散粒货物建模对车体动应力计算影响分析

建立铁路货车敞车车体装载散体煤D-P塑性单元及散粒煤质量单元简化模型,通过Craig-Bampton法计算柔性体,将生成的两个柔性车体模型与铁路货车全尺寸试验台架模型集成,建立刚柔耦合多体动力学模型.在台架仿真模型中输入实物试验台架驱动载荷,进行了系统模态及车体动应力计算,完成两种散粒货物建模对车体动应力计算影响分析.结果表明:两种散粒货物模型的车体底架动应力计算结果与试验结果均具有较好的一致性,散粒货物建模方式对敞车底架的动应力计算结果影响不大;但两种散粒货物模型的车体侧墙结果区别较大,D-P单元模型与试验结果更为吻合.考虑到D-P单元建模的效率低,而车体主要承载部位又在底架上,实际中仅考虑车体底架时,可采用质量单元模型进行柔性体建模.     

PI3K/AKT/GSK3β信号通路参与腺苷A1R介导异丙酚对缺血再灌注损伤大鼠的脑保护作用

目的：探讨PI3K/AKT/GSK-3β信号通路参与异丙酚对缺血再灌注损伤大鼠的脑保护作用及机制。方法：健康雄性SD大鼠72只，所有大鼠参照Zea Longa法建立局灶性脑缺血再灌注损伤的模型。随机分成6组（n=12），A-假手术组，B-模型组（MCAO），C-异丙酚组，D-异丙酚+腺苷A1R拮抗剂组（DPCPX），E-异丙酚组+PI3K特异性抑制剂（LY294002），F-异丙酚+GSK-3β抑制剂组（SB216763），观察大鼠术后24 h神经功能评分情况；LDF监测插栓前后脑血流变化；采用TTC染色法检测各组大鼠的脑梗死体积；用HE染色方法观察大鼠脑组织形态学改变；免疫组织化学法检测Bcl-2阳性细胞表达；采用TUNEL检测各组大脑脑皮质缺血周围神经元凋亡细胞的百分率。结果：与A组比较，B、C、D、E及F组大鼠行为学、脑梗死体积、细胞凋亡率、Bcl-2蛋白表达量均增加（P<0.05）；与C组比较，B、D、E组大鼠行为学评分，脑梗死体积及细胞凋亡率均明显增加，Bcl-2蛋白表达量均明显减少（P<0.01），F组Bcl-2蛋白表达量却增加，细胞凋亡率降低（P<0.05），行为学评分减少、梗死体积减少（P<0.05）。 结论：腺苷A1R介导的异丙酚对缺血再灌注损伤大鼠的神经保护作用可能与PI3K/AKT/GSK-3β信号转导通路有关。     

谱图小波阈值降噪及其在滚刀主轴振动信号分析中的应用

通过分析谱图小波变换在平面图像、三维实体分析中的应用,提出一种用于一维数字信号分析的谱图小波阈值降噪方法。该方法将一维数字信号定义到路图上,利用谱图小波变换将其分解成尺度系数和谱图小波系数,对谱图小波系数进行阈值过滤处理,再进行谱图小波逆变换得到降噪信号。首先,利用四种典型仿真信号进行降噪试验,并分析不同分解层数对降噪性能的影响;接着,将其与经典小波阈值降噪方法进行仿真对比;最后,采用该方法进行滚刀主轴振动信号降噪,并与经典小波阈值降噪方法对比。仿真及试验结果表明,该方法实现了一维数字信号的快速非迭代降噪,且降噪信号平滑度高、畸变小,优于经典小波阈值降噪方法。     

基于VMD与KFCM的柴油机故障诊断算法

针对柴油机的故障诊断问题，提出了一种基于变分模态分解（variational mode decomposition，简称VMD）与核模糊C均值聚类算法（kernel fuzzy C-means clustering，简称KFCM）联合的故障诊断方法。首先，针对VMD算法中分解层数K的选择问题进行了自适应优化；然后，从优化VMD算法的分解结果中选取3个关键分量计算最大奇异值，并将其作为3维的特征向量输入KFCM算法中进行分类识别；最后，对仿真信号以及某型柴油机的模拟故障实验信号使用优化VMD、传统VMD和经验模态分解（empirical mode decomposition，简称EMD）方法分别进行分解与识别。结果表明，笔者提出的方法明显改善了模态混叠现象，提高了模式识别的诊断正确率，提出的联合算法具有更好的应用前景。     

南美白对虾进食前后发声信号特点分析

为了探索南美白对虾进食前后发声信号特点和规律,首先进行了养殖虾塘环境下的实验,利用水听器与采集器采集信号;然后利用Matlab软件对信号进行频谱分析和时频分析,得到南美白对虾的发声信号规律。实验证明,在淡水养殖环境下,南美白对虾产生的声信号具有一定的规律,一般情况单个脉冲信号时长为0.005 s,主峰频率在2～10 kHz之间,投饵后主峰频率有所扩大,约在5～15 kHz之间。投饵后南美白对虾随着咀嚼活动的展开产生的信号增多,并且时频域特征明显与投饵前不同。该实验结果为利用南美白对虾产生的信号来控制投饵机实现按需投饵提供了可能。     

基于深度学习的通信系统设计与研究

随着人工智能的发展,深度学习算法被应用到各个领域。本文介绍一种深度学习在通信系统中的新应用,将通信系统解释为autoencoder神经网络,并看作是一个端到端的信号重建系统。在这个过程中,共同优化发射器和接收器,从而获得全局最优的效果。     

齿轮箱振动信号降噪及特征提取方法研究

以峭度值来构建适应度函数,再利用粒子群自适应优化方法得到最大峭度对应的分解层数。对仿真信号降噪情况进行分析可知,本文算法可以更加高效提取得到微弱特征频率,从而完成齿轮箱故障有效判别。通过信号处理测试可知,本文方法可以有效抑制齿轮箱振动产生的强背景噪声,使频率混叠得到充分消除,从而更加准确提取得到故障特征。