界面滑移对圆柱形凹坑织构滑动轴承摩擦力的影响

为研究不同的滑移情况对圆柱形凹坑织构滑动轴承摩擦力的影响,建立含有圆柱形凹坑织构的滑动轴承在不同界面滑移状态下的摩擦力计算模型,探究影响织构化滑动轴承摩擦力的参数,并借助ANSYS分析不同滑移情况下界面滑移对圆柱形凹坑织构滑动轴承摩擦力的影响规律。结果表明:织构化滑动轴承的摩擦力主要是由轴颈线速度、油膜滑移比、轴承的进出油口压力、织构处油膜压力、织构深度、油膜厚度和承载力决定;不同滑移情况下织构模型的摩擦力均小于无织构模型;且在上下表面均滑移时,圆柱形凹坑织构在出口位置时表现出最优的承载和减摩效果;适当地增加圆柱形凹坑织构的深度可以改善模型的摩擦性能,但是过深的凹坑织构并不能发挥出其性能。     

呋喃它酮代谢物的可视化免疫亲和凝胶柱检测分析

为了建立一种用于检测动物源性食品中呋喃它酮代谢物(AMOZ)的可视化免疫亲和凝胶柱检测方法,利用对醛基苯甲酸(CPA)对AMOZ进行衍生处理得到衍生物CPAMOZ,制备CPAMOZ完全抗原,并通过免疫小鼠获取CPAMOZ多克隆抗体,使用间接ELISA法对抗体的效价及特异性进行测定。实验采用恒温振荡法将溴化氰活化的琼脂糖凝胶分别与CPAMOZ抗体、HRP抗体偶联制得CPAMOZ抗体胶和HRP抗体胶,作为亲和凝胶柱的检测层与质控层。建立AMOZ可视化免疫亲和凝胶柱分析方法,确定了该方法在酶标抗原的稀释倍数为5000、HRP胶稀释20倍、CPAMOZ抗体胶稀释15倍的条件下,达到最佳工作状态。实验结果表明CPAMOZ多克隆抗体效价为1:64000,IC_(50)值为2.19μg/L,具有良好的灵敏度及特异性。建立的AMOZ可视化免疫亲和凝胶检测柱方法检测限为4μg/L,动物源实际样品中AMOZ的检测限为2μg/kg。该方法快速便捷,符合我国高通量筛选食品中AMOZ的要求。     

多重约束条件下的LBD描述子与直线段匹配

目的 针对直线描述子匹配算法缺乏有效的几何约束,且易受弱纹理、尺度变化的影响,提出一种结合多重约束条件的LBD描述子的直线段匹配算法（LBDs）。方法 该算法以LSD算法提取的直线段作为匹配基元,利用SIFT匹配得到的同名点构建同名三角网约束确定候选直线;参考影像上以目标直线段为中心轴建立该直线段的矩形支撑域;根据目标直线段端点及其支撑域四角点在搜索影像上的核线约束建立候选直线段的对应支撑域;利用仿射变换统一目标直线段及候选直线段支撑域的大小;将直线段支撑域分解为大小相等的条形带,通过计算每个条形带的描述符得到该直线段的描述子,依次完成目标直线段与候选直线段LBD描述子的构建;分别计算目标直线段与每个候选直线段描述子向量间的欧氏距离,将满足最近邻距离比准则的候选直线段作为匹配结果;最后选取角度约束对匹配结果检核,确定同名直线。结果 实验选取网上公开的3组分别存在角度、旋转、尺度变换的近景影像对作为实验数据,采用LBDs分别对其进行直线段匹配实验,并与其他直线段匹配算法进行对比分析,实验结果表明,LBDs获取同名直线数目约为其他算法的1.061.41倍,匹配正确率也提高了2.411.6个百分点,从匹配效率上来看,LBDs更为耗时,但兼顾该算法匹配获得同名直线数目、匹配正确率及运行时间,LBDs的鲁棒性更强,匹配结果的准确性与可靠性较高。结论 结合多重约束条件构建的LBD描述子对于存在角度、旋转和尺度变化的影像进行直线匹配过程中具有稳定性。     

基于迁移学习的暴恐音频判别方法

本文从网络和电影中截取暴恐音频片段组成暴恐音频库,由于暴恐音频来源受限,而卷积神经网络需要大量的数据训练,为此,将迁移学习技术引入暴恐音频的判别中.首先采用公开的TUT音频数据集进行预训练,然后保留模型权重并迁移网络在暴恐音频库上继续训练,最后在fine-tune后的网络中增加网络的层数,添加了一种类似于残差网络的结构使其能够利用更多的音频信息.实验结果表明,使用迁移学习方法比未使用迁移学习方法的平均判别率提升了3.97%,有效解决了在暴恐音频判别研究中音频数据集过小而带来的训练问题,且改进后的迁移学习网络进一步提升了1.01%的平均判别率,最终达到96.97%的判别率.     

基于Leap Motion的动态手势识别方法

伴随虚拟现实（Virtual Reality,VR）技术的发展,以及人们对人机交互性能和体验感的要求提高,手势识别作为影响虚拟现实中交互操作的重要技术之一,其精确度急需提升^[1].针对当前手势识别方法在一些动作类似的手势识别中表现欠佳的问题,提出了一种多特征动态手势识别方法.该方法首先使用体感控制器Leap Motion追踪动态手势获取数据,然后在特征提取过程中增加对位移向量角度和拐点判定计数的提取,接着进行动态手势隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model,HMM）的训练,最后根据待测手势与模型的匹配率进行识别.从实验结果中得出,该多特征识别方法能够提升相似手势的识别率.     

