Y型柔性铰链的设计与实验

为设计一种高精度、结构简单的大变形柔性铰链,提高并联平台的运动精度和零件使用寿命,本文提出了一种Y型柔性铰链。首先,借助ANSYS和ADAMS进行柔性铰链的回转中心、安装方式和行程要求的分析研究。接着,利用数控机床进行柔性铰链的加工制作。然后,利用光学坐标测量仪OPTOTRAK进行柔性铰链的轴漂测量实验。最后,进行了转动副并联平台、单片簧柔性铰链并联平台和Y型柔性铰链并联平台的圆轨迹实验。实验结果表明:Y型柔性铰链回转误差最大值为0.5962mm,Y型柔性铰链并联平台圆轨迹的误差最大值比转动副并联平台减小了42.7%。Y型柔性铰链可以很好地替换并联平台中的转动副,提高并联平台运动精度。     

稀土合金电催化剂的研究进展

为了提高金属催化剂的性能,合金化提供了一种设计先进功能材料的有效方法。稀土合金可以将稀土元素独特的电子结构和催化行为整合到金属材料中,不仅提供了一个调整电子结构、活性组分催化活性的机会,还可以增强合金的结构稳定性,有望显著提高催化剂的催化性能。从其电子和催化活性的角度来看,稀土元素具有独特电子构型和镧系收缩效应,与稀土元素合金化会使合金具有更丰富的电子结构、活性和空间排列,从而有效地调整催化剂电化学过程的反应动力学。本文总结了稀土合金的组成、结构、合成方式及其在电催化领域的应用。同时,在此基础上对稀土合金电催化材料当前存在的挑战进行了总结并指出了其未来发展方向。     

基于熵权理论和信息融合技术的水电机组振动故障诊断

应用熵权、灰色关联分析和信息融合技术对水轮发电机组振动故障进行诊断。以水电机组振动信号的频域特征和时域振幅特征为诊断样本,使用基于熵权的灰色关联分析方法进行水电机组振动故障的初步诊断,然后应用证据融合理论对不同证据进行决策信息融合,从而得出最终的诊断结果。诊断实例表明,基于熵权的灰色关联分析和信息融合技术相结合的方法是有效的,适合于水电机组的振动故障诊断。     

基于相对优势度的水库防洪调度多属性风险决策方法研究

运用蒙特卡洛模拟方法,对水文不确定性影响下的水库防洪调度风险进行了定量分析,并将水库防洪调度目标值近似描述为有限区间内服从正态分布的随机变量,从而提出一种基于改进相对优势度的风险型多属性决策方法,以有效求解含有随机决策变量的风险型多属性决策问题.将该方法应用于三峡水库防洪调度风险分析以及调度方案的排序和优选,实例研究结...     

基于分维的遥感影像最佳分割尺度研究

针对面向对象的遥感技术中对象最优分割尺度难题,提出了基于分维的定量确定最优分割尺度算法。算法通过分析分维值变化规律和最优分割尺度之间的定量关系,发现分维值变化稳定区间与遥感对象最佳分割尺度范围相对应,因此可以通过对象分维-尺度关系,确定遥感对象的最佳分割尺度,一定程度上解决了最优分割尺度难于确定的难题。     

我国传统糕点产业现状及问题

糕点作为一种传统美食,在我国千年历史中早有记载。以弘扬中国传统文化为宗旨,通过调研我国传统糕点产业现状及存在的问题,探讨分析应对措施,为传统糕点产业提供创新思路,旨在为我国传统糕点产业的发展和传承助力。     

内外圈反向旋转的轴承保持架动态特性试验机研制及试验分析

针对现有滚动轴承保持架动态特性试验机存在的不足,提出一种内外圈可反向旋转的保持架动态特性试验机。采用两个电机分别驱动轴承内外圈反向旋转,提高轴承套圈的相对转速,并能实现保持架的转速可控;在被试轴承保持架端部垂直布置两个激光线位移传感器,在不改变保持架结构的条件下能同时测得保持架质心的轴向和径向运动;利用该试验机进行了几种工况下的保持架动态特性试验,试验结果与轴承动力学仿真结果吻合,为深入探究保持架的运动机理提供了试验基础。     

基于序贯博弈模型的发电商竞价策略分析

针对电力市场中水火电厂的竞价过程,利用Stackelberg序贯博弈模型对完全信息下各电厂的异步决策过程进行了建模分析,并求解出各电厂的最优发电策略。通过将完全信息下的Stackelberg博弈模型的竞价结果与不完全信息下Stackelberg博弈模型和完全信息下Cournot博弈模型的竞价结果进行对比,分析了竞价信息和优先政策对竞价过程和各电厂决策的影响,并得出在电力系统处于不同供需状态时,应引导形成不同类型竞价市场的结论。算例验证了结论的正确性。     

基于AdaBoost集成学习的窃电检测研究

针对传统窃电检测中单一分类方法的不足,提出一种基于AdaBoost集成学习的窃电检测算法。首先利用训练集对决策树、误差逆传播神经网络、支持向量机和k最近邻四种方法进行训练对比,提出决策树作为AdaBoost集成学习算法的弱学习器。其次通过绘制不同学习率下的分类错误率曲线,确定AdaBoost集成学习算法的学习率和弱学习器个数。最后利用爱尔兰智能电表数据集中的居民用电数据对所提算法进行测试评估,将AdaBoost集成学习算法与决策树、k最近邻、误差逆传播神经网络、支持向量机等各类单一强学习算法对比。结果表明基于AdaBoost集成学习的窃电检测算法在准确率、命中率、误检率等检测指标中最优,灵敏性分析验证了基于AdaBoost集成学习的窃电检测方法的有效性。     

紫菜精素饮料的研制

研究了利用海藻琼胶酶制取紫菜酶解液的最佳酶解条件及以紫菜为主要原料加工紫菜精素饮料的生产工艺。通过琼胶酶将紫菜琼胶降解为易吸收的活性琼胶寡糖,从而提高紫菜的营养价值及其利用率。并以紫菜酶解液的还原糖含量为指标,确定紫菜的最佳酶解条件。在此基础上,通过对比紫菜精素饮料的色泽、气味、组织状态和滋味的优劣,确定该饮料的最佳配方。同时研究了紫菜酶解液、紫菜精素饮料的多项理化指标和卫生指标。