改进1DCNN与相似性度量增强的齿轮箱故障识别

齿轮箱发生故障时,因振源耦合等因素,各类单一故障和复合故障间具有一定共性特征,造成传统的基于卷积神经网络(convolutional neural network,简称CNN)的智能诊断方法准确率下降和诊断性能鲁棒性差.针对上述问题,提出一种新的基于一维卷积神经网络(one-dimensional CNN,简称1DCN...     

基础激励下转子-轴承-支座系统动力学特性研究

针对基础激励影响转子轴承系统动力学特性问题,提出基于有限元和集中质量法的转子系统耦合动力学模型,分析基础激励对系统动力学特性的影响规律。模型中,转子采用梁单元离散建立有限元模型,滚动轴承考虑非线性接触力和间隙影响,支承阻尼环采用Kelvin-Voigt线性力学模型表征其力学特征。通过Runge-Kutta数值方法研究基础位移激励对系统动力学行为的影响规律;在此基础上,基于遗传算法对支承阻尼环的动力学参数进行优化设计。结果表明：基础在水平或垂直方向上的位移激励不仅对该方向转子振动有影响,对其他方向振动也存在一定影响;基础激励频率不等于滚动轴承VC(Varying Compliance)频率或其谐波频率时,系统中出现了组合共振现象;同时,经优化设计后,基础激励对系统动力学行为的影响显著降低。研究结果为基础振动下转子轴承系统的动力学分析提供了理论支撑。     

基于深度分解的非平稳非高斯过程多步预测

首先,综合运用小波包分解(wavelet packet decomposition,简称WPD)、样本熵、单位根检验法和变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD),提出利用混合深度分解(hybrid deep decomposition,简称HDD)对非平稳非高斯过程进行处理,降低实测风速风压复杂性,提升其可预测性;其次,根据Mercer定理构造了Morlet+Hermite(MH)线性组合核函数,使其具有局部多分辨性和全局泛化性的优点,采用粒子群算法(particle swarm optimization,简称PSO)对MH核进行参数优化,结合最小二乘支持向量机(least square support vector machine,简称LSSVM)建立HDD-MH-LSSVM多步预测模型;然后,将该模型与常用核函数构成的HDD-Poly-LSSVM,HDD-径向基函数(radial basis function,简称RBF)-LSSVM多步预测模型以及极限学习机(extreme learning machine,简称ELM)多步预测模型形成对比;最后,采用下击暴流风速和台风天大跨膜结构表面实测风压进行大步数多步预测验证。结果表明,HDD-MH-LSSVM预测算法预测精度高、稳定性好、通用性强。     

国内外防弹标准防护等级的研究与对比

一部完善合理的防弹标准不仅可以对防弹材料的防护等级进行正确的划分,而且能为行动指挥者面对危险时选用不同的防护装备提供高效实用的指导。各个国家或国际组织的防弹标准根据各自特殊情况所制定,因此不同国家的防弹标准在防护级别上有所差异。主要从防弹衣、防弹头盔、装甲防护车辆、透明装甲材料和其他防弹设备四个方面归纳了一些国内外常用防弹标准,对不同防弹标准中各防护级别的弹丸侵彻能量进行横向对比,并对其中4种常用测试弹丸的弹心材质和形貌结构进行比较与分析。通过对常用防弹标准的对比与分析,总结出国内外常用防弹标准在防护等级和所测试弹丸威力等方面的异同,期望能对从事相关行业的研究人员选用或修改完善防弹标准有所启发与帮助。     

悬臂式专用火焰坡口机：火焰坡口机器人的强有力竞争者

1．两种火焰坡口机器人的对比 在中小零件火焰坡口切割应用中，采用通用机器人占了很大比重。由于采用成熟的工业机器人产品，使系统集成简单；编程基本采用机器人自带的示教方式，方便易学；整机成本也较低，大部分系统可以控制在30万元左右。     

国内黑猪肉风味研究进展

黑猪肉是市场上非常受欢迎的一种猪肉消费品。不同于普通大白猪,黑猪肉营养价值高,含有丰富的不饱和脂肪酸、高含量的肌苷酸和蛋白质等,具有口感丰富、风味独特等优点而深受消费者喜爱。我国黑猪品种丰富,不同地区猪种之间的风味存在差异。该研究在总结肉制品风味物质分析一般程序的基础上以白猪作为参考,重点对定远、河北（宝蓄）、莱芜、云南、北京、山西及青海（八眉猪）7个地区黑猪的挥发性风味物质和滋味物质进行了分析总结,确定了不同地区黑猪肉关键性风味物质。同时基于黑猪肉的呈香、呈味物质形成途径,分析了导致不同地区黑猪风味差异的主要原因,并提出了未来研究方向,为人们选择性开发黑猪肉的特定加工产品、挖掘地区特定品种黑猪肉的价值提供理论参考。     

