干冰膨胀烟丝加工过程参数优化研究

针对干冰膨胀烟丝生产及应用过程中存在的造碎严重和耐加工性差等问题,采用正交试验法对膨胀过程的循环气流初始温度、气流流速及蒸汽消耗量进行了优化研究,系统分析了各主要工艺参数对烟丝膨胀质量的影响,并对参数优化前后的膨胀烟丝质量进行了测试对比.结果表明,循环气流初始温度对膨胀后烟丝含水率、回潮烟丝结构及填充值等工艺指标的影响最大;其次是气流风速;再次是蒸汽量.确定的最佳工艺参数为循环气流初始温度260℃;气流风速36 m/s;蒸汽量2000 kg/h.在此条件下,可明显提高膨胀烟丝的含水率,降低造碎,提高其耐加工性能.     

储叶过程中片烟吸收料液效果的评价方法

为评价储叶过程中片烟吸收料液的效果,选取料液中特有的1,2-丙二醇为特征标记物,利用甲醇浸提方法检测加料后片烟1,2-丙二醇含量来表征烟叶吸收料液的动力学特性,研究不同储存时间条件下片烟表面料液含量、片烟料液总量的变化规律。结果表明:(1)片烟表面料液溶出时间平衡点为40~60 s;(2)片烟吸收料液速率方程为tiυ×=6208.06377.0;(3)在加料工序出口,片烟有效吸收率为57.35%;在储叶时间24 h后,片烟有效吸收率增加到88.26%;(4)方法量化了储叶工序片烟吸收料液过程,确定了储存时间应大于24 h。     

一种紧凑型综合管廊的设计探讨

综合管廊的建设能够避免传统直埋管线检修引起的道路反复开挖问题,但是老城区及城中村等区域由于道路狭窄、管线复杂,建设综合管廊具有很大难度。结合深圳市某城中村综合管廊的规划,提出了一种紧凑型综合管廊的设计方案,详细介绍了综合管廊的标准段及管线接入口等节点设计,为今后类似工程建设提供了参考。     

使用WinCC在机电一体化系统中实现过程监控

WinCC(Windows Control Center，窗口控制中心)是西门子公司(SIMENS)实现PLC与上位机之间的通讯及上位机监控画面的制作的组态软件：主要介绍如何利用WinCC建立监控画面，并使监控画面根据现场实际情况动态显示。并以机电一体化粗纱机的控制系统为例，介绍了使用WinCC系统的硬件配置，并介绍通过WinCC组态监控系统，创建动态人机界面，实现过程监控的具体步骤。最后结合自身经验，总结了一些功能实现的编程技巧与相关源程序。     

批量减数更新方差缩减梯度下降算法BSUG

机器学习问题通常会转换成求解一个目标函数问题。继随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent,SGD）之后,随机方差缩减梯度法（Stochastic Variance Reduction Gradient,SVRG）成为如今优化目标函数参数的主流算法,它由于不受方差影响达到线性收敛而被人们广泛研究。它的提出导致陆续出现如SAGA（Stochastic Average Gradient Average）和SCSG（Stochastically Controlled Stochastic Gradient）等新型方差缩减算法,它们有着过量消耗内存、迭代缓慢等问题。为了实现小成本存储以及快速迭代的目的,设计了一种以SVRG为基础的新型变异方差缩减算法BSUG（Batch Subtraction Update Gradient）。改进在于：使用小批量样本代替全部样本进行平均梯度计算,同时对平均梯度进行减数更新。每轮迭代中,随机抽取一批小样本进行平均梯度计算,同时在内部迭代时通过对过去模型梯度的舍去来达到更新平均梯度的目的。通过合适地降低批大小[B],可以减少内存存储以及迭代次数。理论分析算法的收敛性,并基于Python进行算法实现,通过与Mini-Batch SGD、AdaGrad、RMSProp、SVRG和SCSG等算法进行比较证明了BSUG算法的有效性,并且通过对超参数进行探究证明了算法的稳定性。     

