冲击激励式压电俘能器的接口电路设计

设计了一种自供能同步非对称电压翻转及电荷提取电路(SP-SAFCE),其在压电俘能器电压正峰值完全翻转,在负峰值将能量完全提取,结合了并联同步开关电感电路和同步电荷提取电路的特点。相比于传统的压电接口电路,SP-SAFCE具有自供能的峰值检测模块和开关、无整流桥、无需阻抗匹配等优势。在拨动频率和磁铁间距离变化条件下进行对比实验,实验表明,在相同冲击激励下,SP-SAFCE电路的工作电压比同步电荷提取电路低0.8 V,输出功率约为同步电荷提取电路的1.15倍,适合作为冲击激励式压电俘能器的接口电路。     

多孔PZT95/5铁电陶瓷的机械性能和铁电性能研究

采用添加造孔剂的方法制备多孔锆钛酸铅(PZT95/5)铁电陶瓷, 研究了孔结构包括孔隙率、孔径及孔形状对多孔PZT95/5陶瓷机械性能和电性能的影响及机理, 并揭示多孔PZT95/5陶瓷微观结构、机械性能和铁电性能的内在联系。研究表明: 孔隙率的增加降低了多孔PZT95/5陶瓷的声阻抗, 改善了陶瓷与封装材料的声阻抗匹配. 孔隙率增加, 多孔PZT95/5陶瓷的屈服应力和剩余极化强度降低, 矫顽场强增大。孔结构对多孔PZT95/5陶瓷屈服应力的影响可由应力集中理论解释; 多孔PZT95/5陶瓷剩余极化强度随孔结构的变化可用内应力结合空间电荷理论加以解释。     

浅议测试实验室仪器设备的校准工作

仪器设备非常重要，其准确度对测试结果有直接的影响。ISO17025标准(下简称标准)5．5就是专门针对设备管理的，它以如何保证仪器设备的准确度为主线提出了对仪器设备的操作、维护、校准和管理等要求。而校准又是这些要求中的重中之重。在标准的其它内容也提出了对仪器设备的校准要求。测试实验室应该做好下面八项工作，以满足标准对校准工作的要求。     

水产品劣变机制及其保鲜剂研发研究进展

水产品因其味道鲜美、富含蛋白质、必需氨基酸、多不饱和脂肪酸及微量元素而备受消费者青睐。低温贮藏是水产品最常见的贮藏手段,然而水产品肌肉组织薄、水分含量高、蛋白含量高等特点使其易在低温贮藏过程中出现汁液流失、蛋白质变性、脂质氧化、微生物生长繁殖等品质劣变现象。为充分探究水产品劣变机制,低场核磁共振技术(low field nuclear magnetic resonance, LF-NMR)、核磁共振成像技术(magnetic resonance imaging, MRI)、基于16S的二代高通量测序技术、蛋白质组学与脂质组学等新新技术逐步应用于水产品低温贮藏过程中水分迁移、微生物作用、蛋白质与脂质生物大分子氧化降解反应的研究中。基于水产品劣变现象及其机制的研究,水产品保鲜技术得以开发应用。水产品保鲜剂按性质可分为盐类保鲜剂、酚类保鲜剂、糖类保鲜剂、蛋白类保鲜剂等,因具有成本低廉、操作简便的优势而被广泛开发应用。本文对水产品贮藏过程中常见的劣变现象及其机理的研究进展进行了综述,总结了水产品保鲜剂的研发现状,并对未来水产品劣变机制研究与水产品保鲜剂的发展前景进行了展望,以期为水产品保鲜剂的开发利用提供参考。     

数据链系统抗干扰性能提升的工程实现方法

针对人为干扰、民用通信干扰以及电磁信号串扰对数据链系统性能的影响,开展了提高数据链系统抗干扰性能的工程实现方法研究。在不增加系统硬件复杂度的前提下,采用频域隔离、通道滤波、自动增益控制、抗混叠等抗干扰技术,通过改变系统的工程设计参数,提高数据链系统在强干扰、小信号条件下的通信能力。仿真试验结果表明：采用所提工程实现方法,数据链系统在干扰环境下的可靠通信性能得到了有效提升。     

新一代载人飞船卫生区功能性空间优化设计研究

目的 开展中国新一代载人飞船卫生区的空间优化研究,探索功能性空间优化设计方法,提高载人飞船空间利用效率,同时提升航天员的舒适性体验。方法 以中国空间站卫生区的功能和结构为依据,探讨中国新一代载人飞船卫生区功能组件的构成;依据航天员在微重力状态下使用卫生区的动作与姿态,建立卫生区空间布置的初步概念;根据卫生区的舱壁布局、微重力下航天员视野区域及最佳操作空间分析,开展相关功能组件建模,基于卫生区的人机交互节点,利用JACK软件进行仿真分析与评估,结合评估结果改进设计方案,并通过追踪航天员活动轨迹产生的包络体完成卫生区的空间优化。结论 通过对比中国新一代载人飞船卫生区优化前后设计方案的舒适性、可操作性和空间尺寸,验证了功能性空间优化设计方法的有效性和可靠性,为载人航天器舒适性与集成化设计提供了参考。     

有色合金电子束焊接的发展状况

随着有色合金的广泛应用,其焊接这种连接方法也愈加重要,其中的电子束焊接与传统的焊接工艺相比,具有不可替代的特点和优势。结合近年来国内外电子束焊接的研究,着重介绍了镁、铝、钛、镍基、铜合金的电子束焊接的研究现状,并展望了有色合金电子束焊接的发展趋势与研究方向。     

基于属性变化的增量关联规则挖掘

关联规则的挖掘是数据挖掘研究中的一个重要课题,目前已经提出了许多用于发现海量事务库中关联规则的算法以及更新已经发现的关联规则的算法。但是在关联规则的更新算法中,都是基于支持度变化和事务库变化的研究,目前没有人研究当事务库中的属性发生变化时,如何高效地更新关联规则的问题。针对这种情况,提出了三种基于属性变化的增量关联规则挖掘算法ACA+（Attribute Change Algorithm）和ACA-（ACA1-）,从而解决了该问题。     

基于改进遗传算法的盲解卷积

针对时域盲解卷积存在求解变量多、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题进行了研究,提出一种防止遗传算法局部收敛的“监测策略”,可以实时监控算法向全局最优解靠近的情况;同时对交叉概率、变异概率等关键技术进行相应设计,该算法能够自动跳出局部最优,快速地收敛于全局最优解。在概率密度估计的基础上,得到时域盲解卷积的基于最小互信息的分离准则。以此最小互信息准则确定遗传算法的寻优标准,快速地实现了时域盲解卷积。使用Matlab软件仿真验证了该时域盲解卷积算法的有效性。     

基于神经网络专家系统的大型异步电动机故障诊断

针对大型异步电动机发生故障时 ,故障征兆与故障原因之间复杂的对应关系 ,提出了一种利用神经网络专家系统对电动机进行故障诊断的新方法 ,专家系统作为神经网络的外壳 ,充分发挥了专家系统和神经网络各自的特点。文章介绍了系统的构成、功能、算法及实现。该算法利用MATLAB的神经网络工具箱进行了仿真。结果表明 ,该算法可行 ,可大大提高故障诊断的准确性