摘要：Both batch-to-batch(B2 B)and roll-to-roll(R2 R)processes can be used for mass production of graphene *** of the simplicity of equipment,the B2 B process is more commonly used in laboratory *** contrast,the R2 R process is more industrially preferred because it is easier to automate and more compatible with the subsequent transfer *** to now,the research on R2 R process has mainly focused on the design of the reactor or the loading configuration,but the in-depth understanding on the growth kinetics is *** this paper,we investigated the evolution of graphene growth and revealed that the graphene domain density grown by the R2 R process was larger than that by the B2 B process with the same reaction parameters,which was attributed to different reaction profiles between the two ***,the defective graphene could be healed with elongated reaction *** the optimized R2 R process,graphene films with quality comparable to those grown by conventional B2 B process could be *** research will promote the development of the mass-production technique for graphene films.

摘要：近年来,人工神经网络在可解释性机械故障智能诊断研究中已经取得一些成果。然而人工神经网络本身不是模拟生物神经网络的学习机制,缺乏生物可解释性。脉冲神经网络能够很好地模拟生物信号在神经网络中的传播,具有较强的生物可解释性,但当前的脉冲编码方式缺乏物理可解释性。提出一种兼具物理可解释性和生物可解释性的小波核编码的脉冲卷积神经网络,用于轴承端到端的可解释性智能诊断。首先,设计一种小波核编码器,利用小波核卷积从轴承振动信号中提取多尺度物理特征,进而采用脉冲神经元将其编码为脉冲编码信息;其次,构建多层脉冲卷积特征提取器,从脉冲编码信息中提取深层状态特征;最后,建立脉冲分类器,通过输出层脉冲神经元的放电概率预测轴承的健康状态。采用两组轴承健康状态数据集验证所提模型的可解释性和有效性。试验结果表明:脉冲编码信息能够清晰反映轴承不同健康状态,具有物理可解释性;所提方法能够实现端到端的模型训练,故障诊断准确率与传统卷积神经网络相当,而模型收敛的稳定性更优。

摘要：稀疏滤波故障特征增强方法依托故障信息固有的稀疏性可以有效实现轴承微弱故障诊断,但其存在两类弊端:经验地设置其输入、输出维度,引起特征提取效果的不确定性;需要利用先验知识从优化的权重矩阵中严格地筛选出特定成分,造成故障特征信息损失。针对上述问题,提出快速固有成分滤波特征融合方法。首先,引入复杂性测度设计自适应的稀疏滤波维度参数选取准则,并采用稀疏滤波优化目标指数遴选出一簇故障信息丰富的融合源;其次,建立故障特征融合源流形学习融合策略,包括改进流形学习方法融合遴选出的融合源,构造融合分量异常幅值检测策略和给出了最大化故障信息的融合分量加权表示。提出方法可解决稀疏滤波维度参数选择、特征筛选造成信息损失和固有流形幅值异常引起包络谱奇异等问题。仿真和试验结果验证所提出方法相较于现有流形学习和稀疏滤波等方法具有更强的轴承微弱故障特征提取能力。

摘要：实验教学是高校工程教育的重要环节,是提高人才培养质量的重要途径。传统的实验教学模式已难以满足达成工程教育专业认证目标的要求。从实验教学体系的基础——专业课程实验的角度出发,在分析实验教学现状的基础上,分别从实验教学内容的设计、实验教学方法的改进以及实验教学团队的建设三个方面,对车辆测试技术实验教学的改革进行了探索,有效激发了学生的创新实践热情,提升了学生的分析设计和工程实践能力。

摘要：针对轨道交通相关专业MATLAB工程应用的教学现状,按照新工科建设中对复合型、实践型、创新型人才的需求,结合国际工程教育最新模式CDIO和美国工程教育通用模式OBE,提出基于CDIO-OBE理念的MATLAB工程应用的教学新模式。以轨道交通人才培养目标为导向,按照“构思-设计-实施-运行”环节开展项目式教学,从教学内容、教学过程和教学组织形式方面对课程进行重构,极大提高了学生的课程参与度和学习兴趣,提高了学生的创新意识和工程实践能力,为培养轨道交通行业人才提供一个可行的教学实践方向。

摘要：转速获取是变工况设备健康诊断的前提。在不便安装速度传感器的情况下,基于振动信号时频分析获取转频是最常用的途径。然而,由于时频分析方法的自身特性和采集的振动信号中往往包含大量的背景噪声,导致得到的时频分布能量聚集性差、部分时段转速信息微弱等问题,很难提取到完整、准确的转频信息。为解决这一问题,提出一种脊线信息增强与特征融合的转速估计方法。采用幅值累加平方策略对时频分布特征进行增强;从信号低频区域和共振频带分别预估计出转频信息;最后,建立基于概率分布和局部波动特性的信息融合准则,以确定脊线融合位置以及融合结果,实现转频的准确估计。轴承故障实验信号验证说明:相比于传统的转频提取方法,提出的方法能够显著地改善能量微弱的转速信息的识别结果。

摘要：因强酸性、高过电位以及强氧化环境等问题,商业化质子交换膜(PEM)水电解析氧(OER)阳极需采用高载量的贵金属材料,且目前尚无替代的非贵金属催化剂,导致成本居高不下。以高电流密度(HCD)提升功率密度是PEM水电解未来发展趋势,但随着电流密度升高,水电解反应过电位也近似线性增长,需要催化材料更高的电导率和更快的物质运输,以降低电流和电解效率的损失。因此,开发高性能OER催化剂对推动PEM水电解制氢产业的发展意义重大。介绍了PEM水电解与可再生能源的契合性,从OER四电子反应机理出发,揭示OER催化剂研究意义;结合已有的研究报道,从形貌尺寸、表面结构、传电能力、电化学反应微环境等四方面,分析了高电流密度下OER催化材料的研究现状及其提高PEM水电解传输效率的原因;对高电流密度PEM水电解OER催化材料未来的发展趋势提出建议并进行了展望。

摘要：变螺旋角内螺线电解加工需要通过试验反复修正阴极,研制周期长,试验难度大。采用OpenGL三维图形标准在Visual C ++编程环境下,开发计算机仿真系统,绘制阴极工作齿三维图形,利用专家系统提供的加工参数,实现对阴极运动轨迹及加工过程的仿真,最后对虚拟加工螺线进行线型检验,输出参数,用计算机完成阴极的虚拟设计。结果表明,这是减少实验工作量,缩短阴极设计周期的有效途径。

摘要：鉴于道旁麦克风采集的声音信号受多普勒效应及周围噪声影响而难以提取的缺陷,提出一种基于无线模块的轴承在线监测系统。通过振动传感器在线采集轴承振动信号,利用无线模块进行无线数据传输,最后对接收到的数据进行分析处理以确定是否有故障。主要从无线模块选型、硬件电路实现、通信协议等几个方面介绍了系统的设计与实现过程。

摘要：基于项目地形地貌给予的启示,对地质形成机制的探究,博物建筑内外环境整体化的营造,三清山地质博物馆呈现出山地环境、地质主题双耦合下的"在地书写".文章期望通过对三清山地质博物馆的剖析,能激发更多关于"地形学建筑""状物建筑"的设计讨论与思考.