摘要：一碗饭，也许只为管饱。有人嫌其过于平淡了，可我偏喜欢吃白米饭。不用什么好米，只要煮熟，我就能吃下几碗。因此，还得了个“饭桶”的“雅号”。

摘要：机床是信息物理系统(CPS系统)中主要的执行单元和感知单元,对其加工状态的动态监测和实时感知可以提高产品质量。为了实现加工现场信号采集和刀具加工状态在线监测,设计了主轴功率信号采集系统,同时引入力信号作为对比分析,应用希尔伯特-黄变换和小波变换根据特征频率段的信号特征构造了刀具磨损系数,将刀具磨损状态和磨损系数对应起来,在加工现场实现了刀具状态的在线监测。通过和小波变换的对比,证明了希尔伯特-黄变换在处理功率信号方面可以有效抑制噪声信号,提高监测的准确性。

摘要：最近几年,随着城镇化的脚步加快,城市中基础设施也趋于成熟,在城市中给排水管道工程是十分重要的项目。现阶段,城市的给排水管道工程中,要开展管道的铺设工作,尤其是在管道的铺设期间,路线范围的建筑物还有四周环境都会有极大的影响,会给环境造成污染,同时也会给交通道路造成拥堵。在进行城市给排水管道施工中,采用顶管施工技术可轻松的解决上述问题,无需进行地面的开挖,同时不会给四周的环境带来污染,还能大大提高管道铺设的效率和质量,给城市的环境也起到了很好的保护作用。本文将顶管施工技术的不同类型,阐述在城市给排水管道中如何更好的应用顶管施工技术。

摘要：传统的机床故障诊断技术需要大量的、带标签的样本数据进行训练,而在实际工程当中,虽然可以获得海量的数据,但满足数量要求的带标签的样本数据是难以获得的。一种可行的思路是利用深度学习技术中无监督学习的方法对机床状态进行聚类,将对大量原始数据进行标签的问题简化为对若干类数据进行标签的问题。编制三组能够充分反映数控机床的设备状态的诊断程序,控制数控机床运行诊断程序,收集机床的运行数据,基于自编码卷积神经网络,无监督学习数据的内在特征,将原始数据降维至一定长度,利用SOM神经网络对所得特征向量进行聚类,实验结果表明,此方法能够很好的将机床的状态进行聚类,大幅度减少了工程人员对诊断数据进行标记所需花费的时间成本。

摘要：为研究拉拔参数对铜包铝线质量的影响,运用有限元方法对金刚石涂层拉拔模具拉拔铜包铝线的过程进行了模拟仿真,研究了拉拔过程中模具的应力分布情况,分析了压缩率对铜包铝线残余应力分布均匀性的影响规律。利用正交实验法研究了拉拔参数(工作锥半角α,定径带长度L,过渡圆弧半径R,压缩率β)对铜包铝线尺寸精度和残余应力分布均匀性的影响,获得了最佳拉拔参数(α=6°,L=4.5 mm,R=3 mm,β=1.82%)和各因素对分析指标的影响规律。并在此基础上对优化方案进行了模拟,结果证明了正交实验对拉拔参数优化的有效性,对金刚石涂层拉拔模具的设计及高质量铜包铝线的拉制有重要的指导意义。

摘要：开展托卡马克等离子体中杂质输运与杂质控制研究对于提升等离子体约束性能与保障装置安全有重要意义。为了在EAST(Experimental Advanced Superconducting Tokamak)托卡马克装置上开展杂质输运研究,需要发展一套用于注入示踪杂质粒子的激光吹气(Laser Blow-off,LBO)微量杂质注入系统。本文描述了一种用于EAST托卡马克装置上LBO系统的控制系统设计过程与测试结果。该系统采用了全新的自动控制流程,使得系统可以重复、定量地向EAST等离子体注入不同元素的示踪杂质粒子。该设计通过STM32单片机系统实现对聚焦透镜位移、激光器被触发时刻的准确控制,且激光光斑直径可调,以改变杂质注入量。测试结果显示,系统能快速检测到外触发信号并实现精确定时,激光光斑聚焦位置误差小于0.40 mm,达到激光吹气杂质注入实验要求。本研究对在EAST装置上开展等离子体杂质输运研究具有重要意义。

