摘要：【目的】研究原煤中水分、粒径以及煤仓材质对原煤流动性的影响,找出造成原煤仓堵煤的主要原因。【方法】设计并搭建了原煤流动性实验装置,对不同水分、粒径的原煤进行流动性实验,并绘制流动特性图,得到各要素对原煤流动性的影响。【结果】原煤水分越大,流动特性图折线越靠右,下落质量越少,流动性越差,完全下落所需的旋转角度越大;煤下落的初始位置不同是由于不同粒径之间的静摩擦力不同导致其安息角不同。水分降低会使得摩擦力减小,下落质量增大;聚四氟乙烯材质的流动性折线位置靠前,底部摩擦系数小,同样角度下落质量更多,流动性增强。【结论】水分在原煤流动性中起关键作用,粒径对原煤流动性的影响微弱,粒径只有与水分共同作用才会对其流动性产生较大影响。材质对原煤流动性的影响也较大,但在水分偏低时可忽略其影响。

摘要：针对线性参数时变多智能体系统,解决了带有数据包丢失的虚假数据注入攻击下的攻击检测问题。构建了H_(-)/H_(∞)性能指标去设计虚假数据注入攻击检测模块,H_(-)性能提高攻击检测器的检测精度;H_(∞)性能增强检测器模块对外部干扰的鲁棒性。网络丢包建模为伯努利二值分布。基于随机稳定性理论,将线性矩阵不等式的可行性问题转化为多目标优化问题进行求解,获得最终的攻击检测器增益。数值仿真结果验证了设计的攻击检测滤波器有效性。

摘要：为了能够对复合材料板簧的模态特性进行高效、准确的预测,基于经典层合板理论和微元法,建立了复合材料板簧的模态预测模型,并试制了玻璃纤维/环氧复合材料板簧对模型进行了验证。结果表明,该方法能够快速准确地预测复合材料板簧的垂向弯曲模态,有利于缩短复合材料板簧的开发周期。从复合材料的选材、铺层设计等角度出发,利用该模型分析了相关设计参数对板簧一阶弯曲模态频率的影响。分析结果表明,选用弹性模量较大、密度较小的复合材料、同时尽量增加簧身宽度、选择0°铺层方向角能够降低板簧与外界激励共振的可能性。该模型也能够对纤维增强型复合材料梁结构的模态预测提供参考。

摘要：针对传统黑木耳品质分类效率低,识别准确率不佳等问题,提出一种基于卷积神经网络和Transformer相结合的黑木耳图像品质分类方法。该研究以CoTNet模型为基础网络,设计了MICS-CoTNet黑木耳品质分类网络模型。首先,重新规划CoTNet模型主干特征提取模块的迭代次数,降低模型的计算冗余;其次,提出坐标归一化注意力机制以增强黑木耳图像局部关键特征权重,抑制主体特征干扰;最后,引入MobileNetV2模型中特征提取模块Inverted Block,并优化CoTNet模型核心模块CoT block,增强模型对黑木耳数据的特征提取能力。将MICS-CoTNet模型与EfficientNetV2、NfNet等12种模型进行对比,结果表明,综合模型准确性和轻量性等方面,MICS-CoTNet模型表现最佳。其中,MICS-CoTNet模型在干黑木耳数据中识别准确率可达98.45%,相较标准CoTNet提升5.22个百分点;在鲜黑木耳数据中识别准确率可达98.89%,相较标准CoTNet提升2.60个百分点。MICS-CoTNet模型占用内存为30.98M,相对于原CoTNet模型减少96.57M。将MICS-CoTNet模型部署到Jetson TX2 NX中,实时推理速度为18帧/s。该研究提出的MICS-CoTNet黑木耳品质分类模型识别准确率高,运算速度快,为黑木耳实时品质分级的实际应用提供了理论基础及技术支持。

