针式打印机的抗静电干扰问题及其解决方案

在针式打印机的电磁兼容测试中，打印机在静电放电抗扰度测试中或多或少的都会存在一些问题，如怪叫声、打印出错、有误动作、花屏和死机等。该文针对针式打印机在测试中出现的具体现象，根据静电放电的原理阐述了在静电放电试验中出现的原因，并针对具体问题给出了相应的解决方案。     

基于领域自适应支持向量机的跨域损伤识别

基于支持向量机的结构损伤识别方法建立在训练和测试数据同概率分布的假设上,必须对每个结构分别收集训练数据和标签并训练模型以识别损伤。损伤结构的训练数据和标签难以收集,导致支持向量机方法在结构损伤识别中难以实施。提出一种基于领域自适应支持向量机的跨域损伤识别方法,将在有损伤标签结构（源结构）上训练的支持向量机推广到无损伤标签结构（目标结构）的损伤识别中。该方法首先提取结构的多阶固有频率变化率作为损伤特征构建训练数据;然后,推导最小化边缘分布差异与最小化联合分布差异的迁移学习方法,将源结构和目标结构数据映射到高维特征空间,减小域之间的数据分布差异;最后,使用映射后的源结构数据训练支持向量机,使用该支持向量机对目标结构进行损伤识别。应用于钢框架与混凝土框架,以及不同结构形式钢框架中的跨域损伤识别,显著提高了支持向量机对目标结构的损伤识别准确率。该方法充分利用了不同结构的损伤标签和支持向量机模型,解决了机器学习中训练数据和损伤标签缺乏的难题,并能极大地提高学习效率、降低学习成本,为基于支持向量机的结构损伤识别提供了新的解决思路。     

含噁唑环均苯型聚酰亚胺的制备和表征

为了提高聚酰亚胺材(PI)料的耐热性能,以2,6-二(对氨基苯)苯并[1,2-d;5,4-d]二噁唑为单体,采用两步法与均苯四甲酸二酐(PMDA)合成出了新型聚酰亚胺薄膜.采用红外光谱、热分析等手段对其结构与性能进行了表征.测定了聚酰亚胺的预聚体-聚酰胺酸(PAA)的特性黏度达到1.18dL/g,玻璃化温度343℃,在空气中热失重温度为626℃,表现出优异的热氧化稳定性.评价了聚酰亚胺在各种溶剂中的溶解性能,均不溶于常规的极性溶剂,甚至在浓硫酸中也不溶解.经红外光谱测定,聚酰胺酸基本转化成聚酰亚胺.     

生物质电厂上料控制系统中CAN总线智能节点的设计

搭建了生物质电厂上料系统的CAN总线控制网络,并对其CAN总线智能节点进行了硬件和软件设计。该CAN总线智能节点采用SJA1000为总线控制器,配合微处理器AT89S52和CAN总线驱动器PCA82C250实现智能节点的控制功能及数字量输入、输出和串行通讯功能。在进行电路设计时充分考虑了电磁干扰对系统的影响,采用高速光耦作为中间连接,从硬件上加强了系统的抗干扰能力,增强了系统的可靠性和稳定性。     

水平大气信道对圆偏振光偏振特性的影响

基于Mie散射理论利用偏振相关的Monte Carlo仿真方法对圆偏振光在水平大气中传输进行建模仿真。仿真结果表明:在大气能见度为5 km、传输距离为11.16 km条件下,接收光斑中心处保偏性能很好,且优于接收光斑边缘处保偏性能。进行了11.16 km水平大气链路左旋圆偏振光退偏实验,实验结果表明:在大气能见度为5~10 km,大气折射率结构常数Cn2=1.82510-13 m-2/3条件下,左旋圆偏振光经过长距离水平大气信道传输后偏振旋向不发生改变;接收光斑中心处保偏性能良好,优于接收光斑边缘处,和仿真结果趋势一致。     

历史建筑功能改善与再利用实例

历史建筑的再利用需要经历对其原空间和功能进行调整的过程。引入工程实例,总结了实现历史建筑再利用过程中所面临的难题和应对方案。通过分析使用功能需求,结合建筑原状,提出了相应布局调整、结构变动及功能改善的实施方法,介绍了改造原理及具体施工工艺。     

玻璃纤维机加工刀具失效的在线监测准则

玻璃纤维增强聚合物复合材料(GFRP)由于其特殊的材料属性被广泛应用于轻型结构中,然而其加工过程会发生刀具过度磨损,直接影响了加工工件材料的完整性。基于此,提出了一种GFRP材料加工过程中刀具磨损失效的在线监测准则,对刀具失效时的振动信号和主轴功率信号进行了采集,开展了刀具和工件的切削试验,对测量的振动信号进行分析,对该监测准则进行了试验验证。进一步建立了刀具颤振监测准则,从颤振信号分析了刀具的失效,并通过试验验证了该准则的可行性。     

基于对比学习与语言模型增强嵌入的知识图谱补全

知识图谱是由各种知识或数据单元经过抽取等处理而组成的一种结构化知识库,用于描述和表示实体、概念、事实和关系等信息。自然语言处理技术的限制和各种知识或信息单元文本本身的噪声都会使信息抽取的准确性受到一定程度的影响。现有的知识图谱补全方法通常只考虑单一结构信息或者文本语义信息,忽略了整个知识图谱中同时存在的结构信息与文本语义信息。针对此问题,提出一种基于语言模型增强嵌入与对比学习的知识图谱补全(KGC)模型。将输入的实体和关系通过预训练语言模型获取实体和关系的文本语义信息,利用翻译模型的距离打分函数捕获知识图谱中的结构信息,使用2种用于对比学习的负采样方法融合对比学习来训练模型以提高模型对正负样本的表征能力。实验结果表明,与基于来自Transformеr的双向编码器表示的知识图谱补全(KG-BERT)模型相比,在WN18RR和FB15K-237数据集上该模型链接预测的排名小于等于10的三元组的平均占比(Hits@10)分别提升了31%和23%,明显优于对比模型。     

台帐数据高级核查处理技术研究与应用

针对电力设备台账存在数据质量差的问题,设计开发了台账数据高级核查处理算法模型,基于机器学习技术实现了对异常台账数据自动化辨识和修正,对错误缺失数据进行标识和统计汇总。与人工核查方式相比,节约了大量的时间和成本,大幅度并有效地提高了台账基础数据的质量,为促进生产管理精益化水平提升提供了支撑。     

基于虚拟仪器技术的振动测试分析系统

在LabVIEW平台上搭建了基于虚拟仪器技术的振动测试分析系统,结合硬件可以达到实时采集并分析故障信号的目的,该系统同时具有离线数据处理的功能。由于LabVIEW不支持希尔伯特-黄变换、聚合经验模态分解和局部均值分解算法,因此该系统中的HHT模块、EEMD模块和LMD模块均通过自主开发实现。利用该测试分析系统对实测滚动轴承内圈故障信号进行采集和分析,分析结果表明:该测试系统可满足实际振动测试的应用需求。