双对苯醌的抗氧化活性分析及其固体发酵条件优化

为探索生物活性未知的双对苯醌（2,7-dihydroxy-3,6,9-trimethyl-9H-xanthene-1,4,5,8-tetraone，DTXT）的抗氧化活性，并提高其发酵产量，考察DTXT的还原力以及对超氧阴离子自由基、羟自由基、1,1-二苯基-2-三硝基苯肼（1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl，DPPH）自由基的清除效果，在单因素试验基础上，采用响应面法优化了DTXT产生菌瓶生顶孢霉（Acremonium cavaraeanum）CA022菌株的固体发酵培养基。结果表明：在200 μg/mL质量浓度下，DTXT的还原力与芦丁差异不显著，高于VE和2,6-二叔丁基-4甲基苯酚，对超氧阴离子自由基清除率达到67.00%，对羟自由基清除率达到78.83%，对DPPH自由基清除率达到76.53%。通过响应面试验，得到最佳培养基配方为葡萄糖0.773%、硝酸钠0.185%、H3BO3 0.032%、VB1 100 μg/100 g，在此条件下实际获得的DTXT产量为4 150.8 mg/kg，是优化前产量的（2 864.83 mg/kg）1.45 倍。     

基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

改性沸石填充电化学反应器处理生活污水中氨氮的试验研究

利用改性沸石填充电化学反应器对30 mg/L的模拟生活氨氮污水进行处理试验研究，考察了电流密度、氯离子浓度和初始pH对该反应器处理氨氮污水的影响，并对各因素下反应器处理低浓度氨氮污水的反应结果进行了探讨与分析。结果表明，在电流密度为13.19 mA/cm²、初始pH为7.89、氯氮比为6.2时，其氨氮的去除率可达到96.71%;各因素交互作用对于该体系下氨氮去除效果影响大小为：电流密度&氯氮比>电流密度&pH>氯氮比&pH。     

基于改进SOA-VMD的磁声发射信号去噪算法

磁声发射（MAE）是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号，在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点，提出海鸥算法结合变分模态分解（SOA-VMD）的去噪方法，为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题，利用柯西变异算子产生随机迭代过程，使改进算法即柯西变异海欧算法（CVSOA）跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数，优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α两个参数，将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明，改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法，降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好，可靠性更高。     

采煤机滚筒速度对采煤机动态响应的影响分析

针对采煤机滚筒进行煤岩的截割过程中,容易引起振动作用,不利于采煤机稳定工作的问题,基于滚筒的进给速度及旋转速度,建立滚筒与煤岩的动力学模型,分析不同的进给速度及旋转速度对采煤机动态响应的影响,为选择合理的参数提供依据.     

轻量级电驱水下机械臂设计与运动学分析

设计了一款四功能水下机械臂，并对驱动关节进行了模块化设计和密封测试。为了保证水下机械臂的可靠性，在水下机械臂水下测试前，进行了强度校核和模态分析。为了验证水下机械臂的性能，通过 Ｄ- Ｈ法建立了其运动学模型，在此基础上分别进行了正、逆运动学分析。此外还采用蒙特卡洛法，在正运动学分析的基础上研究了工作空间特点。研究结果将为进一步的运动控制提供有益的帮助。     

基于参数优化VMD的齿轮箱故障特征提取方法

为解决齿轮箱故障振动信号信噪比低、故障特征提取难的问题,提出了基于参数优化变分模态分解(VMD)的齿轮箱故障特征提取方法。首先,以分解结果的局部极小包络熵最小为目标,利用果蝇算法搜寻VMD分解参数K和α的最优组合;将原始信号分解成若干IMF分量,从中选择包络熵较小的分量进行信号重构,并对重构信号进行包络解调运算,从重构信号的包络谱中提取故障频率特征。结果表明,利用此方法对实测信号进行处理,成功降噪、提取齿轮箱故障特征,并且比利用经验模态分解方法降噪效果更好,提取的故障特征更加明显。