Haar-like特征双阈值Adaboost人脸检测

目的 针对基于Haar-like特征的Adaboost人脸检测算法,在应用于视频流时训练的时间较长,以及检测效率较低的问题,提出了一种基于区间阈值的Adaboost人脸检测算法。方法 通过运行传统的Adaboost算法对人脸图像Haar-like特征值进行提取分析后,对人脸样本与非人脸样本特征值进行比较,发现在某一特定的特征值区间内,人脸和非人脸区域能够得到准确区分,根据此特性,进行分类器的选择,在简化弱分类器计算步骤的同时,降低训练时间,提高对人脸的识别能力。除此之外,弱分类器的增强通过Adaboost算法的放大使得强分类器分类精度提高,与级联结构的配合使用也提升了最终模型检测人脸的准确率。结果 利用MIT（Massachusetts Institute of Technology）标准人脸库对改进Adaboost算法的性能进行验证,通过实验验证结果可知,改进后的Adaboost人脸检测算法训练速度提升为原来的1.44倍,检测率上升到94.93%,虚警率下降到6.03%。并且将改进算法在ORL（Olivetti Research Laboratory）、FERET（face recognition technology）以及CMU Multi-PIE（the CMU Multi-PIE face database）这3种标准人脸库中,分别与SVM（support vector machine）、DL（deep learning）、CNN（convolutional neural networks）以及肤色模型等4种算法进行了人脸检测对比实验,实验结果显示,改进后的Adaboost算法在进行人脸检测时,检测率提升了2.66%,训练所需时间减少至624.45 s,检测效果明显提升。结论 提出的基于区间阈值的Adaboost人脸检测算法,在分类器的训练和人脸检测方面都比传统的Adaboost算法性能更高,能够更好地满足人员较密集处（如球场等地）对多人脸同时检测的实际需求。     

纳米CaCO_3的表面改性及其在软PVC中的应用

本文合成了系列表面改性剂ADDP ,并将其用于改性纳米CaCO3。研究了表面改性后纳米CaCO3 的性质及其随ADDP分子结构和用量的变化规律。最后 ,将改性纳米CaCO3 充填改性软质PVC。     

FRP混凝土板的非线性分析研究

由于钢筋的抗腐蚀性能较差,在自然环境或使用环境较恶劣的条件下,钢筋混凝土结构常因为钢筋的锈蚀而导致结构的强度失效和破坏。随着技术的发展,生产发明了抗腐蚀性能非常好的FRP筋,且用FRP筋作为混凝土结构加强筋的应用和研究,越来越引起土木工程界和学术界的重视。本研究构造一个无剪力自锁的四边形层叠板单元,以进行中厚度FRP混凝土板的非线性分析研究。Timoshenko梁函数用来构造单元的弯曲形函数。单元模型中考虑FRP筋的脆断行为,混凝土材料的非线性行为包括拉伸、压缩、开裂和拉伸强化等行为及结构几何非线性行为。运用该四边形层叠板单元,对典型的FRP混凝土板进行了非线性分析研究。将数值分析结果和实际实验室试验结果进行了比较,以验证该非线性分析的有效和正确性。     

纳米碳酸钙粒径测试的研究

纳米碳酸钙的粒径是决定其性能的重要参数之一。通过电子显微镜法、X射线衍射法、氮气吸附BET法,压汞法和激光散射法,对纳米碳酸钙的颗粒大小做了表征。结果表明:扫描电子显微镜法、X射线衍射法和氮气吸附BET法可用于测定纳米碳酸钙的一次粒径,其结果准确;激光散射法可有效表征纳米碳酸钙的二次粒径;表面处理剂用量对纳米碳酸钙BET比表面积测试结果有一定影响;压汞法测试纳米碳酸钙比表面积,结果误差较大。     

碳纤维传动轴刚度不平衡胶接接头的失效行为研究

建立了碳纤维传动轴刚度不平衡胶接接头的有限元模型,对扭转载荷下刚度不平衡胶接接头的失效行为进行分析,预测了胶接接头的失效扭矩和失效模式,并进行扭转实验证明有限元分析方法的有效性,最后研究了被粘物剪切模量比和壁厚比对刚度不平衡胶接接头失效行为的影响,为工程上碳纤维传动轴胶接接头的设计提供了参考。