摘要：微塑料作为一种新型污染物,引起的污染问题在当今越发受到研究人员的关注。拉曼光谱有着无损样品,光谱特征峰位有代表性,便于识别样品种类的优点,一直以来是生物化学分析领域热门的检测方法之一。深度学习近年在特征提取、目标检测等领域的发展成就引人瞩目。针对准确高效的微塑料检测方法问题,探索了基于马尔可夫变迁场(MTF)变换的拉曼光谱和卷积神经网络的微塑料识别可行性。采集了11种微塑料样品的拉曼光谱,每种样品采集100条光谱,并通过光谱平移、添加噪声、光谱叠加等方式数据强化扩充了光谱数据集,利用MTF将一维拉曼光谱数据转换为彩色二维图像,获得二维图像形式的光谱数据集。设计一种主体为多个小尺寸卷积核的卷积神经网络(SSMKB-CNN)模型,包括1个输入层、6个卷积层、2个池化层、1个平坦层、2个全连接层与1个输出层。选择Dropout与带权重衰减的自适应矩估计优化器以避免过拟合现象,采用阶梯式学习速率保证模型充分习得数据深层特征。分类性能的评价标准采用混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数与整体准确率。模型的分类结果与基于二维图像光谱数据集的AlexNet、VGG16和ResNet50三个深度卷积神经网络模型和基于一维光谱数据集的随机森林(RF)、K-最邻近(KNN)和三种核函数(rbf、Linear、Poly)的支持向量机(SVM)机器学习分类器的分类结果进行对比。通过分析训练曲线及混淆矩阵的分类结果,四种CNN模型的损失与准确曲线走势平稳,均能达到良好的训练效果,其中提出的SSMKB-CNN模型准确率达到了97.04%,综合精确率、召回率和F1分数分别为97.05%、95.06%和97.02%,均明显优于用于比较的另外三种经典神经网络模型以及三种机器学习分类器。一轮训练时长为9s,训练时间少于三种CNN模型,综合分类性能最佳。实验结果表明,基于结合MTF变换的拉曼光谱的SSMKB-CNN模型能够准确高效地提取光谱特征并作出种类预测,利用拉曼光谱实现微塑料样品的定性识别,可以为海水中微塑料实际样品的准确客观的识别技术提供方法新思路参考。

摘要：由于进气方式的改变,气道喷射式无节气门汽油机中小负荷时泵气损失显著降低,但燃烧性能却明显恶化。为改善其燃烧性能,本文中设计了一种在进气过程中能产生较强进气涡流的螺旋气门,并使用仿真软件STAR-CCM+对螺旋气门的主要结构参数进行了优化。在稳流气道试验台上测量其进气涡流比和流量系数,证明该螺旋气门在开启升程较小时能产生强烈的进气涡流,对改善无节气门汽油机在中小负荷时的缸内进气流动状态和油气混合十分有利。将该螺旋气门安装在一台装载有全可变液压气门机构的无节气门汽油机上,试验结果表明:螺旋气门产生的进气涡流显著提高了无节气门汽油机中小负荷工况下燃烧速率、降低了循环波动,使燃油经济性能得到明显改善。

摘要：针对目前库尔勒香梨品质在线分级检测系统存在价格昂贵、结构复杂等问题,设计了库勒尔香梨内部品质在线无损检测分级系统。基于该系统研究了不同移动速度(0.3和0.5 m·s^-1)对库尔勒香梨的可溶性固形物含量(solid soluble contents,SSC)和硬度在线预测模型的影响。不同移动速度下,采集样品相同部位的信息,所采集光谱存在差异。由于采集的光谱存在差异性,采用SG-平滑(Savitzky-Golay smooth)、SG卷积导数、多元散射校正(MSC)、标准正态能量变换(SNV)、归一化(Normalization)等多种光谱预处理方法进行处理,基于偏最小二乘法(partial least squares,PLS),建立移动速度为0.3 m·s^-1(S1)和0.5 m·s^-1(S2)下库尔勒香梨的SSC和硬度模型。结果表明:移动速度为0.5 m·s^-1下,采用SG-DER(Savitzky-Golay Derivative)处理光谱图建立SSC模型优于0.3 m·s^-1,其预测集相关系数和预测均方根误差为0.8802和0.3915°Bri。而在移动速度为0.3 m·s^-1下的结果,采用SGS(Savitzky-Golay smooth)处理光谱图建立的SSC模型优于0.5 m·s^-1下的结果,其预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.8202和0.4708 N。后建立两个速度混合模型,采用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)和连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)筛选特征变量,后采用PLS,建立混合速度下硬度和SSC预测模型。从建模效果来看SPA和CARS都可以有效减少建模所用变量数、提高库尔勒香梨在线SSC和硬度检测模型的预测能力和运算速度,增强模型的稳健性等。采用CARS方法,从501个光谱中筛选出24个变量,建立了CARS-PLS模型,建立的SSC模型较好,其预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.9150和0.3719°Bri。采用SPA方法,从501个光谱中筛选出32个变量,建立硬度模型较好,其预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.8210和0.4920 N。混合速度建立预测品质模型比单一速度建立模型稳健一些。研究表明:不同移动速度对建立果品品质预测模型产生不同影响,该研究有助于果品品质在线分选提供技术支持。