面向颅骨损伤修补的缺损重建算法

提出一种针对颅骨缺损重建模型的孔洞修复算法,根据孔洞特征自动提取缺损边缘.通过双环采样,投影构建代理曲面;通过合并环间区域及引入边缘约束的平滑,得到缺失实体孔洞的上下缝合面.在此基础上,搜索出上下边界环之间的三角网格区域,利用几何约束条件重建缺失实体.算法能最大限度的减少人工交互步骤,符合需要的修补结果.     

超高压处理对再制奶油干酪质构、流变学特性及微观结构的影响

以低饱和脂肪酸的再制奶油干酪为研究对象,探究不同条件超高压处理（压力：150、300、450 MPa;保压时间：10 min;保压温度：25 ℃）对再制奶油干酪质构、流变学特性及微观结构的影响。通过SPSS软件分析压力变化与干酪水分质量分数、水分活度、pH值及质构特性的相关性,通过质构分析仪测定干酪质构特性（涂抹性、硬度、黏合性及黏聚力）的变化,并使用流变仪分析干酪流变学特性变化;同时采用扫描电子显微镜观察干酪微观结构的变化。结果表明,随着压力的增加,干酪的水分质量分数变化不明显,150 MPa处理组干酪的水分活度显著高于其他组干酪（P＜0.05）;压力越大,干酪pH值越高;压力与水分质量分数正相关,相关系数为0.646,与水分活度负相关,相关系数为－0.346,压力与pH值、涂抹性、硬度、黏合性、黏聚力呈显著正相关,相关系数分别为0.963、0.959、0.951、0.956、0.956;超高压处理可以降低干酪黏度对温度的依赖性,增加了干酪网络结构的稳定性; 150 MPa和450 MPa条件下的干酪弹性模量与黏性模量高于对照组,黏弹性较好;超高压处理影响干酪微观结构变化,压力越大,图像中孔洞数量越少,蛋白质基质更加光滑和均匀,结构更加紧密。综上,超高压处理与再制奶油干酪质构、流变性和微观结构关系密切,研究结果可为超高压干酪的工艺研发提供数据参考。     

固相萃取-超高效液相色谱-三重四极杆质谱法同时测定饲料中5种雌激素

建立了固相萃取-超高效液相色谱-三重四极杆质谱法(SPE-UPLC-MS/MS)同时测定饲料中双烯雌酚、己烯雌酚、己烷雌酚、17α-雌二醇和17β-雌二醇5种激素的检测方法。饲料样品采用乙醚振荡提取、三氯乙酸除蛋白和正己烷除脂,提取液通过Max固相萃取柱净化,经过Athena C18-WP色谱柱(2.1×150 mm,5μm)分离,以0.25‰氨水和乙腈进行梯度洗脱,负离子电喷雾电离多反应监测模式进行定性和定量分析。同时优化液相色谱条件和质谱参数,以提高灵敏度,并以17β-雌二醇-D3和己烯雌酚-D8为内标进行定量。结果显示,5种激素在0～10μg/L范围内线性相关系(r)≥0.9994;5种雌激素的定量限均为1.0μg/kg;各雌激素的加标浓度为1.0μg/kg、2.0μg/kg、5.0μg/kg时,其加标回收率均在70.20%～114.37%之间,相对标准偏差为0.15%～9.08%(n=6)。结果表明,该方法前处理简单、准确可靠,适用于饲料中5种雌激素的检测。     

一种非接触式光学微腔液压测量系统

为满足在狭小腔室中测量液体压强的需求,设计了一种非接触式光学法布里珀罗微腔液压测量系统,其中,光学微腔采用双光子三维打印技术制备,膜结构尺寸仅为350 μm,设计的膜厚分别为4 μm和6 μm。系统主要采用嵌入式设计与衍射光栅光谱模块互联,实时采集光学微腔干涉光谱信号,实现了高精度光谱动态解调。实验结果表明,室温（25 ℃）下,4 μm膜厚的微腔液压灵敏度高达398 pm/kPa,系统分辨率可达35.5 Pa,重复性较好,有望用于生物医学眼压等应用场景。