摘要:有机紫外线吸收剂广泛应用于个人护理用品、塑料、纺织品等工业和消费品,是一种具有持久性、潜在生物累积性和毒性的新污染物,逐渐成为环境领域关注的热点。有机紫外线吸收剂的种类繁多,具有复杂的物理化学性质,在环境样品中的浓度通常较低并存在基质效应,如何选择或开发合适的分离分析方法尤为重要。该文综述了有机紫外线吸收剂的样品前处理技术,包括提取和净化技术,以及仪器分析方法,总结了有机紫外线吸收剂分析方法的最新研究动态,展望了未来发展方向,为相关研究提供参考。
摘要:接地网在电力系统中起到关键的保护作用,是保障系统安全稳定运行的重要基础设施。因此,迫切需要对其受到土壤腐蚀发生的腐蚀或断裂情况进行量化评估。瞬变电磁检测法能够克服传统检测方法需要断电或开挖的不足,但基于该方法进行接地网腐蚀与断点量化评估依赖于准确的视电阻率,现阶段基于烟囱模型的视电阻率反演方法存在准确度较低的问题,该文提出一种CNN-GRU-Atention算法的接地网视电阻率反演方法。首先通过瞬变电磁一维正演模型建立包含多种工况的瞬变电磁信号数据库,随后将数据输入所构建的CNN-GRU-Attention神经网络模型中进行训练,进而实现测点处视电阻率的高精度反演。与传统的CNN、CNN-GRU等算法相比,所提方法在反演准确性方面表现更优,拟合精度达到 90% 以上,能够显著提升接地网视电阻率的估算精度,为后续视电阻率成像以及腐蚀程度的定量评估奠定坚实基础。
摘要:碎片试验是钢化玻璃出厂前重要环节,目前碎片试验检测依赖人工方法,存在效率低、成本高问题,该文研究一种钢化玻璃碎片图像分割CH+EfficientVit-Rsprompter方法,其选用Rsprompter实例分割模型为基准网络,以多尺度线性注意力机制为核心的EffcientViT作为主干网络,既保持准确度又降低计算复杂度;再引人坐标注意力机制CoordAtt及设计高频通道注意力(HCAF)模块,扩大全局感受野,提升小目标定位准确性、边缘细节特征,实现钢化玻璃碎片图像准确分割。提出待检测区域碎片筛选机制,通过掩膜覆盖度计算,实现钢化玻璃碎片有效计数。建立训练、测试数据集,开展相关消融实验及对比实验,证明 CH+EficientVit-Rsprompter方法有效性、先进性,FPS、mAPbox 、 mAPmask 指标分别达到11.3、0.762、0.742,较Rsprompter模型分别提升 130% 、 0.7% 、 0.5% ;与人工检测相比误差 <3% ,可满足实际应用精度、速度要求。
摘要:锂离子电池作为航空航天装备和无人系统的核心能源组件,对其剩余使用寿命(Remaining usefulife,RUL)进行精准预测已成为设备健康管理的重要课题。针对锂离子电池容量退化过程中存在的原始数据噪声干扰、多物理尺度和长时间依赖等特性导致的预测挑战,提出一种融合多尺度卷积神经网络(Multi-ScaleConvolutional NeuralNetwork,MSCNN)和轻量化补丁变压器(Light Patch-wise Transformer,LiPFormer)的锂离子电池RUL预测方法。首先,针对噪声干扰问题,引人去噪自编码器(Denoising Autoencoders,DAE)对原始容量退化序列进行噪声抑制与特征重建,提升数据质量并降低异常波动对模型的影响。然后,运用MSCNN对时间序列数据进行多尺度特征提取,充分挖掘不同尺度下的特征信息。设计LiPFormer模块并利用层级化补丁划分策略,在降低计算复杂度的同时,有效建模容量衰减过程中的全局时序依赖关系,融合MSCNN与LiPFormer所提取的特征,以捕捉数据中的空间与时间特征。最后,将联合特征输入全连接层,实现RUL的回归预测。通过在NASA和CALCE 电池退化数据集上的大量实验,证明了基于MSCNN和LiPFormer融合的锂电池RUL预测模型具有有效的预测性能,相比其他模型具有更好的鲁棒性和预测精度。
摘要:压气机叶片是航空发动机的关键部件,长期服役于高温高压环境中易产生破损并影响整机性能。针对叶片全新更换导致高成本问题,3D打印修复技术逐渐成为延长破损叶片寿命的重要手段。然而,现有3D打印修复技术受限于效率低的问题,叶片截面轮廓检测尤其是制约维修周期的关键环节。该文面向基于选择性激光熔化的压气机叶片3D打印修复工艺,设计并搭建一套高效高精的叶片截面轮廓批量化视觉检测系统,实现叶片截面轮廓单工位像素数据的高精度获取及多工位位姿信息的自动化关联,确保检测结果的精度和效率。实验结果表明:系统检测效率可达10个叶片/min,关键特征尺寸检测误差 ≤±0.02mm ,可为SLM修复叶片提供精准的数据支持,有效解决现有叶片再制造技术周期长、效率低等问题,为航空发动机维修再制造领域提供重要技术支撑。