摘要：促进高丰度元素在稀土永磁材料中的应用是推动中国稀土资源平衡利用的重要举措,目前针对高丰度La, Ce磁体的研究已经取得一定的进展,而高丰度Y元素在永磁材料中的研究相对不足。获得稳定的物相结构和理想的微观组织结构是发展低成本高性能稀土永磁材料的关键。本课题组的研究表明:通过小原子半径的Y元素取代,能够稳定形成主相的四方结构,同时避免晶界杂相的生产;Y元素较强的主相形成能力能够促进Y取代磁体中天然的核壳组织结构的形成,进一步通过Y/Ce的共同取代,能够实现对高丰度元素在磁体内分布行为的调控;通过设计富稀土含镓的合金成分,在15%Y(原子分数)取代Nd的条件下获得1.72 T的室温矫顽力,同时磁体具有较好的矫顽力热稳定性,与商业的含Dy磁体相当。

摘要：泛在电力物联网的建设对感知层设备提出了新的要求。针对目前小容量配电变压器无法感知高压进线侧信息的不足,提出了一种用于配电变压器的智能感知终端设计技术。该智能感知终端包括高压感知本体和智能测量终端两部分,高压感知本体可实现对配电变压器高压进线电压、电流的精确感知。智能测量终端则可通过边缘计算有效实现对配电变压器状态的监测以及对配电线路多种信息的检测。对高压感知本体传感的关键技术进行了分析,并对其传感准确度进行了测试。对智能测量终端的常用边缘计算技术进行了分析。该智能感知终端有效满足了电力物联网对配电变压器的感知要求,具有广阔的应用前景。

摘要：为满足大豆窄行密植播种作业要求,解决传统大豆播种机窄行密植行距过大,不易调节,排种性能差等问题,设计了一种单盘双行气吸式排种器,阐述了其基本结构与工作原理,并对工作过程及关键部件进行了理论分析,确定了影响排种性能的主要因素,利用搭建的单盘双行气吸式排种器试验装置进行单因素试验,得到排种性能较好情况时负压真空度、排种盘转速以及单圈吸种孔数的合理变化范围。以负压真空度、排种盘转速和单圈吸种孔数为试验因素,以合格指数、漏播指数和重播指数为指标进行3因素3水平正交试验。结果表明:对合格指数、漏播指数和重播指数各指标影响最显著的因素分别为排种盘转速、负压真空度、负压真空度;当参数组合为单圈吸种孔数64孔、排种盘转速18 r/min、负压真空度5k Pa时,内圈合格指数为98.45%,重播指数为0.72%,漏播指数为0.53%;外圈合格指数为97.82%,重播指数为0.63%,漏播指数为1.35%,对该因素组合进行试验验证,各指标优于行业标准要求。该文设计的单盘双行气吸式排种器实现了播种单体120 mm窄行密植播种,排种性能好,为黄淮海地区大豆密植播种机的研发提供参考。

