世界原油质量趋势及我国面临的挑战

评述了世界原油质量趋势、我国重质油现状以及我国加工含硫原油的现状和前景。     

同轴双分流齿箱振动原因分析及维修

本文以我公司氧化铝厂 5 #原料磨齿箱的维修实践为例 ,介绍了大型同轴双分流齿箱易发生故障及维修方案     

双柱塞砂浆泵中工作机构的设计和仿真研究

本文介绍了双柱塞砂浆泵的工作原理，根据机构替代原理建立起双柱塞砂浆泵工作机构的运动分析模型，然后在MatLab环境下，详细介绍了工作凸轮曲线的设计程序，利用计算机设计程序可以方便地分析工作缸活塞以及工作凸轮机构的位移、速度、加速度，利用SIMULINK仿真工具箱进行运动学仿真，为工作机构设计提供相应的理论分析依据。     

低温等离子体对天然胶原材料表面改性的研究

采用牛腱中提取的胶原蛋白为原料，制成薄膜试样，在Ｏ２和Ａｒ条件下，用低温等离子体处理天然胶原薄膜的表面．处理后的试样通过电子光谱（ＥＳＣＡ），红外光谱（ＩＲ），Ｘ射线衍射和接触角测量来研究其结构和性能的变化．实验表明：处理后胶原材料的表面、内部结构及化学成分都发生了明显的变化；它与水和二碘甲烷的接触角明显小于等离子处理前的可见低温等离子体方法能用于胶原材料的改性．     

水工钢闸门主梁模糊失效概率计算方法研究

为合理计算水工钢闸门主梁模糊失效概率,分别将主梁相对变形当作一个随机变量及三个变量的组合,采用积分法、当量随机化方法及蒙特卡罗法进行了计算。当相对变形为一个随机量时,采用积分法及当量随机化方法计算,两者的差别在于积分法用隶属函数描述模糊限值,当量随机化方法是将模糊限值当量作为一个随机量。当相对变形看作三个变量的组合时采用蒙特卡罗法进行计算,该方法考虑了三个变量的分布特性,更符合实际情况,模糊限值也用随机量表示。计算表明,积分法与当量随机化方法结果相近,验证了当量随机化方法的精度;蒙特卡罗法结果与相对变形服从正态分布时、用当量随机化方法计算的结果接近,故主梁相对变形服从正态分布更为合理。三种计算方法中,当量随机化方法计算失效概率相较于其它方法有计算过程简便,效率高的优点。     

电磁屏蔽涂料的发展现状及趋势

电子产品的日益普及使得电磁干扰成为一个突出问题,应用电磁屏蔽涂料是消除电磁干扰简单而有效的方法,本文介绍了电磁屏蔽涂料的组成、效能评价方法、技术思想、存在的问题以及发展趋势。复合型以及水性屏蔽涂料具有广阔的研发前景,高效能、宽频带、寿命长的电磁屏蔽涂料将会受到市场欢迎。     

基于集成压控振荡器的调频电路仿真分析

LM566是一种积分-施密特触发电路型的单片集成 VCO 芯片,在调频电路的教学中作为调制器和解调器,通过对其芯片的仿真,可以在软件平台形象的展示其工作特点,便于定量分析。由于Multisim元件库里没有LM566所需模型,为实现LM566在Multisim12仿真环境中的建模,首先,运用Multisim元件库中现有的基本元件模型,构建LM566芯片内部结构;然后,对外围调频电路的静态工作方式和动态工作方式的分析;最后,实验结果表明,给出的芯片模型能够客观的描述LM566的基本特性,为运用该芯片完成包括调频电路在内的各种功能电路的仿真分析奠定了基础,有效扩展了Multisim仿真软件的使用范围,具有一定的借鉴意义。     

新工科背景下多方协同育人培养模式构建

新工科建设是我国高等工程教育领域的重要改革方向.文章对新工科背景下地方高校多方协同育人人才培养模式进行相关分析研究,针对人才培养过程中所出现的问题进行了探讨.通过全面分析人才培养中所出现的问题,初步形成了一套切实可行的新工科人才培养的方案,可为高校开展协同育人提供参考和借鉴.     

融合独立组件的ResNet在细粒度车型识别中的应用

针对细粒度车型中子车系间识别率低的问题,同时为了增强卷积神经网络的表征能力,提出融合独立组件的残差网络（IC-ResNet）模型。优化ResNet网络,通过改进下采样层,减少特征信息损失,接着使用中心损失函数和Softmax损失函数联合学习策略,增强模型的类内聚性。在卷积层前引入独立组件（IC）层,获得相对独立的神经元,增强网络独立性,提高模型的特征表示能力,从而对细粒度车型实现更准确的分类。仿真实验表明,该模型在Stanford cars-196数据集上的识别准确率达到94.7%,与其他模型相比,实现了最优效果,从而验证了该车型识别模型的有效性。     

全局优化的蝴蝶优化算法

针对基本蝴蝶优化算法中存在的易陷入局部最优值、收敛速度慢等问题,提出一种全局优化的蝴蝶算法,引入limit阈值来限定蝴蝶优化算法陷入局部最优解的次数,从而改变算法易陷入早熟的问题,结合单纯形策略优化迭代后期位置较差的蝴蝶使种群能够较快地找到全局最优解;将正弦余弦算法作为局部算子融入BOA中,改善迭代后期种群多样性下降的缺陷,加快算法跳出局部最优。在仿真模拟实验中与多个算法进行对比,结果表明改进算法的寻优性能更好。