0 引言 党的十九大报告明确提出要“加快建设海洋强国”,而发展海洋工程装备是建设海洋强国的关键环节。海洋工程用钢作为最主要的结构材料,被广泛应用于大型集装箱船甲板、海上平台、海底隧道等领域,服役过程中长期承受复杂的动态载荷,极易发生疲劳失效[1-4]。截至目前,最大集装箱的装载量已经超过24000TEU水平,为了满足船体材料的力学性能要求,在集装箱船关键部位均采用大厚度的高强钢板(厚度 ⩾80m
摘要:该文提出一种结合有限元分析与纳米压痕实验的方法,研究ZnO基薄膜的横观各向同性力学性能。首先,基于Abaqus软件,通过有限元模拟纳米压痕过程,构建 ZnO基薄膜的横观各向同性力学模型,并求解最大加载力Fmax 、加载曲线指数 x 与薄膜弹性参数之间的无量纲函数关系。然后,通过纳米压痕实验获取薄膜的实验数据,结合柔度矩阵分析,计算 ZnO 和MZO薄膜在纳米压痕过程中的应力-应变关系以及弹性模量和切变模量。结果表明:Mo 掺杂对薄膜的力学性能有显著影响,适量掺 Mo可提高 MZO薄膜的弹性模量,并减小切变模量的各向异性;然而,过量掺Mo会导致弹性模量下降,切变模量上升。该方法可为薄膜材料力学性能的研究提供一种新的思路,能够有效评估不同掺杂浓度下薄膜的稳定性和可靠性。
摘要:碳酸盐岩中碳酸盐矿物的稀土元素对古环境反演至关重要,却极易受黏土矿物干扰。该研究建立阳离子表面活性剂抑制酸溶碳酸盐岩时黏土矿物溶出的方法:阳离子表面活性剂通过静电吸附在黏土表面,将其亲水性转变为疏水性,抑制其溶解。研究先以高岭土为代表,加入四种阳离子表面活性剂开展酸溶实验,后针对实际碳酸盐岩样品,探究对黏土矿物溶解的抑制机理及对稀土元素测定的影响。结果表明:阳离子表面活性剂能成功吸附在黏土矿物表面,改变其性质;STAB对高岭土以及碳酸盐岩原矿中黏土溶解的抑制率最高分别可达 88.7%.90.71%.92.10% 87.93% 95.65% ;动力学分析表明,STAB在不改变溶解机理的情况下,有效降低了 Al3+ 的溶出速率;经该方法处理后测定稀土元素,有效排除黏土矿物中稀土元素的干扰,提升测定准确性,使稀土元素特征异常指数更契合实际沉积环境,为抑制黏土矿物溶出提供了新的前处理方法。
摘要:为解决微生物菌落培养研究中菌落挑取、培养、鉴定工作量大、重复度高的问题,提出一种基于光学成像的菌落去重复挑选策略。通过宏观成像对菌落进行计数和定位,与通过微观成像获取的菌落特征信息结合,并使用贪心算法对获得特征信息的菌落进行挑选,实现菌落挑选的去重复工作。该方法成功建立了多维度菌落识别方法与技术路线,将200个菌落样本的挑选方案的获得缩减至 5min 内,且当挑菌数与菌落样本种数之比为3时,菌落覆盖率超过 90% 。与传统的人工去重复和连续稀释法进行菌株挑选相比,基于光学成像的菌落挑选策略能够提高菌落挑选效率,降低人力资源成本,并有效提高挑菌的覆盖率。
摘要:液滴打印成形金属点阵结构可实现定制热膨胀系数,有望利用此类结构实现航天装备在极端温度环境下的稳定使用。目前基于激光法和顶杆法的商用变形测量装置通常要求使用标准试样以确保高精确性,但金属点阵结构为非标准结构,尺寸和几何形状多样;光学图像法基于光学相机,易受多源噪声影响,不适用于极端低温环境。该文研制一套适用于3D打印金属点阵结构的热膨胀变形测量装置,该装置可实现 -70-200‰ 金属点阵结构热膨胀系数的精确测量,稳定性偏差低于 0.175μm ,可靠性偏差低于 1.25μm ,测量可重复性高于 99.2% ,测量精度达到 99.3% 0利用该装置测量金属液滴打印点阵结构的跨温域热膨胀系数,验证测量装置的可行性,得到准确的测量数据,可为后续研究人员提供参考数据。
