毛粗纺氨纶包芯纱纺纱工艺的研究

文章介绍了在纺制毛粗纺氨纶包芯纱时,氨纶百分含量、预牵伸倍数和捻度对包芯纱强伸性和弹性的影响规律;通过正交试验,分析了捻度、氨纶预牵伸倍数及二者的交互作用对毛/氨包芯纱性能影响的显著程度,并得出在毛粗纺细纱机BC584上纺制毛/氨包芯纱的最优工艺参数.     

电容式引张线仪、垂线坐标仪性能特点及改进

电容式仪器已在国内工程中广泛运用,在国外已在10多个国家的工程中得到运用。文中主要介绍了电容式仪器的原理、性能及特点,着重从提高绝缘度与测量稳定性方面介绍了随着技术的进步对电容式仪器技术性能的改进。     

干法制备羧基型两性淀粉的研究

本研究以玉米淀粉为原料,利用干法制备出变性玉米淀粉-阳离子淀粉,再将阳离子淀粉羧甲基化,从而制备出两性淀粉.通过单因素试验,确定出影响两性淀粉取代度及反应效率各因素的最佳值为：氯乙酸与阳离子淀粉摩尔比为0.06,NaOH与氯乙酸摩尔比为3较合适,反应温度以70℃为宜,体系含水量最佳为24%,反应时间为3h.在所进行的L9（34）四因素三水平两性淀粉正交实验,确定出制备两性淀粉的最佳工艺参数为：体系含水量为28%,反应温度75℃,反应时间2.5h,NaOH与氯乙酸摩尔比为3.     

非接触式滑动测微计电路设计

介绍了高精度测量钻孔及岩石、混凝土或土壤中测线的轴向位移的线法测量原理,重点介绍基于涡流效应的电涡流式位移传感器的基本原理。阐述了滑动测微计的系统原理,电路构成,通讯接口,所用电子器件等,重点阐述了滑动测微计的信号处理,固件设计等技术。最后还给出了主要技术指标和试验数据等。。     

模拟和混合信号BIT技术

BIT技术在数字电路测试中取得了巨大的成功.而模拟电路的特点决定了BIT技术在其应用存在一定的难度.笔者对模拟和混合扫描总线、模拟BIT、混合BIT技术的概念和应用现状分别做了介绍.     

"人为的"与"为人的"--科学的人文属性研究

科学在本质上是与人文相通的,具有人文属性.一方面,科学是“人为的“,具有“人为“的属性,这表现在科学研究的活动及其结果的各个方面,其中科学探索的动机渗透着人的理想、信念、兴趣和激情等人的因素,科学研究的方法体现着人的想象、直觉、顿悟等非理性方法以及简单性、和谐性、对称性、守恒性等美学原则,科学活动的结果即科学知识及其体系中内涵着科学家和科学共同体的“范式“、“研究纲领“等人的认识原则以及概念、判断、推理等只有人才具有的理性框架.另一方面,科学又是“为人的“,具有“为人“的属性,这主要表现在科学是为了人的生存和实现人类自由而全面发展服务的,并且科学已经创造出了巨大的物质财富和精神成就,推进了人类物质文明的昌盛和精神文明的进步.     

基于故障扩散强度的故障样本选取方法

传统的测试性验证试验样本选取方法没有考虑测试对象的各故障模式之间的复杂性与不确定性关系。针对这一问题,建立了一种基于模糊概率Petri网的复杂系统故障扩散模型,该模型完备地描述了测试对象故障模式之间的传播扩散关系,并引入故障扩散强度概念,按分步扩散的原则对故障扩散过程进行描述,给出了每个故障的扩散强度量值。提出了基于故障率和故障扩散强度的故障样本选择方法,案例验证结果表明,基于该方法选择的故障样本集更能覆盖测试对象的故障模式集。     

一种可质控高锰酸盐指数自动分析仪设计及实验

传统高锰酸盐指数水质自动分析仪在长期运行中,可能由于试剂失效、器件异常等原因导致分析仪测试结果可信度难以评判等问题。该文设计了一种可对仪器运行质量评价的高锰酸盐指数自动分析仪,介绍了分析仪测量原理、系统设计及质控设计方法,并通过实验验证了分析仪的性能和质控评价结果。实验表明,分析仪测量重复性良好,标液核查质控和加标回收质控测试结果可信度高,可较好的实现高锰酸盐指数的监测和分析仪运行质量控制评价,具有较好的应用和推广价值。     

基于鱼侧线感知原理和深度学习的水下平动目标方向识别

鱼侧线感知原理为潜航器水下目标感知技术研究提供了一种新的思路,但由于流场模型难以准确构建,基于模型的解析方法难以准确感知水下平动目标,提出基于鱼侧线感知原理和深度学习的水下平动目标方向识别方法。通过构建偶极子源周围压力场分布模型分析鱼侧线感知目标原理,在理论上分析压力变化与偶极子源尺寸、运动参数、位置的关系,理论分析表明,流场中压力的大小与偶极子源的位置密切相关,偶极子源振动频率处的压力变化特征明显,可用于训练和识别。采用时频分析方法处理压力传感器信号并提取时频分布特征,研究表明不同平动方向产生的压力变化具有不同的时频分布特征。提出利用卷积神经网络训练压力传感器信号,进而识别水下平动目标方向。在十字形传感器阵列及试验平台上开展试验验证,试验结果表明水下平动目标方向综合识别准确率在80%以上。在无需准确建立流场模型的情况下,通过深度学习可较准确识别水下平动目标,为潜航器水下目标感知提供了一种新的技术途径。     

基于隐半马尔可夫模型设备退化状态识别方法研究

机械设备从正常到故障往往经历一系列退化状态,正确识别与估计设备当前所处的退化状态,对预防设备进一步退化和故障的发生具有重要意义。隐半马尔可夫模型(Hidden Semi-MarkovModels,HSMM)是隐马尔可夫模型(hidden Markov models,HMM)的一种扩展模型,克服了因马尔可夫链的假设造成HMM建模所具有的局限性,比HMM具有更好的建模能力和分析能力。由状态识别和HMM本质上的相通性,将HSMM引入到机械设备的状态识别中,提出了一种基于HSMM状态识别方法,描述了该模型的拓扑结构和主要参数以及相应的训练和识别算法。最后通过滚动轴承试验系统验证了方法的有效性。