吸湿凉爽机织物的结构设计与性能

为研究织物组织结构与复合纱线线密度对织物凉爽性能的影响,将线密度为7.4和9.8 tex涤纶分别与线密度为7.8 tex锦纶反向加捻、并线后作为纬纱,以8.3 tex涤纶/竹浆纤维50/50混纺纱作经纱,设计平纹、二上一下斜纹和透孔组织织物.测试织物的瞬间接触凉感、热湿舒适性能及织物干、湿态升温曲线,并采用凉爽温度指数对织物的综合凉爽性能进行评价.研究结果表明:6种设计织物的瞬间接触凉感均高于标准,且平纹织物最好,纬纱粗细对瞬间接触凉感影响不显著;透孔织物透气性最好,且在人体出汗的状态下具有较好的导湿散热性能.平纹织物凉爽温度指数最高,最大凉爽温度为2.8℃,综合凉爽性能最好.     

多机电力系统非线性自适应励磁控制器的设计

为了增强多机电力系统的动态稳定性,提升电力系统平抑负荷扰动的能力,本文提出了一种基于自适应反步技术的非线性自适应励磁控制方案.由于发电机的机械功率和阻尼系数受系统运行状态的影响,因此可以直接视为未知数,利用自适应定律估算出来这些未知量.根据李雅普诺夫(Lyapunov)函数的形式推导出自适应规律,保证发电机的转子角速度、机端电压、输出功率等不同物理量均收敛.然后在4机11母线的电力系统输电线路上仿真三相短路故障,测量转子转速偏差,对所提出的控制方案进行评估,并与现有的反步控制器和常规电力系统稳定器(CPSS)进行了比较.根据仿真结果,本文所提出的方法比现有的两种控制器的控制效果更有效.     

自适应融合层级特征的混合退化图像复原算法

多种退化类型混合的图像比单一类型的退化图像降质更严重,很难建立精确模型对其复原,研究端到端的神经网络算法是复原的关键.现有的基于操作选择注意力网络的算法(operation-wiseattentionnetwork,OWAN)虽然有一定的性能提升,但是其网络过于复杂,运行较慢,复原图像缺乏高频细节,整体效果也有提升的空间.针对这些问题,提出一种基于层级特征融合的自适应复原算法.该算法直接融合不同感受野分支的特征,增强复原图像的结构;用注意力机制对不同层级的特征进行动态融合,增加模型的自适应性,降低了模型冗余;另外,结合L1损失和感知损失,增强了复原图像的视觉感知效果.在DIV2K,BSD500等数据集上的实验结果表明,该算法无论是在峰值信噪比和结构相似性上的定量分析,还是在主观视觉质量方面,均优于OWAN算法,充分证明了该算法的有效性.     

基于双目标优化遗传算法和支持向量机的旋转机械退化状态识别

退化特征提取是机械健康状态监测的重要组成部分,伴随旋转机械长时间连续运转,退化特征出现性能波动甚至下降,给退化特征提取和选择造成了困难.首先利用一个特征映射算法库对振动信号提取特征,并基于Kolnogorov-Smirnov (KS)检验和Benjamini-Yekutieli过程对原始特征集进行过滤,然后利用双目标优化遗传算法(Bi-objective Optimization Genetic Algorithm,BOGA)结合支持向量机分类器(Support Vector Classifier,SVC),在有监督的环境下搜索出最佳特征子集,其中BOGA设置了SVC分类精确度和特征子集维数两个目标函数,前者进行最大化,后者进行最小化.通过在液压泵退化状态数据集上进行实验和在凯斯西楚大学轴承数据集与FRESH_PCAa、ReliefF、JMIM三种方法进行对比,验证了该方法在退化状态识别上的较好性能.     

基于CimatronE的口罩机熔接齿模滚筒高效加工

针对口罩机熔接齿模零件高速旋转时运行平稳的要求,必然需要有极小的回转跳动。传统的多道工序,多次装夹后很难保证同轴度要求,口罩生产线上不时出现不良产品,影响效率。结合CimatronE软件的强大功能,运用5轴数控加工中心一次装夹完成该零件的高效加工。探索了熔接齿模滚筒刀轴在高速加工与五轴缠绕后置处理的加工策略,优化了编程,提高了效率。     

农田废旧滴灌带捡拾机的研究设计

废旧滴灌带捡拾机是大面积推广、应用滴灌技术的关键机械装备,本文结合本地区农作物的种植特点,阐述了滴灌带回收设备的设计思路、技术难点、整机结构、主要技术参数、工作原理。本设备的主要创新点为采用相应的机构解决了卷好的滴灌带的打捆问题,避免了卷好的滴灌带拆卸后的松散现象;结构简单的排管机构保证滴灌带在卷筒上排列紧而整齐。主要技术参数为:捡拾行数2行;配套动力≥14.7kw:作业速度2~4km/h。     

基于PAAG的图像处理算法并行化设计

针对图形处理中的Gamma校正算法和平均滤波算法,在多态并行阵列机上进行并行化设计。该设计利用多线程调度模式将算法中不相关程序分为多个线程相互填充,减少线程的阻塞等待时间,最后将多线程程序映射到阵列机上实现算法的并行化。仿真结果表明,Gamma校正算法在单线程下运行消耗时间是多线程的3.5倍,平均滤波算法在单线程下运行消耗时间是多线程的2.2倍。