基于功能导向搜索和功能裁剪的专利规避设计

为了适应企业不断开发新产品的需求,需要一种高效的创新方法来指导专利规避设计搜索。结合专利侵权判定原则,通过功能导向问题进行不同领域搜索,迁移得到初始解,构建原始解的功能模型,进行功能裁剪,针对裁剪变体进行评价,得到最终设计方案,形成了融合功能导向搜索与功能裁剪于一体的专利规避设计流程。应用该流程对脚锁进行案例分析,结果表明,该方法能够高效、快速地解决问题。     

高速漏磁检测饱和场建立过程及影响因素研究

在高速漏磁检测过程中,随着检测速度增加,有效磁化时间减少,导致被测构件饱和场无法建立,影响磁化效果。采用方波激励模拟外磁场瞬变情况,建立瞬磁场作用下钢管内部磁场响应模型,对钢管内部饱和场建立过程及影响因素进行研究;分析高速漏磁检测时缺陷漏磁场特征,利用有限元方法计算磁场强度和钢管材质对磁化滞后时间及缺陷检测的影响;设计高速漏磁检测实验平台,对不同运行速度和不同外磁场强度下钢管缺陷进行实验研究。结果表明,外磁场瞬变时,钢管内壁中心磁场明显滞后于外磁场,钢管内部饱和场建立时间与磁场强度和材料电导率有关,提高外磁场强度,可快速建立饱和场,减弱磁化滞后时间和涡流效应影响,提升缺陷检测效果和漏磁检测速度,实验结果和理论分析具有很好的一致性。     

载荷速率对充氢SA508-3钢断裂韧性的影响

采用高温高压气相热充氢方法将氢充入SA508-3钢,采用J积分方法比较不同载荷速率下未充氢与充氢钢的断裂韧性,考察氢对SA508-3钢断裂韧性的影响。结果表明,在相同载荷速率下,与未充氢SA508-3钢相比,充氢钢断裂韧性明显降低,充氢断口均为韧性和脆性混合断口形貌。随着载荷速率的降低,断裂韧性损失逐渐增加,准解理所占面积增加,脆性提高。在三向应力的作用下,氢与静水应力的交互作用能大于氢与可动位错的交互作用能,静水应力更易捕获到氢。SA508-3钢断裂韧性测试过程中,在三向应力的诱导下会促进氢富集在裂纹尖端碳化物和基体的界面处,从而降低了碳化物和基体的结合强度,致使阻碍裂纹扩展的能力减弱,因此钢充氢后断裂韧性降低。随着载荷速率的降低,三向应力作用在裂纹尖端的时间增加,氢富集在碳化物和基体界面浓度增加,氢压增强,加速裂纹扩展,钢的脆性提高,断裂韧性损失增加。     

石墨烯在表面工程领域的研究进展

石墨烯是一种由碳原子sp2杂化构成的二维蜂巢式结构碳纳米材料。近十年来,石墨烯的研究成为很多领域的热点,并且在石墨烯的制备、性能表征以及潜在应用方面都取得了重要进展。文中简要综述了石墨烯的主要制备方法以及石墨烯作为纳米薄膜在组织工程、抗菌材料、透明导电薄膜和耐腐蚀涂层等方面的应用发展。石墨烯作为一种"未来材料",其制备技术和改性过程正日益完善,薄膜材料在表面工程领域的应用也将展现出蓬勃生机。     

山药粉添加量对芝麻馕面团品质的影响

为提高芝麻馕品质,将不同比例的山药粉添加到市售的小麦粉中,对复配粉的溶解度、溶剂保持力、粒度分布及芝麻馕面团的粉质特性、拉伸特性、面团水分分布进行研究。结果表明:小麦粉的溶解度在山药粉添加量为20%时达到最大;随着山药粉添加量的增加,面团的吸水率变化不大,面团的形成时间由6.20 min下降到1.47 min;拉伸能量和延伸度也呈下降的趋势,但拉伸阻力和拉伸比例呈上升的趋势;山药粉添加量为20%的复配粉与纯小麦粉相比,水溶剂保持力、碳酸钠溶剂保持力、蔗糖溶剂保持力分别由60.19%、77.11%和84.60%提高到68.90%、95.42%和99.21%,而乳酸溶剂保持力下降了45.42%;核磁结果显示,随着山药粉的加入,面团中的水分主要变为弱结合水;复配粉的D10、D50、D90之间存在显著性差异。综上所述,适量的山药粉与小麦粉进行混合有助于增加芝麻馕面团的加工性能。     