摘要：针对常规取能电源取能范围较小、一次大电流工作不稳定等问题,提出磁芯参数优化设计方法和多匝数与并联电阻相结合的饱和抑制方法。首先建立开隙电流互感器CT(current transformer)的取能等效模型,推导输出电压和输出功率的表达式。然后根据表达式对磁芯各项参数进行优化设计,分析匝数和负载变化对CT取能性能的影响。通过改变匝数与负载,使得磁芯在大电流取能时CT输出功率偏离最大功率点,从而防止磁芯饱和。利用Saber软件对以上分析及方法进行了仿真验证,结果表明,在一次电流为5 A时,取能线圈可提供78 mW的功率,磁芯在一次电流小于3000 A范围内不发生饱和现象。

摘要：模型泛化能力是病害识别模型多场景应用的关键,该研究针对不同环境下的苹果叶片病害数据,提出一种可以提取多类型特征的强泛化苹果叶片病害识别模型CaTNet。该模型采用双分支结构,首先设计了一种卷积神经网络分支,负责提取苹果叶片图像的局部特征,其次构建了具有挤压和扩充功能的视觉Transformer分支,该分支能够提取苹果叶片图像的全局特征,最后将两种特征进行融合,使Transformer分支可以学习局部特征,使卷积神经网络分支学习全局特征。与多种卷积神经网络模型和Transformer模型相比,该模型具有更好的泛化能力,仅需学习实验室环境叶片数据,即可在自然环境数据下达到80%的识别精度,相较卷积神经网络EfficientNetV2的72.14%精度和Transformer网络PVT的52.72%精度均有较大提升,能够有效提升对不同环境数据的识别精度,解决了深度学习模型训练成本高,泛化能力弱的问题。

摘要：秸秆粉碎装置是穗茎兼收型玉米联合收割机的关键工作部件,其结构形状与运动参数决定着秸秆粉碎与收获质量。试验利用Solidworks软件完成了粉碎装置各部件与总体装配的三维实体设计,利用有限元分析软件进行分析,检验装置合理性。选取3种刀轴转速对4种形状粉碎刀片进行单因素田间试验,确定了适于穗茎兼收型玉米联合收割机粉碎装置刀片的最佳形状为组合式甩刀、最优转速为800 r/min。

摘要：分析传统直射式和斜射式激光位移传感器的特性,结合两者的优势,设计了一种基于自准直原理的紧凑型激光位移传感器。在结构上,利用直线结构取代了大三角的光路布局,形成自准直式光路结构。引入分光比50%的分束镜,与光轴成45°角放置,将会聚透镜和成像透镜合为一枚,并使聚光镜、分束镜和光电探测器共轴,简化了系统结构,减小了仪器体积,同时,推导了符合自准直原理的Scheimpflug条件。利用光学设计软件Zemax对光学系统进行仿真,系统采用单透镜的结构形式,前表面为Forbes非球面,入瞳直径像质量和系统尺寸均达到最佳。该系统具有测量范围大、分辨力高、结构尺寸小、光能损失小等特点,通过实验与Keyence激光位移传感器比较,该系统能够保证测头分辨力1μm、综合检测精度±2μm的技术指标。

摘要：围绕2022年全国两会再次提出的双碳策略以及稳步推进城市更新的要求,依据后疫情时代对工业遗产的空间更新设计提出了全新的诉求,结合本领域国内外研究发展趋势,基于“集约用地、节能环保、产业协同、文化传承和经济适用”的五大目标,创新性地提出了“两增两减”的工业遗产更新设计原则。以长春拖拉机厂工业遗产更新设计为例,比较研究了铸造车间(3号厂房)与加工车间(2号厂房)迥异的空间更新设计手法和成效,对工业遗产的复合结构空间设计进行了深入探讨。

摘要：基于当前木塑复合材料(WPC)最终产物难以降解的问题,对可降解WPC进行研究,围绕可降解WPC的合成、性质和改性进行了讨论。着重介绍了以环保型可降解塑料聚乳酸、聚碳酸亚丙酯和聚己二酸-对苯二甲酸丁二酯为基体的可降解WPC存在的问题,综述了可降解WPC的改性方法,认为应从环保角度出发进行改性;提出对比传统WPC,可降解WPC可以在功能化材料方向大放异彩;共挤压技术和发泡技术可有效降低可降解WPC的成本;将3D打印技术应用于可降解WPC中,可提供个性化的设计和独特的外观。