摘要：目的优化制备多西紫杉醇脂质体的工艺和处方。方法采用正交设计法,以磷脂和胆固醇的比例、药物与脂类比例和高压匀质次数为主要考察因素,以包封率、粒径分布及稳定性为综合考察指标,优化多西紫杉醇脂质体的制备工艺和处方。结果最佳处方和工艺条件为:药物∶(磷脂+胆固醇)为1∶20;磷脂∶胆固醇为6∶1,水合介质为磷酸盐缓冲液(pH=7.4),制备浓度为0.5 g.L-1,采用薄膜-超声分散工艺制备,高压乳匀次数为6次。按该工艺制备3批含药脂质体,包封率最高可达(84.4±1.6)%,平均粒径为(147.1±41.1)nm,Zeta电位为(+2.25±0.2)mV;在室温条件下放置14 d和在4℃下放置180d,各项指标变化不显著;体外释放实验显示,含药脂质体具有明显缓释特性。结论按优化处方和工艺制得的多西紫杉醇脂质体的包封率较高,粒径大小可符合靶向制剂要求,且质量稳定。

摘要：东方超环(Experimental Advanced Superconducting Tokamak,EAST)全超导托卡马克装置上极紫外(Extreme Ultraviolet,EUV)光谱诊断系统采用电荷耦合器件(Charge Coupling Device,CCD)探测器集光谱图像数据,硬X射线对CCD产生的干扰造成光谱数据中存在大量的单像素噪声,这为准确分析聚变等离子体杂质辐射带来极大的困难。针对这一问题,设计了一套基于可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的EUV光谱图像处理系统,来快速去除硬X射线产生的噪声干扰。该系统基于限幅滤波算法,并引入标准差和离均差替代固定限幅阈值和样本偏差;通过融合限幅滤波算法和数据判别法,外加设置算法工作区间来分阶段对光谱图像数据进行相应处理。同时设计了仿真测试模块,使用EUV光谱图像转化的视频数据模仿采集流程进行系统的功能测试。最后,为了检验该系统对有效光谱数据的保护能力,将图像数据转换成更加直观的谱线图进行对比分析。实验测试结果表明:该系统能够有效去除光谱图像中的噪声点,并较好地保持了光谱数据的完整性,从而提升了光谱数据的可观测性。

摘要：当前较为传统和普遍的谷物成分和品质检测方法主要是传统分离式、人工检测,传统检测方法的主要问题是耗费时间长效率低,无法实现快速检测。近红外(NIR,波长范围:780~2500 nm)光谱分析技术具有适用样品范围广、定量测量精度高、检测时间极短,分析效率高,无损检测,不污染环境、操作简单、可以实现现场快检或在线检测等优点,广泛的应用于谷物和粮食品质的在线或快速检测。目前现有的近红外谷物检测仪器一般能检测谷物少数成分的结果,但结构复杂、价格昂贵。且由于不同季节不同地区谷物的差异导致模型适用性差,难以在基层谷物收购、加工和流通环节推广应用。针对这些问题,设计了一款基于近红外光谱分析的小麦品质检测仪。采用Python上位机来控制近红外光谱仪,通过设定和修改采集参数集成控制检测仪三个舵机以及重量传感器,实现光谱采集,并对光谱数据进行预处理,代入模型计算得到目标样品的理化指标。通过主成分分析(PCA)处理去除异常值,后经过递推平均滤波、标准正态变换(SNV)等预处理,再经过竞争自适应重加权采样(CARS)特征筛选后利用偏最小二乘回归(PLS)得到最优模型。测试结果表明,该系统能够长时间稳定运行,并有效降低了杂散光、样品均匀性等因素带来的误差。并可实现一台机器对不同地区不同季节的小麦的水分、湿面筋、白度和容重指标的检测,可以满足谷物收购与储存等方面的需求。

摘要：不锈钢管拉拔生产时易产生缩径,采用硬质合金模具拉拔时,模具耐磨性不高,难以保证产品尺寸精度。设计出一种改进型拉拔模具,借助有限元法对不锈钢管空拉过程进行模拟。利用正交试验法研究不同拉拔模具的次压缩区高度L、主压缩区半角α1和次压缩区半角α2对拉拔过程的影响,得到优化的几何参数L=2 mm,α1=14°,α2=4°。通过偏压辅助增强热丝化学气相沉积法,以WC-Co硬质合金拉拔模具为衬底,采用穿孔直拉热丝方式,以优化的预处理方法和沉积工艺,在模具表面沉积均匀的金刚石涂层。采用扫描电镜和Raman光谱对金刚石涂层表面特征进行研究,结果表明金刚石涂层表面平整,光洁度高,涂层厚度均匀。