毫米波小型化T/R组件

介绍了一种毫米波小型化接收／发射前端的组成与工作原理,其具有输出功率大,调相精度高,开关迅速,体积小,重量轻等特点,在雷达、通讯等领域有广阔的应用前景。     

探讨铁矿石中测定三氧化二铝的含量碱融分离氟盐取代EDTA容量法

铝能与EDTA形成中等强度的络合物,(pK=16.01)将试样强碱熔融,浸取后过滤使铁,钛等元素分离,在微酸性环境中,用过量的EDTA络合铝,铁、铜、锌、镍等金属离子后,于醋酸一醋酸钠缓冲溶液中(PH为5.5 6.0),用氯化锌溶液回滴过量的EDTA,再加入氟化钠置换铝-EDTA络合物中的EDTA,用氯化锌标准溶液滴定置换出的EDTA,以PAN为指示荆,以黄色转变为红色,即为终点.其反应式为下:H2Y2-+A13+ AIY+2H+; A12Y-+6NaF AIF3·3NaF+Y4-+3Na+; 2n2++H2Y2- ZnY2-+2H+本法适用范围:A1203%含量在0.25%.5.0%,本法也适用于球团、铁精粉试样的分析.     

基于大数据简约及PCA改进RBF网络的短期电力负荷预测

针对电力负荷大数据化越发突出,引入最小绝对值收敛及选择（Lasso）算法解决电力负荷大数据难题,对电力负荷及相关天气因素大数据进行高维数据特征提取,获得有用数据集。为避免输入空间严重自相关及网络维数较高,造成径向基函数（RBF）神经网络预测精度严重下降的不良影响,提出基于主元分析(PCA)改进的RBF神经网络电力负荷预测模型,消除多气象因素相关性,剔除冗余,提取天气因素特征量,将新天气特征量与历史负荷数据共同作为RBF网络的建模对象,既全面表征天气因素对电力负荷的影响,又简化预测模型,加快预测速率。 经美国南部某地区实际电力负荷数据的预测分析,充分证明该方法的有效性及可靠性。     

成膜时间对AZ31B镁合金Mn-Y转化膜的影响

镁合金表面稀土盐转化膜是近些年发展起来的一种绿色环保的表面处理技术,本文采用了电子扫描显微镜(SEM)、析氢实验、电化学工作站及X射线能量色散光谱(EDS)考察了不同成膜时间对获得的Mn-Y转化膜的微观形貌、耐蚀性、半导体特性及组成的影响。实验结果表明,随着成膜时间的增加,AZ31B镁合金表面逐渐生成一层转化膜,膜层呈泥巴状,当成膜时间为5 min时,基体表面的转化膜层最为密实。析氢实验结果显示,当成膜时间为5 min时,镁合金的析氢量最小,说明其耐蚀性最好;动电位极化曲线和电化学交流阻抗谱结果同样显示,随着成膜时间的增加,镁合金表面的耐蚀性不断增加,成膜时间为5 min的试样耐蚀性最好。Mott-Schottky曲线测试结果表明,镁合金表面膜层为n型半导体,5 min获得镁合金试样的施主浓度N_D最小,平带电位E_(fb)最正,耐蚀性能最好。EDS结果表明,化学转化膜的主要成分由锰、钇的磷酸盐和氧化物组成。     

基于变分模态分解和FABP的短期电力负荷预测

针对电力负荷序列非线性、随机性等特点引起的电力负荷预测精度下降等问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和萤火虫算法优化BP神经网络(FABP)的短期负荷预测方法。利用VMD将原始电力负荷序列分解为若干个子序列,能够降低原始数据的复杂度和不稳定性同时克服模态混叠;萤火虫算法优化传统BP神经网络模型,能够克服其极易陷入局部最小的缺陷。最后通过样本熵(SE)对各子序列进行重组得到两个新分量,将其分别输入神经网络模型进行预测并叠加预测结果,实现短期负荷预测。应用于实例,结果表明,该方法能有效提高预测精度。     

成膜时间对镁合金表面铁氰化钾转化膜耐蚀性的影响

以铁氰化钾为成膜主盐,通过化学浸渍法在AZ31B镁合金表面制备了化学转化膜.在3.5％NaCl溶液中以动电位极化曲线和电化学阻抗谱研究了成膜时间对转化膜耐蚀性的影响,并与点滴试验结果进行印证.利用扫描电镜、能谱仪和X射线光电子能谱仪表征了膜层的表面形貌及组成.结果表明,镁合金表面生成了一层较为平整、覆盖紧密、龟裂纹较少...     

如何正确的选择清洁设备

这些年清洁行业发展很快,原来只要有一台擦机、吸水机就可以开保洁公司,发展到现在保洁公司没有20寸洗地机就不正常了。但清洁设备行业也面临很大问题:许多客户都在抱怨购置设备没有达到预期;在保修期内的客户往往会与设备商发生分歧,这些问题主要集中在产品质量、客户使用、员工培训上;在保修期外,许多客户更是面临着"等待、愤怒、无奈、搁置"的局面。     

混沌奇异谱特性研究及在滚动轴承故障诊断中的应用

研究了混沌空间结构的一种新的度量方式--混沌奇异谱,并提出一种基于混沌奇异谱特征提取的滚动轴承早期故障识别算法。给出奇异谱离散形式,并在奇异谱的稳定性分析时引入对数函数,更加敏锐地观察偏差对奇异谱值的影响。然后从几何空间角度说明奇异谱是一种基于方差极大化的空间几何结构的描述方式,表明混沌奇异谱是对混沌吸引子的空间结构的一种定量描述,且具有较强的抗噪声干扰能力。通过对Lorenz系统进行数值验证,证明了混沌奇异谱的稳定性和较强的抗噪声性能。通过实验进一步验证了该方法的有效性和实用性。     

基于多尺度高阶奇异谱熵的信号特征提取方法

提出了基于变分模态分解(VMD)的高阶奇异谱熵的特征提取方法,并应用在滚动轴承故障诊断中。首先,使用4阶累积量切片代替奇异谱熵分析(SSEA)的协方差矩阵,引入VMD分解实现方法多尺度化,提出信号多分辨高阶奇异谱熵分析(M-HSSEA)方法;通过信号分析,VMD解决了模态混叠的问题,且能够实现信号滤波,同时该方法提取的熵特征向量增强了相空间重构参数鲁棒性;通过和小波奇异谱提取特征的方法对比,结果表明所提出的方法在克服频率混叠现象,提取的特征点总体离散度小等方面更具优势;最后,结合深度信念网络分类器实现了对故障的分类,实验结果验证了所提方法的有效性和可行性。