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搭建镍基高温合金铣削实验测试平台,分析刀具磨损变化规律,提出了一种基于堆叠稀疏自动编码器和多传感器特征融合的新型深度学习方法,用于铣削刀具磨损预测。在时域、频域和时频域中提取信号特征,并通过相关性分析确定最优的多传感器特征,输入堆叠稀疏自动编码器进行深度特征学习。利用双向长短时记忆网络建立刀具磨损预测模型,应用不同的铣削磨损实验数据集来验证训练模型的预测性能。预测结果表明,所提模型均方根误差与传统模型相比至少减小了9.6%,证明了多传感器特征融合和深度学习方法的结合可以提高预测性能。 相似文献
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针对纯纺木棉纱强力低、毛羽多、耐磨性差,织造困难等问题,对27.8 tex纯纺木棉纱进行上浆处理,以达到改善纱线性能,满足织造工艺的目的。根据木棉纱本身特点,选用酸性变性淀粉和聚乙烯醇(PVA)的混合浆料为主浆料,以浆料的含固率、浆料配比等因素为影响因子,以纱线的增强率、减伸率、毛羽降低率为研究对象,利用正交分析法,讨论浆纱的工艺条件对纱线性能的影响。结果表明:含固率较低易于浆料的渗透,有助于纱线力学性能的提高;一定范围内提高PVA浆料含量有利于纱线各项性能指标的提高,加入少量的PVA0588有助于上浆品质的改善。 相似文献
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建立了柱前衍生-高效液相色谱法测定大蒜中甲醛含量的分析方法。样品经水提取,在酸性条件下与衍生剂2,4-二硝基苯肼反应生成2,4-二硝基苯腙,用二氯甲烷萃取、浓缩后,采用Agilent1 260高效液相色谱仪,C18柱(4.6 mm×250 mm,5μm),流动相为乙腈-水(1∶1),在355 nm波长处测定,外标法定量。结果表明,甲醛在0.1~5.0μg·mL-1线性关系良好,相关系数在0.999以上,在0.2~2.0μg·mL-1浓度添加水平下,样品回收率在91.18%~99.62%,相对标准偏差在0.313%~1.438%。该方法具有良好的精密度、准确度和定量限,适用于大蒜中甲醛含量的检测。 相似文献
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目的研制茶味酸奶,增加酸奶产品的多样性。方法采用6大茶类为原料,利用响应面优化方法确定茶叶酸奶的最佳配方。结果普洱茶、红茶、白茶、黄茶、绿茶、乌龙茶制作的茶叶酸奶最佳配方为:浸提茶汤茶水比为1:10,浸提温度为90℃,浸提时长为20min;牛奶中茶汤添加量5%,白砂糖添加量8%,菌种接种量2%,发酵时间6 h,发酵温度为42℃时制作的茶叶酸奶品质具佳。结论鲜牛奶中添加5%茶汤,在42℃下发酵6 h制作的茶叶酸奶奶香浓郁,与牛奶融合较好,具有独特口感与茶香,比普通酸奶滋味醇厚。 相似文献
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