摘要：测量了五种柴油机常见故障时的缸盖表面振动信号,并利用S变换对其中燃烧激励的响应信号进行时频分析。基于SRC方法找出最能表征各种故障特征的时频域,根据时频域的频率范围,设计FIR带通滤波器,并对不同故障下燃烧激励的响应信号进行滤波,滤波后的信号作为该故障的故障模板。进行故障识别时,首先用滤波器对燃烧激励的响应信号进行滤波,将滤波后的信号与故障模板进行相关分析,根据相关系数的大小来判别故障。典型故障的模拟试验表明,SRC方法具有较高的故障分辨能力。

摘要：以天津国际金融会议酒店为例,采用多通道同步测压风洞试验技术,研究了周围高层建筑对大跨屋盖风荷载的干扰效应。试验结果表明:位于大跨屋盖两侧的高层建筑将引起明显的'穿堂风'效应,作用于大跨屋盖的风荷载将显著增加,但大跨屋盖上游高层建筑的'遮挡'作用,有利于减小两侧高层建筑引起的'穿堂风'效应,而下游高层建筑会加剧屋盖局部区域的'穿堂风'效应。周围高层建筑物的出现,增加了来流中的湍流成分,使得作用于大跨屋盖的脉动风荷载增大。

摘要：利用加载集总电阻的方式设计出一种极化稳定且宽入射角的宽带超材料吸波体(wide-band metamaterial absorber,WBMA),在平面波垂直入射时,其吸波半波功率带宽达12.7 GHz,吸波率大于90%的带宽达10.42 GHz,峰值吸波率达99.9%.将其与微带天线共基板共接地板的方式加载,制备出WBMA微带天线,实现了天线宽频域内雷达散射截面(radar cross section,RCS)大幅缩减.仿真与实测结果表明:将WBMA加载于微带天线后,天线的前向增益提高了0.53 d B,整体辐射特性基本保持不变;在不同极化波下,天线的工作频带带内和带外等宽频域(6.95—17.91 GHz)内的单站RCS缩减大于3 d B以上,最大缩减值达21.2 d B;在天线的中心频点8 GHz处±48°的宽角域内,双站RCS缩减效果明显,很好地实现了天线的宽频域大角度的隐身设计.

摘要：根据传统解析法、四端网络和有限元分析法综合设计了超声拉拔振动系统,利用有限元软件ANSYS对振动系统进行了模态分析和谐响应分析,得到了振动系统的振型、谐振频率和振幅放大系数。利用阻抗分析仪和工具显微镜对振动系统进行了测试。实验结果表明,理论设计、分析与实际情况符合良好,且此振动系统在超声拉拔实验中正常工作。

摘要：目的探讨一种基于支持向量机(SVM)构建的椎弓根螺钉钉道完整性超声图像鉴别与验证方法。方法利用4例新鲜尸体胸腰椎标本预建立钉道50个并获取椎弓根螺钉钉道超声图像,选取800张图像(钉道完整与破损的样本各400个),采用五折交叉验证的方法对样本进行数据扩增,得到样本集,建立对超声图像进行智能分析的人工智能辅助诊断模型。具体方法如下:首先,采用图像增强的方法得到易于计算机判断和识别的超声图像,然后将图像的纹理特征作为第一类特征,采用SVM模型对完整和破损样本的初始分类模型进行搭建;其次,采用灰度分布得到用于区分前景和背景的阈值T,并通过设计的损失函数得到钉道同心圆的半径R;最后,将同心圆外部图像的熵、方差、对比度、能量、平均绝对偏差作为第二类特征,进行轻微破损样本和完整样本的二次分类模型搭建。采用准确度、特异度、灵敏度、F1值、假正率和假负率对分类结果进行评估。结果初始分类的准确度为74.75%,特异度为68.00%,灵敏度为81.50%,F1值为76.35%,假正率为32.00%,假负率为18.50%。二次分类前计算得到阈值T为37,最佳半径R为108像素。二次分类的准确度为94.25%,特异度为91.00%,灵敏度为97.50%,F1值为94.43%,假正率为9.00%,假负率为2.50%。二次分类与初始分类相比准确度提升19.50%。结论基于SVM的人工智能辅助诊断模型能够提高椎弓根螺钉钉道破损超声图像的判断能力。

摘要：针对跳频信号的欠定盲源分离,为了解决现有的时频域方法中算法计算量大、信号存在畸变、恢复精度不高的问题,提出了一种基于滤波的跳频信号欠定盲分离算法.该算法首先根据估计到的源信号载频设计带通滤波器,利用这些滤波器对观察信号进行滤波,得到只包含某一个源信号的观测信号分量,使原分离问题分为数个时域上稀疏的欠定盲分离问题,然后对各个分量在时域上分别应用欠定盲源分离算法估计每跳数据.通过仿真对比发现,所提的滤波法得到的跳频信号更精确,信干比比时频域方法大4 d B;同时所提算法处理的数据量小,计算复杂度低.