芳纶纸高温压光过程冷却段的传热模拟研究

经过320℃高温压光的芳纶纸在出压区冷却过程中纸面温度会急剧变化,导致纸幅收缩会对卷曲造成不利影响。为探究芳纶纸出压区后的降温情况,利用牛顿冷却定律和对比参量公式推导出芳纶纸低速热压光过程中的传热方式,借助Matlab软件模拟计算了单辊加热下芳纶纸离开压区后的温度,并与纸张的实际温度测量值进行了对比。结果表明,在压光机车速10 m/min、压光温度320℃条件下,芳纶纸出压区后的热对流形式以自然对流为主;芳纶纸在出压区初期降温较明显,在1 m的特征长度内芳纶纸的温度降至50.2℃,在5 m的假设特征长度内,芳纶纸的温度降至室温。     

基于地球同步轨道卫星的输电线路山火监测方法研究与应用分析

为了满足输电线路山火易发地区的低漏检、高精度、大范围、高时效性火点近实时监测需求,本文以地球同步轨道卫星影像为基础,提出了一种基于MC-CNN的山火检测算法。通过结合大津算法(OTSU)和上下文算法来增加潜在火点,从而在一定程度上降低火点检测的漏检率;引入PCA算法对输入特征进行优化,构建多通道网络结构,并利用联合概率和PSO参数寻优算法获取不同通道火点识别权重,在加权平均的基础上最终判定火点;同时,采用固定高温热源和太阳耀斑对虚假火点进行去除,以降低误报率。为了验证所提算法的有效性,本文随机选取了2019年至2022年期间输电线路附近历史卫星监测山火案例,并利用已知火点样本对火点反演结果进行验证。计算结果显示,该算法的火点检测精度达到了89.4%。     

从波形图中快速提取信号数据序列方法的研究

在许多领域中,常常需要通过数模转换产生满足各种特殊要求的模拟信号,然而它需要必须提供相应信号的数据序列。为了无须提供相应信号的数据序列且能快速地获取各种特殊信号的数据序列,提出一种全新的从软件画的、扫描仪扫的或数码相机照的波形图中提取相应信号数据序列的方法。实验表明,利用该方法可方便地从波形图中提取出满足采样点数、幅度和数据位数等要求的波形数据序列,并通过数模转换等后可获得与原波形图一摸一样的波形信号。     

基于改进YOLOv5算法的管道漏磁信号识别方法

长输油气管道作为能源运输的主要方式,安全问题至关重要;管道漏磁内检测技术作为管道缺陷检测的重要方法之一,在管道安全保障中发挥着重要作用;人工智能技术可实现管道内检测数据的自动识别,对于减少人力工作量,减少人为误差,提升数据判读准确性具有重要意义;通过引入损失函数Distance-IoU对目标检测算法YOLOv5进行改进,利用改进YOLOv5算法对管道漏磁数据进行训练,使之具有对漏磁缺陷信号自动识别的能力;通过实验,对实际漏磁内检测数据进行识别;结果表明,改进的YOLOv5算法实现了管道缺陷漏磁信号的自动检测识别;并且在相同的训练条件下,改进的YOLOv5算法相较于原始算法准确率有明显的提升,在识别缺陷数量上其精度达到92.8%,比原算法提升了3.22%,改进后的模型损失函数平均损失率为3.6%,比原始YOLOv5模型降低了2.2%,表明该方法在管道缺陷漏磁数据自动识别检测方面具有较好的可行性。