我眼中的上海

上海这个城市,高楼多、人多、车多、白领多、钱多,对于许多初来乍到的新上海人来说,上海不是一个让人容易有归属感的地方。它较为强势的当地文化总让人有种身在异乡的感觉,“侬”要是听不懂上海你,就难以融入当地的生活,而它较高的消费,不像广州那样容易让人生存。那天价的楼房,     

设备故障诊断的电机电流方法

本文提出一种利用交流电机定子电流信号进行电机及其驱动设备故障诊断的新方法。原始信号由钳式电流传感器拾取,经Hilbert变换包络分析,成功地从中提出有关机械故障信息。对几台典型的往复式空压机和离心泵进行了实测分析,初步证实了该方法的有效性。     

工程设计中基于遗传算法的实例修改技术

介绍了将遗传算法用于CBD系统中的实例修改技术，通过一实例说明了这种方法的可行性和有效性，为CBD系统中的实例修改提供了一种可操作的算法，同时也改进了传统遗传算法的一些特性，并提出了今后的研究方向。     

高分子径向梯度棒的制备研究

本文用液相扩散共聚法制备DAIP－MMA和DAP－MMA两种二元共聚物径向梯度棒，制得了直径为7mm的DAIP－MMA径向梯度棒和直径为11mm的DAP－MMA径向梯度棒。它们都具有良好的光自聚焦性能，分布常数A分别为0．0051mm^－2和0．00145mm^－2。还讨论了影响梯度棒质量的主要因素。     

设备故障诊断的电机电流方法

本文提出一种利用交流电机定子电流信号进行电机及其驱动设备故障诊断的新方法，原始信号由钳式电流传感器拾取，经Hilbert变换包络分析，成功地从中提出有关机械故障信息，对几台典型的往复式空压机和离心泵进行了实测分析，初步证实了该方法的有效性。     

高轨海事卫星与低轨遥感卫星的星间链路业务展望

通过开发轻小型智能化的卫星终端,建立起高轨道海事卫星与低轨道遥感卫星之间的双向数据链路,可以大幅度提高低轨道遥感卫星的在轨管理运行效率,缩短应急减灾等快速响应遥感数据回传的滞后时间,具有广泛的商业化应用前景.     

Bi2Sn2O7含量对改性Ag/SnO2电接触复合材料性能的影响研究

以SnO2、Bi2Sn2O7为增强相粉体,化学银粉为基体相,采用高能球磨辅助常压烧结工艺制备出系列Bi2Sn2O7改性SnO2增强银基复合材料。考察了Bi2Sn2O7含量、球磨时间、烧结制度对Ag/SnO2-Bi2Sn2O7复合材料物理性能的影响规律。结果表明：随着球磨时间从1h延长至12h,Ag/SnO2-(6 wt.%) Bi2Sn2O7复合粉体从颗粒态向片状结构发生转变,Ag/SnO2-(6 wt.%) Bi2Sn2O7复合材料的电阻率呈逐渐上升趋势而密度呈不断下降趋势。烧结温度的提升和Bi2Sn2O7掺杂量的增加均有助于降低Ag/SnO2-Bi2Sn2O7复合材料的电阻率,且当Bi2Sn2O7掺杂量为12 wt.%、烧结温度900℃时,样品Ag/ (12 wt.%) Bi2Sn2O7的电阻率达到最佳值2.24 μΩ·cm。循环50次的初期电弧烧蚀试验分析可知,相比于纯Ag/SnO2而言,Bi2Sn2O7改性样品表面的烧损面积并未快速扩展至整个表面,且当Bi2Sn2O7含量为6 wt%时,Ag/SnO2-(6 wt.%) Bi2Sn2O7样品表面的烧损面积最小。而当Bi2Sn2O7含量为12 wt.%时, Ag/ (12 wt.%) Bi2Sn2O7表面烧蚀区出现了飞溅现象,这可能归因于其较低的表面硬度(82.38HV0.3)。     

DAP-MMA聚合物梯度折射率棒的研究

把邻苯二甲酸二烯丙酯部分聚合成凝胶状的预聚棒,再把预聚棒浸没在甲基丙烯酸甲酯溶液中,经扩散和保温共聚后制得梯度折射率棒,并提出了三阶段扩散共聚过程的机理,用以阐明大直径高分子梯度棒产生裂纹的原因。     

中国古代青釉呈色机制研究现状与展望

从瓷釉元素组成、显微结构、元素价态等多个方面因素总结了我国古代青瓷釉呈色机制的研究现状,评述了呈色机制研究中使用的科学手段,简要论述了不同方法在铁元素化学价态表征研究中存在的一些问题,展望了今后的研究应用方向.     

基于iForest-Adaboost的核电厂一回路故障诊断技术研究

传统的故障诊断方法如主元分析方法与BP神经网络等在复杂非线性系统中存在泛化能力较差、故障识别准确度较低的问题。而孤立森林（iForest）算法使用孤立树划分思想识别异常数据,可适用于非线性系统的状态监测;Adaboost算法是一种基于组合分类思想的提升算法,可通过多个弱分类器的叠加,使整体算法具有较好的泛化能力。因此采用iForest算法与Adaboost算法建立iForest-Adaboost核电厂一回路故障诊断系统,使用GSE实时仿真平台与福清核电站一号机组仿真数据测试。测试结果表明,iForest算法相比于主元分析与QTA阈值法可以更快识别出系统异常,Adaboost算法相比于BP神经网络与支持向量机方法具有更高的故障识别准确率。