喷射成形二级结构雾化器的雾化过程数值模拟

针对新设计的二级结构雾化器的雾化过程进行了数值模拟.利用Fluent软件,模拟了不同压强条件下气体流场的速度、压强分布及弥散相的分布情况,并进行了实验验证.数值模拟结果表明：当主雾化器的压强为1 MPa、辅助雾化器的压强为0.5 MPa时,主雾化器雾化区域的气流速度能达到300m/s,弥散相分布对称,靠近雾化轴部分弥散相密度较大,模拟结果与实验结果基本一致,表明新设计的二级结构雾化器在喷射工艺中能够取得较好的雾化效果.     

基于主轴分析和团块特征提取的ISAR目标检测方法

传统的目标ISAR成像特征提取方法,对其能量分布、局部关键性质考虑不足。考虑到一般强散射点主要分布在目标主轴附近,文中提出了一种基于ISAR目标主轴分析的团块特征提取方法,首先通过强散射点坐标矩阵求得目标主轴方向及目标中心;在此基础上沿目标能量的主要分布范围对目标进行团块分割。提取到的团块特征,避免了强散射点对弱散射点几何结构表现能力的抑制,既可以反映目标直观特征,又可以较好反映目标的能量分布细节。仿真结果证明文中提出的方法是有效的。     

XM140/20密炼机四叶片转子大修后的试验总结

我厂的一台XM140/20密炼机,自75年11月改制为四叶片转子。到80年11月进行了大修。在这五年的使用过程中,机械和电气设备一直运转正常。但两转子上焊接的四个小叶片,都有不同程度的磨损,因此对密炼机的工艺性能、生产效率及其功率消耗也产生了不同的影响,现将大修前后的对比试验总结如下。     

液氢用低温三偏心蝶阀的反向密封性能分析北大核心CSCD

针对液氢用低温三偏心蝶阀较难现实反向密封的问题,对三偏心蝶阀在实现反向密封过程中出现的泄漏问题进行分析,探讨了三偏心蝶阀密封的影响因素,研究了三偏心蝶阀反向密封时蝶板的变形。结果表明:在流体反向流动时,解决蝶阀密封副的密封比压,是解决液氢用低温蝶阀反向密封的关键;三偏心蝶阀密封副的密封比压与其过盈配合设计相关;三偏心蝶阀密封圈的密封面边线是形成接触密封的关键位置,将过渡区的面密封改为线密封,有利于降低三偏心蝶阀在关闭时密封圈对阀座的磨损程度,为确保蝶阀形成有效的反向密封,蝶阀关闭时须在密封面上形成连续的密封比压;通过对蝶板和阀座结构采取加大密封部件的刚度和提高密封副的结合程度等优化设计措施,可实现三偏心蝶阀的反向承压密封的功能。选取Class150 NPS42三偏心蝶阀,使用氦气测试其在液氮(-196℃)环境下的反向密封性能,通过试验验证,低温蝶阀在设计压差内的泄漏量不能超过4 L/min,满足并优于标准允许的泄漏值,研究结果可为液氢用低温三偏心蝶阀的设计提供参考依据。     

基于SVM的PC刚构桥施工期时变可靠度

为了研究早龄期混凝土材料时变性能,通过现场24组主梁同步养生试块力学试验结果,得到了早龄期混凝土弹性模量的时变规律.基于支持向量机(support vector machine,SVM)建立了施工期预应力混凝土(prestressed concrete,PC)刚构桥标高控制可靠度模型,结合蒙特卡洛法计算了PC刚构桥标高控制可靠指标.结果表明:主桥同样状态下,混凝土弹性模量与龄期之间的关系呈现幂函数关系,PC刚构桥中悬臂阶段与最大悬臂阶段应以不同的自由端挠度偏差容许值控制,中悬臂阶段自由端挠度偏差容许值最大不高于4 mm,最大悬臂阶段自由端挠度偏差容许值最大不高于20 mm.     

基于连续小波变换参数选择的小麦近红外光谱模型优化方法研究

为了提高模型预测精度,结合连续小波变换（CWT）的最优参数选择,优化小麦蛋白质光谱模型。对原始光谱进行CWT,利用主成分分析（PCA）选出5种小波db1、sym2、sym5、sym7、coif1;在不同尺度参数下利用偏最小二乘法（PLS）建模,确定尺度参数为15;在此基础上,利用CWT结合多元散射校正（MSC）及支持向量机（SVM）建模确定最优小波db1;在最优参数下用CWT结合无信息变量消除算法（UVE）和连续投影算法（SPA）及SVM建立预测模型,预测均方根误差为0.3930,优于CWT-UVEPLS-SVM的0.4558和CWT-SPA-SVM的0.4415,研究结果表明,CWT参数选择可有效优化近红外光谱模型。     

基于近红外高光谱成像技术的马铃薯淀粉含量无损检测

以马铃薯为研究对象,应用近红外高光谱成像技术(900¹ 700 nm)对马铃薯淀粉含量进行无损检测.采用多元散射校正法(MSC)对原始光谱进行预处理,并通过回归系数法(RC)和连续投影算法(SPA)选择特征波长.分别建立两种特征波长下的多元线性回归模型(MLR)和偏最小二乘回归模型(PLSR),并对比建模效果.结果表明,对于两种建模方法,采用连续投影算法选择特征波长建模的效果较好;SPA-MLR建模效果优于SPA-PLSR建模效果,其校正模型的相关系数(Rc)和均方根误差(RMSEC)分别为0.972、0.329;验证模型的相关系数(Rp)和均方根误差(RMSEP)分别为0.982、0.249.     

高光谱成像技术在肉品无损检测中的应用及进展

高光谱成像技术是集图像学和光谱学于一身的新技术,能够快速、准确、无损地获得农产品内外品质信息,从而实现农产品的全方位检测.主要介绍了高光谱成像技术的原理及在肉品品质检测中的应用,并对高光谱成像技术在未来肉品检测方面的应用进行了展望.     

基于高光谱技术的灵武长枣糖度预测模型研究

灵武长枣糖度是反映其品质的重要指标之一.利用高光谱成像技术对灵武长枣的糖度进行无损检测研究.采用多元散射校正、标准正态变量变换和Savitzky-Golay平滑对900¹ 700 nm及4001 700 nm及400¹ 000 nm波段范围内的原始光谱进行预处理,选取最优的预处理方法,最后分别建立灵武长枣糖度的PCA和PLSR预测模型,优选最佳模型.结果表明,4001 000 nm波段范围内的原始光谱进行预处理,选取最优的预处理方法,最后分别建立灵武长枣糖度的PCA和PLSR预测模型,优选最佳模型.结果表明,400¹ 000 nm光谱数据经过多元散射校正后的光谱建立的预测模型效果较好,9001 000 nm光谱数据经过多元散射校正后的光谱建立的预测模型效果较好,900¹ 700 nm光谱数据则是经过Savitzky-Golay平滑后的光谱建立的预测模型较好;两者均是采用PLSR模型建模效果较好,其校正模型和验证模型的相关系数分别为0.938、0.916和0.823、0.864.研究表明,采用高光谱成像技术对灵武长枣糖度的无损检测是可行的.