摘要:与传统海上风能和波浪能发电装置相比,半潜式风力机(SPIC)和波浪能装置(Wavestar)组成的耦合系统SPIC-Wavestar 存在更广阔的应用前景。基于频域和时域的分析方法,运用势流软件AQWA,对 SPIC-Wavestar耦合系统进行水动力分析。通过调整波浪能装置的阻尼系数与水平臂长,并改变波浪入射角,深入分析平台的纵荡、垂荡、纵摇运动响应以及波浪能装置的总功率变化。研究发现,阻尼系数与水平臂长对耦合系统的运动响应和总功率具有显著影响,存在最优阻尼系数与水平臂长,使系统功率达到最佳;波浪方向对平台运动和波浪能装置功率输出也有重要影响。
摘要:小型空气净化装置具备安装灵活、占用空间小的优点,可用于城市隧道污染物控制。但在多台净化器连续布置情况下,净化气流与隧道通风的气流耦合特性,以及在实际非均匀分布特征下的污染物控制效果研究匮乏。该文以小型分布式静电除尘器为对象,对城市隧道纵向通风条件下设置多台净化装置的污染物控制效果进行模拟分析。对比相邻净化器间距、净化出流方向和净化器布局对污染物控制的效果,结果表明,水平射出的净化气流主要作用于上部空间,易导致相邻净化器之间的净化气流短路问题。较大的净化器间距有利于缓解短路,间距为 210m 时,隧道全长平均污染物浓度降低 8.7% 。向下净化出流可有效改善短路, 30° 和 60° 净化后污染物浓度可显著降低 10.9% 和 10.3% 。净化器错位布置可改善短路,错位布置 0.5m 和 1m 时,污染物浓度可降低 5.4% 和 2.2% 。本研究为城市隧道内部污染物实际非均匀分布特征下,小型分布式净化装置的合理布局设计提供参考。
摘要:微试样力学测试方法广泛应用于被测材料体积受限、无法满足标准尺寸要求的测试场合,目前尚缺乏可靠的微试样力学测试装置。基于此,开展视频引伸计集成微试样力学测试装置研制,首先阐明装置整机工作原理及设计参数,对微型力学加载台开展机械结构和控制系统硬件设计;其次,对视频引伸计系统进行成像分析和硬件选型,设计目标识别算法;最后,采用LabVIEW平台开发集运动控制系统、数据采集系统和视频引伸计系统于一体的上位机测控软件。以低碳钢为例,采用经过校准的商业设备和自研装置开展材料力学测试,结果表明自研装置测量的弹性模量、屈服强度、抗拉强度、断后伸长量等力学性能参数相对误差均小于 0.5% ,表明视频引伸计集成微试样力学测试装置具有较高的精度和可靠性。
摘要:针对目前电厂发电机定子过热故障预警模型预测效果不佳、预警策略不全面而导致的故障误报率高、预警时间晚的问题,提出一种改进Informer与多指标预警相结合的发电机定子故障预警方法。该方法通过斯皮尔曼相关系数筛选输入特征,利用融合梯度中心化和多层残差连接的Infomer模型进行定子绕组温度预测;建立包括冷却温差动态阈值和指数加权移动平均(EWMA)残差阈值与K-S检验相结合的预警机制,以上海某电厂 660MW 机组发电机为对象进行验证。实验结果表明:所提模型的预测精度优于其他模型,且预警方法与故障记录相比能够提前1.6~2.75h 发出预警,与其他预警方法相比更及时。
摘要:紧固件广泛应用于管道系统中,但其与管道的接触改变了管道自由边界条件,引起导波反射,影响了导波技术在实际管道系统中的应用。针对导波在受接触作用管道处的反射问题,使用有限元数值模拟、实验方法研究接触作用载荷大小、接触作用尺寸和导波频率等因素对导波反射的影响,并基于模态匹配理论对该反射现象进行解释。研究表明:随着接触作用载荷、接触作用长度和导波频率的增加,导波反射分别呈现非线性单调增加、类似正弦曲线的非单调变化及非线性单调递减的趋势;反射过程中会产生模态转换,产生与人射导波不同的导波模态;导波反射产生的原因为接触作用改变管道边界条件,受接触作用的管道中导波模态与自由管道中导波模态不同,模态不匹配导致反射现象出现。
摘要:针对现场传感器含噪数据影响出水温度预测精度的问题,提出一种由对抗对比盲降噪自编码器(adversarialcontrastive blind denoising autoencoder,ACBDAE)和融合 Transformer与 BiLSTM网络的间冷塔出水温度降噪预测架构。首先通过ACBDAE网络对间冷塔数据进行盲降噪,构建残差GRU提取时间特征;采用InfoNCE正则化帮助模型更好地区分数据中的相似性和差异性;引入对抗网络提高自编码器重构数据的质量。然后降噪数据通过 Trans-BiLSTM网络进行出水温度预测,Transformer编码器可捕捉全局的序列信息和复杂的依赖关系,而BiLSTM则可以更好地捕捉局部的时序特征和变化趋势,以提高预测的准确率。结果表明:经过ACBDAE模型降噪后,预测模型 r2 (204号提高 3.13% ,MSE、MAE和MAPE分别减少约 76.24% / 71.16% 和 71.08% ,具有较好的间冷塔出水温度预测性能。
