在重油蛋糕体系内具备良好的模拟脂肪的功能,水解度(DE值)为2.39、2.93、3.73的质量分数为25%的OSFS都能够很好的替代蛋糕中脂肪,其中2.39为最佳脂肪替代品。DE值为2.39、质量分数为25%的OSFS能够成功替代重油蛋糕中40%以内的脂肪,其中20%脂肪替代量与传统高脂重油蛋糕的各指标最接近,为最佳脂肪替代量。     

固定飞行姿态角下的相位差变化率无源定位方法研究

该文在现有单站无源定位方法的基础上,介绍了相位差变化率定位法。该方法利用观测平台上两个相互正交的相位干涉仪接收目标辐射电磁波的相位差获取目标的方向信息,利用对应的相位差变化率获取目标的径向距离信息,从而实现对目标的实时高精度定位,文中给出了观测平台飞行姿态角固定情况下的定位表达式并进行了定位精度分析。仿真结果表明,该方法是一种发展前途较好的单站无源定位方法。     

径向游隙对角接触球轴承两相流热特性的影响

径向游隙直接影响角接触球轴承内部两相流的分布以及热特性。为探究不同径向游隙下角接触球轴承油气润滑两相流热特性变化规律,基于两相流理论以及轴承换热机制,建立数值分析模型模拟轴承腔内油气两相流流动特性,分析径向游隙和轴承运行工况对轴承腔内流场分布以及温升的影响,并通过轴承温升试验验证了仿真结果。结果表明：油气两相流中油相受离心力影响主要分布在轴承外圈,径向游隙增大使得油相体积分数减少;轴承温升随着径向游隙增大而减少,一定程度上增大径向游隙可以减少轴承生热量。研究结果为探究角接触球轴承油气润滑热特性以及改善轴承腔结构参数提供了参考。     

一种新型轴流搅拌桨的开发

探讨了新型搅拌桨开发的背景 ,描述了一种新型轴流搅拌桨开发的全过程 ,并对这种搅拌桨性能、结构、参数进行了介绍和评价。     

基于多尺度加权融合特征学习的转子故障诊断

针对一维振动信号表达故障特征信息不全面及转子故障信噪比低的问题，提出一种基于多尺度加权融合特征学习的转子故障诊断方法。首先，对时域振动信号的幅值进行标准化处理，利用对称点模式(SDP)原理将多传感器振动信息融合为二维SDP图像，通过选取适当的时间滞后系数和角增益，突出不同故障下SDP图像的特征；其次，构建了一种多尺度加权卷积神经网络(MSW-CNN)模型，利用3个不同的感受野分别提取图像特征，通过对多通道图像特征进行加权融合提高了模型的分类精度；最后，利用MSW-CNN模型对6种故障状态的SDP图像进行特征提取并分类。实验结果表明，与其他3种方法相比，所提方法的转子故障诊断精度更高，达到99.31%,在噪声干扰下的诊断精度为96.23%,验证了所提方法的有效性。     

泰州暴雪成因分析与本地化预报指标研究

文章通过对2000—2019年泰州地区16个暴雪日发生时的天气形势特征进行合成和统计分析，总结出了泰州暴雪天气的主要影响系统和天气学概念模型；通过计算暴雪发生时的水汽、动力和热力方面物理量，统计出各物理量的阈值，选取了6个预报因子，建立了泰州暴雪预报判别方程，一定程度上实现了暴雪预报的客观化。     

融合形态特征的小样本青铜器铭文分类算法

现有的青铜器铭文变体种类较少，利用深度学习网络训练容易出现过拟合现象，且深层卷积网络对青铜器铭文细节形态特征提取能力不足，导致铭文分类准确率较低。针对该问题，提出一种融合形态特征的小样本青铜器铭文分类算法。首先，引入形态学算法对铭文进行孔洞填充预处理，降低孔洞对铭文形态结构的影响；其次，调整AlexNet结构，并在各卷积层中引入批量归一化，控制每批随机输入值的分布情况，使输入数据符合正态分布标准，避免网络向单一方向过度学习，抑制过拟合现象；最后，使用speeded-up robust features (SURF)算子提取铭文细节形态特征，并将其与卷积神经网络提取的抽象信息融合，增强分类器的表达能力。在自制青铜器铭文数据集上的实验结果表明，所提算法的分类准确率高达98.86%，优于LeNet5、Vgg13、Vgg16、ResNet、AlexNet等传统算法，说明改进后的算法能有效解决小样本铭文分类准确率低的问题。