基于强化学习单元匹配循环神经网络的滚动轴承状态趋势预测

为了解决当前人工智能预测方法在滚动轴承状态趋势预测中预测精度较差、计算效率较低的问题,提出基于强化学习单元匹配循环神经网络(RLUMRNN)的滚动轴承状态趋势预测新方法。先采用滑动平均奇异谱熵作为滚动轴承状态退化特征,再将该特征作为RLUMRNN的输入完成滚动轴承状态趋势预测。在RLUMRNN中,利用最小二乘线性回归法构造单调趋势识别器,将轴承整体的状态退化趋势分为上升、下降、平稳3种单调趋势单元,并通过强化学习为每一种单调趋势单元选择一个隐层数和隐层节点数与其相适应的循环神经网络,从而改善了RLUMRNN的非线性逼近能力和泛化性能;用3种单调趋势单元和不同隐层数、隐层节点数分别表示Q值表的状态和动作,并构造关于循环神经网络输出误差的新型奖励函数,以明确强化学习的目标,从而减小循环神经网络的输出误差,避免在Q值表更新过程中使Agent(即决策函数)盲目搜索,提高了RLUMRNN的收敛速度。通过双列滚子轴承状态趋势预测实例验证了该方法具有较高的预测精度和计算效率。     

脂肪酶对水基油墨清洗剂洗涤能力的影响研究

采用阴离子和非离子表面活性剂复配体系,研究了不同脂肪酶用量下的水基油墨清洗剂性能。通过稳定性、腐蚀性、净洗力以及泡沫性能对一系列脂肪酶型水基油墨清洗剂进行了评价,优化了配方组成。结果表明:所配制的脂肪酶型水基油墨清洗剂具有良好的高低温稳定性;脂肪酶用量对腐蚀性无影响,含有脂肪酶的油墨清洗剂具有良好的抗腐蚀性能;当脂肪酶用量为0.4%时,体系的净洗力最强、发泡力最低。     

内蒙古某含银铅锌矿工艺矿物学研究

内蒙古某含银铅锌矿主要含有铅、锌、银、铜、硫等有价元素,对该矿进行系统的工艺矿物学研究,查明矿石的矿物组成、结构与构造,目的矿物的嵌布特征、嵌布粒度、赋存状态等,为制定选矿工艺流程提供矿物学依据。     

白云鄂博铌资源特征及开发利用新进展

对白云鄂博铌资源特征、选矿技术进展及发展趋势做了详细评述，指出白云鄂博矿石性质复杂是铌资源难以有效利用的主要因素，单一选矿工艺处理白云鄂博铌资源研究较少，主要是重选、磁选和浮选等工艺联合选别以及化学选矿，针对铌资源开发利用存在的问题，提出了先采用传统选矿方法预选富集获得铌精矿，再进行氯化焙烧处理的思路，对该铌资源的开发利用有良好的应用前景。      

中子吸收用B4C/6061Al复合材料在硼酸水溶液中的腐蚀行为

对B_4C/6061Al复合材料分别进行酸洗、阳极化和喷丸处理,研究了其在硼酸水溶液(90℃)中的均匀腐蚀、缝隙腐蚀和包覆腐蚀行为。结果表明:酸洗、阳极化、喷丸处理试样腐蚀不同时间后的质量、厚度、密度均变化不大;阳极化和喷丸处理试样均匀腐蚀后未呈现明显腐蚀现象,酸洗处理复合材料表面颜色随腐蚀时间延长而加深;缝隙腐蚀后,不同表面处理试样非模拟缝隙腐蚀区表面状态良好,而模拟缝隙腐蚀区的腐蚀程度较为严重;包覆腐蚀后,不同表面处理试样均发生局部腐蚀,生成了絮状的铝氧化物,阳极化处理试样的阳极化膜局部脱落。     

汽车发动机用AZ91D合金的表面喷涂与性能

采用热喷涂工艺在压铸态AZ91D合金表面制备了Al涂层,研究了热处理温度和保温时间对AZ91/Al涂层界面组织形貌的影响,并对比分析了扩散层的耐腐蚀性能和耐磨性能。结果表明,热处理前Al涂层与基材为机械结合,热处理后Al涂层与AZ91合金基材的界面处可形成冶金结合扩散层,且随着保温时间延长,扩散层厚度不断增加;热处理温度在375 ℃以下时扩散层主要由β-Mg₁₇Al₁₂相构成,375 ℃×8 h热处理后为α-Mg+β-Mg₁₇Al₁₂相,425 ℃×1 h热处理后为γ-Mg₂Al₃和β-Mg₁₇Al₁₂相。AZ91合金基材和扩散层腐蚀电位从高至低顺序为γ>β>α+β>AZ91合金基材,扩散层的腐蚀电流密度均低于AZ91合金基材,阻抗谱图中容抗弧半径从大至小顺序为γ>β>α+β>AZ91合金基材,扩散层的耐腐蚀性能均优于AZ91合金基材;γ、β和α+β扩散层的摩擦稳定性系数都高于AZ91合金基材,而磨损速率和磨痕宽度都要小于AZ91合金基材,其中β扩散层的磨损速率和磨痕宽度最小,具有最佳的抵抗磨损的能力。     

太赫兹脉冲焦平面成像技术的发展与应用

作为太赫兹技术中的重要组成部分,太赫兹脉冲焦平面成像一经问世就引起了行业内的广泛关注,人们引入了各种方法去提升此成像技术的测量性能,同时也尝试将此成像技术应用于不同的工业和基础研究领域。本文综述了近年来人们对太赫兹脉冲焦平面成像的技术改良和应用研究,包括提升成像系统的空间分辨率、信噪比、信息获取能力,以及将此成像技术应用于光谱识别检测、超表面器件功能验证、太赫兹特殊光束测量、太赫兹表面波观测等,希望该综述能够推动太赫兹脉冲焦平面成像的进一步技术革新和应用拓展。