巴斯夫推出基于可再生原料的增塑剂产品组合

巴斯夫已开始向PVC行业提供部分基于循环原料的增塑剂组合。对于这种新的增塑剂组合,在价值链的开始阶段,使用可再生或化学循环原料代替化石资源。替代原料根据质量平衡法分配到销售产品中。巴斯夫的生物质平衡(BMB)增塑剂基于可再生原料,名称为Hexamoll■DINCH BMB、Palatinol■N BMB、Palatinol■10-P BMB和Plastomoll■DOA BMB,使用所需数量的生物石脑油或沼气代替化石资源。这些材料来自有机废物或植物油。生物质平衡增塑剂比传统增塑剂的碳足迹更低,有助于节约化石资源。巴斯夫的质量平衡方法和BMB增塑剂都是根据REDcert2认证的。     

基于改进SOA-VMD的磁声发射信号去噪算法

磁声发射（MAE）是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号，在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点，提出海鸥算法结合变分模态分解（SOA-VMD）的去噪方法，为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题，利用柯西变异算子产生随机迭代过程，使改进算法即柯西变异海欧算法（CVSOA）跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数，优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α两个参数，将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明，改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法，降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好，可靠性更高。     

基于启发式BP算法的软件缺陷预测模型

针对软件缺陷预测时缺陷数据集中存在的类别分布不平衡问题，结合上采样算法SMOTE与Edited Nearest Neighbor (ENN) 数据清洗策略，提出了一种基于启发式BP神经网络算法的软件缺陷预测模型。模型中采用上采样算法SMOTE增加少数类样本以改善项目中的数据不平衡状况，并针对采样后数据噪声问题进行ENN数据清洗，结合基于启发式学习的模拟退火算法改进四层BP神经网络后建立分类预测模型，在AEEEM数据库上使用交叉验证对提出的方案进行性能评估，结果表明所提出的算法能够有效提高模型在预测类不平衡数据时的分类准确度。     

飞机客舱的屏蔽效能研究

功率平衡法的网络化公式是以电磁拓扑学和统计电磁学为基础而发展起来的一种电大尺寸系统电磁效应的系统级评估方法。利用全波仿真的方法验证了功率平衡法的可行性,在此基础上,对波音747-8客舱的品质因数和屏蔽效能进行了评估。该方法具有快速便捷和适用范围广的特点。     

激光焊接裂纹磁光成像频域特征分析

为了研究旋转磁场激励下激光焊接裂纹磁光成像在频域内的特征, 采用对激光焊接裂纹磁光图像进行2维离散傅里叶变换的方法, 进行了理论分析和实验验证, 取得了旋转磁场不同励磁强度下激光焊接裂纹的频谱图数据。结合裂纹磁光图的空域特征, 对所获裂纹频谱图灰度值为255的点进行统计分析。结果表明, 激光焊接裂纹磁光图像的频域特征和空域特征有一定的对应关系; 在一个变化周期内(885帧磁光图), 对应频谱图上会出现先变小再变大、再变小再变大或相反的变化过程, 最终回到初始状态。这一结果验证了旋转磁场下裂纹磁光成像规律的正确性, 对激光焊接缺陷的无损检测是有帮助的。     

一起给水泵差动保护动作事故的原因分析

介绍了一起发电机组C给水泵差动保护动作事故。通过试验分析,确认引起故障的直接原因是:C号给水泵电机中性点C相电流回路的压板退出不完全造成差动电流回路分流,继而引发差动保护动作,提出了相应的改造措施和技术规范,以避免事故的再次发生。     

电动汽车用ISG永磁电机在弱磁条件下的永磁体涡流损耗分析

针对内转子内置式永磁同步电机在高速运行时转子永磁体所产生温升严重的问题,以"一"型和"V"型两种不同磁极结构的35kW永磁同步电机为研究对象,在永磁体总量和磁极分块相同的情况下,利用有限元法与解析法,分析了两种磁极结构在弱磁条件下永磁体表面的磁通及其变化情况,探究了两种磁极结构的电机在相同的弱磁条件下不同转速、不同弱磁角和不同去磁电流时的转子永磁体涡流损耗大小和特点,得到在相同弱磁条件下"V"型磁极结构的永磁体涡流损耗大于"一"型磁极结构的结论。最后制造样机并进行试验,验证了有限元模型的有效性,为永磁同步电机在弱磁条件下的永磁体涡流损耗情况提供参考。