基于STL模型的双面数控渐进成形干涉检查与修正

针对双面数控渐进成形中工具头与板材之间容易发生干涉的问题, 提出了基于STL模型的工具头与板材干涉检查与修正方法。对于主工具头,采用等距面生成无干涉的成形轨迹,以避免干涉;对于副工具头,将干涉类型分为工具头与板材非成形特征区的干涉和工具头与板材成形特征区的干涉两种类型,并通过判断副工具头刀位点与支撑面的位置关系来确定是否发生干涉。算法应用实例和成形实验结果表明,所提出的算法能够避免干涉,进而生成无干涉的工具头运动轨迹。     

极端红曲霉高粱发酵产物的抗氧化性和抗炎性

极端微生物从毛红曲霉Monascus pilosus YX-1125分离于白酒酿造环境中,该菌种被发现能够以高粱为底物进行生长,并能够耐受多重极端环境胁迫。基于此,本文开发出一种新型的源自该菌种与高粱的发酵滤液（Monascus and Sorghum Fermentation Filtrate,MSFF）,并研究了其成分、安全性和生物活性。结果表明,MSFF富含丙酸、丁酸、乙酸等多种短链脂肪酸,以及酚类化合物（大于7.0 mg/mL）和17种氨基酸（大于7.5 mg/mL）等生物活性物质,且具有较强的复合抗氧化潜力,80%浓度MSFF的二苯代苦味肼基自由基清除率67.3%、铜螯合率59.71%,铁螯合率42.62%,羟自由基清除率83.31%和超氧自由基清除率55.8%,且铁离子还原能力相当于1.24 mmoL FeSO₄/mL。体外实验结果揭示1%（v/v）的MSFF即可通过减少81.4%细胞凋亡、清除35.8%胞内活性氧、抑制最高83.2%的促炎症因子的释放（白介素-6和-8）和下调最高42.5%基质金属蛋白酶的表达（金属硫蛋白酶-1和-9）等多种方式抑制炎症反应及其带来的损伤。安全性测试证实了MSFF有很高的细胞相容性。综上所述,MSFF是一种安全高效的抗氧剂与抗炎症原料,在健康食品与皮肤护理领域拥有巨大的应用潜力。     

呋喃树脂添加剂在解决水泵砂芯断芯问题上的问题

本文介绍了呋喃树脂添加剂的作用机理及在解决消解水套砂芯断芯问题上的应用情况。     

基于3D打印的数控渐进反向成形组合式支撑

为克服传统的整体式支撑不能重复使用,并且基于数控铣削方式或3D打印方式的整体式支撑制作时间长、材料浪费多的问题,提出一种基于3D打印的数控渐进反向成形组合式支撑制作方法。该组合式支撑对于不同形状板材件的成形只需要更换凹模曲面板而其他部件不需要更换,通过增减支撑壁叠块来调整支撑的高度,以适应不同成形深度的板材件。给出了组合式支撑的结构及工作原理并制作出实际支撑。基于组合式支撑的成形实验结果表明,该组合式支撑具有可应用性。     

气溶胶浓度对雷暴云下地面尖端电晕放电的影响

尖端电晕放电是闪电先导触发的基础,而气溶胶作为电晕离子的载体,其浓度的不同可能会引起电晕放电特征的不同,进而影响闪电先导特征,但具体的影响程度尚未明确。为此,基于二维电晕粒子对流扩散模型,研究了不同气溶胶浓度(N_a)下的电晕放电特征,通过讨论雷暴云电场环境下,不同N_a对60 m高的塔尖周围电晕粒子时空演变的影响,揭示了尖端电晕电流(i_(cor))、空间电场(E)以及电晕电荷浓度(ρ)随N_a的变化关系。研究发现:1)当N_a低于10~(10)m~(-3)时,其对电晕放电的影响较小;当N_a高于10~(10)m~(-3)时,其影响相对明显。2)对比N_a分别为10~9和10~(10)m~(-3)两种情况,高塔尖端上空几十米范围,E差异达4 kV m~(-1)左右;上空一百米左右范围内,ρ的差异可超过1 nC m~(-3); i_(cor)峰值差异可达10%。3) i_(cor)峰值与N_a两者呈线性递减关系。因此,在实际的避雷针尖端放电研究或雷电防护设计中,当N_a大于10~(10)m~(-3)时,需考虑其对尖端放电的影响,而对于较为干净的大气环境,则可以忽略气溶胶的影响。     

声音掩蔽效应在吸油烟机设计中的应用

利用声音的掩蔽效应改变吸油烟机的声品质,并通过产品设计实例进行应用验证,提高用户在厨房中的听觉体验。选取自然声掩蔽吸油烟机噪声作为声音样本,对样本进行听觉试验,使用成对比较法、面部表情分析法相结合的主客观分析方法获得被试者的烦恼度和情绪激活状态,反映不同自然声掩蔽吸油烟机噪声的声品质,结果发现：声音的要素变化导致用户对于声音的感知发生变化,从而影响用户的听觉体验表明自然声对吸油烟机噪声的掩蔽效应能降低人们的烦恼度,提高正向情绪激活,从而提升吸油烟机的声品质,为混合自然声的吸油烟机设计提升用户听觉体验。     

基于信息融合ELM神经网络的LF炉钢水温度软测量新方法

本文针对软测量技术的特点,以及现有基于人工智能的软测量方法的不足,提出了一种基于信息融合ELM神经网络的软测量建模新方法。该方法将信息融合与ELM人工神经网络新方法相结合,有效地提高了软测量的精度。将该新方法应用到LF钢水温度软测量中,根据LF的冶炼特点分析出影响温度的主要因素,并将其作为模型的输入,建立软测量模型。使用实际生产数据对其进行检验,结果表明该基于信息融合ELM神经网络的LF钢水温度软测量方法具有较好的预测效果,完全可以满足实际生产的需要。     

基于改进PCR方法的加热炉钢温预报模型

运用多元统计投影原理，结合改进PCR方法，建立了钢坯出口温度变量和过程变量之间的主元回归预测模型，最后基于某钢厂实际生产数据对模型的参数进行了求取．校验和误差分析表明，该模型能提前5～25分钟预测出钢坯的出口温度，且预测误差满足工业应用的精度要求．     

基于步进子时段MICR方法的毛管质量预报

无缝钢管穿孔生产是利用穿孔机将实心管坯斜轧穿孔成空心毛管的生产过程。斜轧穿孔中毛管质量与许多工艺参数,如辊型、送进角、顶头前伸量及温度,以及设备性能参数如穿孔机刚度、加工精度和顶杆振动等有关。由于其具有复杂的金属流动状态,传统的轧制理论难以解决其质量预报问题。本文通过对斜轧穿孔过程的分析,提出了步进子时段MICR（multiway independent component regression）算法,利用现场采集的多根毛管生产数据建立了预测毛管质量的数学模型。经仿真证明该模型具有较高的可靠性和精度,可以用于毛管质量的在线预报和优化。