二维卷积非负矩阵分解的初值确定混合算法

为解决二维卷积非负矩阵分解算法存在初值敏感,且传统随机初始化确定的初始值容易使算法收敛到结果相对不好的局部最优值的问题,通过结合K均值聚类、奇异值分解和主成分分析方法,提出了一种适用于二维卷积非负矩阵分解初始值确定的混合算法.首先,利用K均值聚类方法得到聚类中心作为系数矩阵(H矩阵)的初始值,避开了传统初始化不确定系数矩阵带来的分解结果不唯一问题;其次,考虑到相比一维卷积非负矩阵分解算法,二维卷积非负矩阵分解算法的基矩阵(W矩阵)个数更多,利用奇异值分解和主成分分析方法交替产生基矩阵的初始值,克服了单个算法产生的初始化误差问题.在相同参数环境下将本文算法和现有初始化算法的分解收敛性能进行对比实验,结果表明本文算法相比其他同类算法具有更好的分解性能并具有更好的收敛性.进一步加入噪声进行实验,在白噪声为-1 dB～10 dB的不同信噪比环境下,本文算法均能快速实现信号的分离,对于噪声数据具有很强的鲁棒性.采用混合算法确定初值,更有利于实现二维卷积非负矩阵分解的实时性和高性能.     

基于H回路成形的高速直升机控制器

为解决低空飞行时扰动复杂的问题,设计一种悬停/小速度模式下的双回路抗扰控制器。以复合共轴双旋翼高速直升机为研究对象,构建全量非线性飞行动力学模型,基于高速直升机各状态量的时间尺度差异,结合H?回路成形控制特点,采用鲁棒控制抑制干扰,运用最优控制完成姿态-位置双闭环控制器设计,并与经典PID 控制进行对比仿真验证。仿真结果表明：该控制器对于风场的扰动具有较好的抑制作用,能够很好地实现稳定控制。     

不同缓冲压头下香梨静压损伤特性研究

目的解决库尔勒香梨在包装、运输过程中因静压产生的香梨损伤问题。方法在不同压缩速率、不同摆放位置、不同缓冲压头条件下,利用万能试验压缩机测量分析香梨机械特性参数变化规律。结果各压缩特性参数的分布规律大致相同,生物屈服极限、破坏极限、变形能、破坏能均随着压缩速率的增大逐渐增大,屈服极限、破坏极限在随压缩速率增大而增加的过程中有极值存在。香梨纵向部位压缩特性参数均大于横向部位压缩特性参数。在相同摆放位置下,泡沫缓冲压头的压缩特性参数最大,钢板压头下的特性参数最小。当速率为30 mm/min时,在泡沫缓冲压头下,香梨横向摆放时的生物屈服极限为105.98 N,变形能为242 N·mm,破坏极限为155.25 N,破坏能为582N·mm。香梨纵向摆放时的生物屈服极限为135.91 N,变形能为521 N·mm,破坏极限为177.07 N,破坏能为942 N·mm。结论不同缓冲压头下的压缩特性参数曲线分布规律大致相同,屈服极限和破坏极限在随压缩速率增大而增加的过程中有极值存在。香梨纵向摆放受到外界的机械损伤小于横向摆放所受的机械损伤,在香梨包装、贮藏、运输过程中应考虑摆放位置,尽可能让香梨纵向受力。当使用泡沫材质进行包装时,香梨机械损伤最小,在香梨包装时应考虑选用泡沫包装材质。     

基于LabVIEW和L型加载的橡胶水润滑性能测试系统

目前专门用于研究橡胶水润滑性能的软件较少且功能不完善,且现有的橡胶水润滑性能测试系统存在加载方式复杂引起的各种不可预测结果,加载结构中的其他附件影响加载的大小,复杂加载方式导致橡胶原料耗费较大等不足。为满足橡胶水润滑性能研究的实验要求,设计一种基于LabVIEW的L型加载橡胶水润滑性能测试系统,并采用该系统对丁腈橡胶的水润滑性能进行研究。实验表明,该橡胶水润滑性能测试系统系统稳定,测试数据可靠,后期维护和添加功能方便,且L型加载方式具有结构简单、易于实现、成本低廉和节省实验原料的优点。     

免疫亲和柱净化-高效液相色谱法测定红曲制品中桔霉素的含量

目的建立免疫亲和柱净化-高效液相色谱法测定红曲制品中桔霉素含量的分析方法。方法试样经甲醇-水提取,稀释过滤后经含桔霉素特异性抗体的免疫亲和柱净化,洗脱液经Merk Hibar RP-18e色谱柱分离,以乙腈:0.1%磷酸水溶液作为流动相,采用荧光检测器测定(激发波长350 nm,发射波长500 nm),以外标法定量。结果桔霉素在1~50 ng/m L范围内有良好的线性关系,相关系数为0.99991,方法检测限为50μg/kg,在50、100和200μg/kg 3个水平的加标回收率为67.55%~89.12%,相对标准偏差为5.43%~11.25%。结论该方法操作简便、准确,可适用于红曲制品中桔霉素的测定。