摘要：为了减少农业生产中化学肥料的使用,本研究利用无机磷培养基对富磷的茶树(Camellia sinensis L.)根际微生物进行筛选,获得一株对磷酸三钙具有高效降解能力的真菌菌株JL-1,经鉴定为产红青霉(Penicillium rubens)。通过检测菌株JL-1在溶磷过程中发酵液的pH值、磷含量和有机酸含量变化发现,该菌株在无机磷培养基中,发酵液pH值与葡萄糖酸含量、pH值与磷含量以及葡萄糖酸与磷含量分别呈显著负相关、显著负相关和显著正相关,且在电子显微镜下观察到磷酸三钙颗粒表面存在被侵蚀痕迹,深入分析发现菌株JL-1通过分泌葡糖糖酸实现侵蚀磷酸三钙与溶磷的目的。通过单因素试验、Plackett-Burman设计试验、最陡爬坡试验和中心组合试验等一系列试验对培养条件进行优化发现,菌株JL-1溶解磷酸三钙的最佳碳源和氮源分别是葡萄糖和硫酸铵。葡萄糖含量、磷酸三钙含量和温度是影响菌株JL-1溶磷能力的主要因素,在葡萄糖29.8 g/L,磷酸三钙7.1 g/L,温度31.9℃的条件下,菌株JL-1在无机磷培养基中的溶磷能力达到最佳,溶磷量达到1194.15 mg/L,是初始值的近3倍。在缺磷土壤中,该菌株能显著促进小麦(Triticum aestivum L.)生长,其根长、株高和总鲜重分别提高57.9%、36.4%和42.9%,进一步说明产红青霉JL-1具有良好的解磷、促生功能。菌株JL-1优良的溶磷特性与溶磷能力为其在生物肥料方向的开发和应用提供了参考。

摘要：在不同的燃烧状况下同时测量缸盖表面振动信号和缸内压力信号,通过对两信号的分析得到与缸内燃烧过程密切相关的振动信号的频谱范围,据此设计了FIR低通滤波器,并对振动信号进行滤波处理。通过分析滤波后的振动信号与缸内压力信号可知,缸盖表面振动信号同缸内压力信号在时域上具有密切联系。建立了BP和RBF神经网络,并用同样的训练样本进行训练,训练的结果表明,RBF神经网络可以在更短的训练时间内,获得更小的均方误差。用同样的测试样本对神经网络进行检验的结果表明,RBF神经网络重构的缸内压力波形更逼近于实际波形。

摘要：为了强化标准Rushton桨的气液搅拌性能,设计错位Rushton桨.通过气液搅拌实验,分析不同搅拌转速和通气流量条件下,两种搅拌桨的气液分散特性、传质性能和通气搅拌功率.采用流场可视化技术,观察搅拌槽内气泡分布状态.利用图像处理技术获取气泡尺寸,使用亚硫酸盐氧化法测试气液间氧体积传质系数.研究结果表明,与标准桨相比,错位桨轴向搅拌范围大,搅拌槽内的气泡分布均匀,气泡尺寸较小.在一定操作范围内,使用错位桨可以有效地提高气液传质速率,加快气体溶解速度.在相同的操作条件下,错位桨搅拌功率略低,通气后的功率下降幅度稍小,载气性能强,更适用于气液搅拌操作.

摘要：为了解决算法程序自动映射到可重构媒体处理器的问题,有效提高程序并行执行的效率,提出一种具有自动并行化的任务编译前端.该任务编译前端通过展开核心循环可提高并行执行度,在数据依赖分析确保运算正确执行的基础上,对循环体内的数组访问进行标量替换,以优化数据传输开销.实验结果表明,该任务编译前端能有效提高代码并行性和优化数据传输能力,与Garp C编译器的编译前端相比,该任务编译前端设计的性能可提升约2～4倍.