轧件发生局部变形是楔横轧的主要工艺特征，尤其小断面收缩率轧件轴向流动能力弱，内外变形差异显著导致楔横轧成形困难.除了容易产生心部破坏缺陷，在轧件表层一定范围内出现的螺旋组织缺陷，也会降低产品的机械性能.本文通过轧制实验，展示出轧件螺旋组织缺陷宏观上呈现为车削后在表层一定深度范围内沿展宽螺旋线分布的亮带，微观上由轧件表面折叠向内部延伸呈带状分布的组织形态.结合有限元数值模拟方法研究了缺陷产生的主要原因，发现由于成形区的金属发生沿展宽负向的金属流动，导致轧件形成沿展宽螺旋线分布的表面折叠和小轴向应变带.同时，螺旋带附近较大的径向压缩使轧件由表面向内部沿折叠裂纹方向组织具有方向性.采用对模具楔尖倒圆角局部改善金属沿负展宽方向的轴向流动，可以既消除表层螺旋组织缺陷，又避免轧件心部损伤风险，使成形质量满足使用要求.经实验验证，确定了模具楔尖圆角的最优取值

利用扫描电镜和背散射衍射技术研究了Ti-6Al-4V合金在不同锤锻变形方式下的组织与取向变化.结果显示:随着镦拔变形次数的增加,Ti-6Al-4V合金中α相及β相组织均趋于均匀,而且两相的取向聚集越不明显;进一步热处理后,锻造过程中形变储存能得到释放,在释放过程中两相也会发生一定的倾转,轴向三次镦拔或者换向三次镦拔对组织均匀性改善明显.综合分析发现,密排六方结构的α相的取向分布对变形方式较敏感:原始棒材以及一次镦拔时,合金中α相的取向{0001}基面织构占了很大部分;随着镦拔次数增多,形变能增加,虽然{0001}基面滑移被抑制,但是{101

为解决强背景信号下冲击特征的提取问题,提出了一种自适应多尺度形态学分析方法.对于实际的待分析信号,分别定义长度尺度和高度尺度来确定多尺度形态学分析的结构元素,并基于信号的局部峰值实现自适应多尺度形态学分析.数值仿真实验分析表明,自适应多尺度形态学分析方法较单尺度形态学分析方法更利于提取信号的形态特征,避免了单尺度形态学分析在结构元素选择时的盲目性和对相关先验知识的依赖性.本文所提出的方法应用于轴承故障诊断,结果表明这种方法可以清晰地提取出各种特征信号

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率

一、检验工作程序 1. 取样：应科学、真实和有代表性，要求均匀、合理 2. 性状——包括外观、色泽、物理常数等 3. 鉴别——判断药物的真伪 4. 检查——判断药物的纯度，采用限度试验。检查项下包括：杂质检查、有效性、均一性和安全性试验 5. 含量测定——判断有效成分含量是否符合规定 6. 原始记录——必须完整、真实、具体，其是原始档案，应与检验工作同步进行 7. 检验报告——要求依据准确、数据无误、结论明确 二、误差与偏差 1. 误差——测定值与真实值的偏离称为误差（有绝对误差和相对误差、系统误差和偶然误差之分） 2. 偏差——一组测量值之间彼此符合程度称为偏差，常用SD、RSD表示 3. 降低误差的方法——选择合适的分析方法、校准仪器、增加平行试验、减少测量误差。做对照试验和空白试验 三、有效数字 1. 有效数字表示方法、有效位数确定 2. 修约规则（四舍六入五成双）与运算法则