摘要:准确预测滚动轴承的剩余寿命(remaining usefulife,RUL)对于设备健康管理和故障预防至关重要。该文提出一种基于多维特征融合的多头注意力机制(multi-head attention,MHA)和双向长短期记忆模型(Bi-directional longshort-termmemory,BiLSTM)的性能退化起始点识别和RUL预测方法。首先,通过自编码器(autoencoder,AE)的重构误差(reconstruction eror,RE)与最大均值差异(maximum mean discrepancy,MMD)构建的复合损失函数作为轴承健康指标 (health indicator,HI),采用阈值超越(peaksover threshold,POT)法与局部均值递增检测法(local meanincrease detection,LMID)确定轴承性能退化过程中的退化起始点(degradation start point,DSP)。其次,采用AE提取的特征、MMD、RE 以及 AE 提取特征之间的均方根误差(root mean square error,RMSE)构建多维特征空间;再将多维特征输入到MHA和BiLSTM实现对轴承RUL预测,所采用的多头注意力机制可以动态选择相关度较高的特征进一步提高RUL预测的准确性。最后,采用PHM2012轴承数据集对所提出的方法进行验证,结果表明所提出的方法相比现有RUL预测方法,不仅能准确地确定性能退化起始点,还具有更高的RUL预测准确性。
摘要:车载储氢系统在使用过程中不仅要确保氢气的高效利用,还要保证在车辆行驶过程中相关振动安全性。通过ABAQUS软件采用随机响应的分析方法,对储氢系统进行随机振动模态分析,并基于模态分析与频率响应分析,以储氢气瓶组外部支撑框架为随机振动疲劳分析的研究对象,通过Fe-safe软件提出一种基于随机振动的疲劳寿命计算方法,对某车用储氢系统框架进行随机振动疲劳寿命性能分析。得到储氢系统在 X( 车左右)、Y(车上下)Z(车前后)方向的储氢系统框架随机疲劳寿命结果。表明在 X 方向上不会发生疲劳失效,在Z方向和Y方向同一位置(瓶托与框架连接处)出现最小疲劳寿命。整体来说,其Y方向疲劳寿命最小,为 145.6h ,但是均满足GB/T269907.4.3中的标准。由此可见瓶托与框架连接处为储氢系统框架中最薄弱的位置,建议对框架中该类结构进行加强优化,该方法也为车载储氢系统框架的设计开发提供指导。
摘要:为研究气液两相流的动态特性,并提高气液流型识别的准确性,提出一种基于信号特征提取与GWO-SVM的水平管道气液两相流流型识别方法。该方法利用环形电导传感器采集测量数据,在完成数据预处理的基础上,对信号时域特征参数进行提取。同时,采用变分模态分解对电导波动信号进行分析,通过计算各分量与原始信号的Spearman 相关系数,筛选出与原始信号相关性较高的本征模态函数,计算能量比作为频域特征参数。最终,将时频域特征参数输人GWO-SVM进行流型识别。实验结果显示,该方法对三种流型的识别准确率达 95.7% ,与传统SVM和PSO-SVM方法相比,GWO-SVM在流型识别方面展现出更高的准确率和鲁棒性。
摘要:针对现有深度学习技术在建筑工地高空作业人员安全带检测任务中,存在施工环境复杂、距离远导致检测效率低下的问题,提出一种融合边缘特征增强的级联群注意力工地施工安全带检测模型。首先,该模型在主干网络中进行边缘特征增强,有效提升了网络对复杂场景下模糊目标形态结构和边缘细节的特征提取;其次,设计CSP(cross stage partial)模块,通过融合级联群注意力(cascaded group attention,CGA)机制,减少冗余信息,提高计算效率;最后,引人融合ELA(efficient local attention)注意力的特征金字塔ELA-HSFPN,实现高、中、低不同尺度的跨分辨率特征高效的动态加权融合,提升了检测精度。实验结果表明,改进后的算法与基准模型YOLOv1ln相比,其平均精度值mAP提升了8.27百分点,检测效果明显得到提升,并且和其他的主流目标检测算法相比,也有明显改善,验证了新模型的有效性。