摘要：车载蓄冷板是充冷式冷藏车的重要组成部分,缩短蓄冷板充冷时间对提高冷链物流的效率具有重要作用。提出了一种热管换热蓄冷板,模拟研究了蓄冷板充冷冻结过程,并通过实验验证了理论模型的可靠性。利用正交试验方法研究了热管管径、管间距、通道内载冷剂流速、雷诺数对蓄冷板充冷性能的影响。研究表明:常规单层厚度约为50 mm蓄冷板状态下,管径为7 mm、管间距为39 mm、通道内载冷剂流速为1.2 m/s、雷诺数为3.89时(最优参数),平均冻结时间和完全冻结时间分别为45 min和78 min;与现有文献报道的结果相对比,最优参数下热管换热蓄冷板的充冷时间大幅缩短。

摘要：水润滑轴承的轴瓦结构设计对其摩擦磨损和润滑性能有着重要影响.为提升其摩擦学性能,设计一种轴瓦布置有仿生猪笼草结构的水润滑轴承,主要为蜡质区的月牙形结构和唇部的径向脊形结构两类.利用ANSYS Fluent对简化后的轴承润滑水膜模型进行流场分析,改变不同转速、载荷和不同织构形状、尺寸,探究水膜承载能力和减摩性能的优化情况并进行机理分析.结果表明:通过比较不同织构形状、尺寸下的轴承水膜最大压力与摩擦系数,发现型号CC1006的月牙形织构和型号DR0102的径向脊形织构的水膜承载能力和减摩性能综合优化最佳.通过改变不同载荷,发现轴瓦布置有仿生猪笼草结构的水润滑轴承更适合应用于中速中载的条件下,此时其拥有优异的水膜承载能力与减摩性能.该研究为仿生表面结构的水润滑轴承设计及摩擦学性能提升等提供了分析方法和理论依据.

摘要：针对刚性机械臂在果蔬采摘作业中的不足,设计了一种结构简单、运动灵活的柔性采摘机械臂。首先,基于等圆弧假设建立了柔性采摘机械臂的运动学模型,对其进行了从关节空间到操作空间和从驱动空间到关节空间的正、逆运动学分析以及各柔性关节之间的解耦分析。然后,利用MATLAB软件对柔性采摘机械臂的运动学模型进行了数值计算,同时利用ADAMS软件建立柔性采摘机械臂的虚拟样机模型,选用与理论分析相同的工况开展运动学仿真,验证了理论分析结果的准确性。仿真结果表明,该柔性采摘机械臂可实现灵活、协调运动。研究结果可为后续柔性机械臂的运动控制提供依据。

摘要：为探究钾肥分期施用对冬小麦产量和氮素利用效率的影响,确定减氮条件下冬小麦高产高效的钾肥运筹方案,本试验选用高产强筋冬小麦品种藁优5766作为试验材料,于2018—2020年度冬小麦生长季,采用二因素随机区组设计,设置3个施氮水平:常规施氮水平(240 kg hm^(-2),N1)、减氮20%(192 kg hm^(-2),N2)、减氮40%(144 kg hm^(-2),N3),两种钾肥运筹方案:钾肥全部底施(K1)和分期施钾(底施50%、拔节期追施50%,K2)。结果表明,相同钾肥运筹方案下,N2处理的籽粒产量与N1处理无显著差异,N3处理的籽粒产量比N1处理显著降低,降幅达9.0%~11.6%。在相同施氮水平下,分期施钾可显著提高冬小麦籽粒产量和氮素利用效率。与K1处理相比,K2处理显著抑制硝态氮向深层土壤的淋溶,增加冬小麦植株氮素积累量,提高旗叶光合速率和硝酸还原酶活性、籽粒灌浆速率、穗粒数和千粒重;籽粒产量和氮素利用效率在常规施氮水平下两年度分别提高21.7%和20.2%,在减氮20%水平下两年度分别提高26.9%和26.2%,在减氮40%水平下两年度分别提高25.2%和21.1%。N3K2处理的籽粒产量、氮素吸收效率、氮素利用效率和氮肥偏生产力均显著高于N1K1处理。以上结果说明分期施钾在不同施氮水平下均能大幅度提高冬小麦籽粒产量和氮素利用效率,即使减氮40%,其籽粒产量仍显著高于常规施氮且钾肥全部底施的处理;采用192 kg hm^(-2)施氮量并配合分期施钾,冬小麦籽粒产量和氮素吸收效率最高,氮素利用效率和氮肥偏生产力亦到达较高水平,是高产高效的氮钾肥运筹方案。