研究了一种方便可靠的夹杂物评估方法：利用合适电化学充氢后的拉伸试样获取夹杂物并与极值统计法相结合估算不同体积钢中非金属夹杂物的最大尺寸并预测疲劳强度。研究选用工业生产的高洁净度20Cr2Ni4A齿轮钢，将淬火+低温回火态的标准拉伸试样进行电化学充氢，使拉伸断口由于氢脆现象存在一些以粗大非金属夹杂物为中心的脆性平台，从而可方便快捷地在扫描电子显微镜下对夹杂物的类型、尺寸和分布进行检测，并利用极值统计法对钢中的最大夹杂物尺寸进行评估。为了验证该方法的准确性，采用传统金相法和旋转弯曲疲劳试验对钢中非金属夹杂物进行了检测，结果表明，使用本文所提出的夹杂物评估方法预测的钢中最大夹杂物尺寸及疲劳强度与疲劳试验结果相吻合。因此，该方法有望成为预测高洁净度高强度钢中最大夹杂物尺寸及其疲劳强度的一种有效方法

一、参数在线检测 在线检测必须用专门的传感器(也叫电极或探头) 放入发酵系统,将发酵的一些信息传递出来,为发酵控 制提供依据

1.食品检测技术研究的对象与任务 2.食品检测技术的内容 3.食品检验方法及发展方向 4.总则

第一节 零件应变和应力状态的检测 第二节 材料表面性能电测技术 第三节 工件表面缺陷电测技术 第四节 工件内部缺陷电测技术

采用调频连续波（Frequency modulated continuous wave, FMCW）雷达实现非接触式生理信号检测，并提出了基于小波分析和自相关计算（Wavelet analysis and autocorrelation computation, WAAC）的检测方法。首先，毫米波FMCW雷达发射电磁波信号，并接收来自身体的反射信号。然后，通过信号预处理从中频信号中提取包含呼吸和心跳的相位信息，消除直流偏置并完成相位解缠。最后，基于小波包分解（Wavelet packet decomposition, WPD）从原始信号中得到心跳和呼吸信号，利用自相关计算减小杂波对心跳信号的影响，进而提取高精度的心率参数。应用FMCW雷达对10名受试者进行实验测试，结果表明本文方法得到的呼吸和心率的平均绝对误差率平均值分别小于1.65%和1.83%

电化学手段可以实现对不锈钢材料的快速评价和腐蚀机理研究，因而受到广泛应用。在不锈钢耐蚀性评价方面，最常采用的电化学手段主要有腐蚀电位测试、交流阻抗测试、恒电位极化测试以及循环动电位极化测试。本文分别针对上述四种电化学方法在不锈钢耐蚀性评价上的应用情况进行了介绍，明确了各种检测方法的特点。腐蚀电位及交流阻抗测试是无损检测手段，可以满足长周期腐蚀监测需求；恒电位极化和循环动电位极化测试可以获得材料的极化特征参数，有利于对材料的腐蚀机理及耐蚀性进行评价。结合当前的不锈钢腐蚀研究现状，展望了电化学方法在腐蚀研究领域的发展趋势：未来电化学方法将更多作为腐蚀调控手段，需要结合其他检测技术实现对不锈钢腐蚀过程的精细分析

采用旋转柱体法对不同类型的含氟连铸保护渣黏度进行检测，并基于Arrhenius方程通过非线性回归分析建立了新的黏度预测模型，分析了组分变化对黏度的影响。结合模型计算和实验检测，建立了CaF2?Na2O?Al2O3?CaO?SiO2?MgO渣系的等黏度图。结果表明，与传统的含氟连铸保护渣黏度预测模型相比，该模型计算的偏差在10%以内，当渣中w（CaF2）超过20%时，偏差逐渐增大，主要由于氟化物挥发造成炉渣成分变化，最终黏度实测值与炉渣初始成分不符，造成模型无法对黏度有效预测。此外，研究发现，CaF2的增加能显著降低炉渣黏度，而Al2O3和Na2O对黏度的影响受CaF2含量的限制。当w(CaF2)>17%，炉渣黏度随Al2O3含量增加而减小，当w(CaF2)<17%，Al2O3的增加使炉渣黏度显著增大；当w(CaF2)>11.5%，炉渣黏度随Na2O含量增加显著下降，当w(CaF2)<11.5%，Na2O含量变化对黏度的影响并不明显。此外，该等黏度图表明低黏度区w(CaF2)接近14%。通过调整等黏度图中各组分比例，可以改善保护渣的黏度和流动性，供钢铁工业应用

• 生物测试及方式 • 一般毒性试验 • 生物的分子和细胞水平检测 • 生物致突变、致畸和致癌效应检测 • 微宇宙法

以氢分压动态检测方法为基本原理,以西华特定律为含氢量计算公式的基本模型,研制了由真空变容单元、变容驱动单元和数据采集与处理单元构成的铝合金熔体含氢量快速检测系统.通过实时监测真空室实际压强和动态计算的理论压强以及二者的差值,快速获得熔体氢分压,利用经验公式计算熔体含氢量,不仅测试速度快、测试准确,而且具有操作简单和测试成本低的显著特点

大部分入侵检测系统的实现都会产生大量的报警信息,在一定程度上影响了系统管理,误报率也较高,影响了入侵检测的效果.针对这个问题,提出了一种基于节点关联的报警置信度计算方法,位于对等网络之上,节点在收到一系列入侵报警之后,需要进行节点关联,从而对报警信息进行融合,提取有效报警信息.其中根据关联对象的不同,节点关联又包括报警关联和信任关联两个层次,报警关联可用来判断入侵报警的有效性,信任关联可用来判断发起报警节点的可信性,给出了相关算法.仿真实验表明,使用该报警置信度计算方法可以提高入侵报警的检测准确率