纳米颗粒在DNA固定化中的应用进展

介绍了在固体支持物表面固定DNA过程中使用的纳米颗粒的种类、固定方法及其特点。纳米颗粒巨大的比表面积及其与DNA良好的生物相容性可以增加DNA的固定量,改善杂化反应的识别能力,进而提高DNA传感器的检测灵敏度。     

测定非牛顿流体第一法向应力差实验装置的研制

本文介绍了测定非牛顿流体第一法向应力差实验装置的设计思想和组成结构 ,并阐述了该装置在实验教学中的应用     

萤光标记试剂—4-溴甲基-7-甲氧基香豆素的合成

利用某种试剂同一个不发萤光或发萤光较弱的样品在一定条件下进行化学反应,反应产物能发萤光,这种试剂称作萤光标记试剂。其作用是通过化学反应在样品上连接发强萤光的基因,以实现萤光检测,达到痕量分析的目的。丹酰氯、萤光胺及邻苯二醛等都是较重要的萤光标记试剂。近年来,4-溴甲基-7-甲氧基香豆素(以下简称BMC)作为一种新的萤光标记试剂已成功地用于痕量分析。它同有机酸、前列腺素和某些环胺化     

基于Pro/ENGINEER非曲面仿真加工过程的研究

以非曲面转子零件为研究对象,通过应用Pro/ENGINEER对零件进行三维造型和数控编程以及零件模拟加工,为在实际加工过程中对复杂零件的数控编程提供了一种快捷的数控编程的方法,同时也介绍了刀具的选择和对刀的方法。     

基于碟簧座传感器的矿井提升机盘式制动器失效分析

针对目前广泛用的矿井提升机盘式制动器,进行了失效分析。首先研究了盘式制动器常用的监测制动正压力的方法,分析碟簧座传感器盘式制动器监测碟簧力的原理;然后针对盘式制动器失效的危险情况,运用碟簧座传感器分析了其失效过程,得出失效的盘式制动器的碟簧力不等于制动正压力;最终对失效的盘式制动器进行改进,有效解决了盘式制动器的这种失效问题。     

基于Matlab的转子典型故障诊断与分析

以旋转机械为研究对象,采用Matlab软件平台,通过绘制转子在不平衡、摩擦典型故障时的轴心轨迹图方法,监测和分析旋转机械的振动故障。采用平均法提纯了轴心轨迹图,减小了随机噪声的影响,还原出干净的轴心轨迹图。试验表明,采用Matlab方法不会造成数据量的减少及细节信号的丢失,能较好地诊断转子的振动故障。     

拉力机构与缓冲器塑性耗能的设计理论研究

建立了理想刚塑性钢条、板条在大曲率拉弯过程中的塑性耗能量函数与拉力函数．理论研究表明：当理想刚塑性钢条、钢带大曲率绕过多个轮子的机构时，其所需拉力的大小正比于拉弯变形的次数而反比于轮子的工作半径，这一结论与实验结果相差甚小     

润滑脂在钢管中流动的壁滑移研究

通过理论分析与实验研究，首次证实了管内流动的润滑脂在所实验的剪切速率范围内均有壁滑移现象；根据润滑脂的分子结构分析了壁滑移产生的机理；由实测数据，根据Mooney方法按边界层理论得出了壁滑移速度的大小；分析了剪应力、管径等对壁滑移的影响；在对Robinowitsch-Mooney方程进行改进的基础上，建立了扣除壁滑移后的流动模型和流变模型；讨论了壁滑移对管道流动的减阻效果和弹流润滑的作用．     

小波框架支持向量机的模糊小波网络分类方法

针对现有的支持向量机(SVM)不具有多分辨率学习的特点,提出一种新的小波框架的多尺度支持向量机(SVM)的模糊小波网络(FWN)算法.将小波多尺度学习和模糊推理方法相结合,由于FWN对应着多个模糊规则,而每个模糊规则的后件对应一个小波网络,解决了模糊规则后件难以描述的问题;对高维输入的小波网络的初始参数和网络结构的确定困难问题,用基于正交小波框架的支持向量机代替小波网络的方法,使FWN模型具有更好的泛化性能;为了提高FWN模型的逼近精度,使用梯度下降方法调节FWN参数.仿真结果表明,与传统的模糊神经网络(FNN)相比,该方法能显著地提高分类精度.     

基于选择性集成学习的焊接缺陷识别研究

针对射线检测焊缝图像中缺陷识别正确率低的问题,提出一种选择性集成学习的焊接缺陷识别算法.算法中的个体学习器由稳定分类器和非稳定分类器组成,使用SVM-RFE算法移除集成学习器中的冗余个体学习器,保留子学习器预测输出加权作为集成学习器的输出,有效地增强了个体之间的差异性,进而提高了集成的泛化性能.结果表明：该算法充分利用更多的缺陷特征和样本数据集信息,继承了强集成学习的优点,有效地提高分类正确率.使用一对多的方法把二分类选择性集成学习器推广到多分类问题中,所提出的算法在训练精度为92.4%时;焊缝缺陷识别率提高到85.5%.