针对转子不平衡故障和滚动轴承微弱损伤性故障的复合故障诊断问题,提出了一种基于经验模式分解的故障诊断方法,进行复合故障的耦合特征分离和轴承损伤性故障信号特征提取研究.该方法首先通过经验模式分解将复合信号分解为若干个本征模函数(intrinsic mode function,IMF);然后通过计算各IMF与原始复合信号的相关系数确定包含故障特征信息的主要成分,除去虚假分量;最后针对主要成分中的低频成分进行频谱分析提出转子故障特征,针对主要成分中的高频成分进行Hilbert包络解调提取调制故障特征,即轴承损伤性故障特征.仿真及实验结果表明该方法的有效性和实用性

针对现今煤岩图像识别方法的缺乏与不足,为了挖掘新的煤岩图像识别方法以及更好地处理高维煤岩图像数据,提出了基于最大池化稀疏编码的煤岩识别方法.本方法在提取煤岩图像特征时加入了池化操作,在分类识别时采用了集成分类器,即多个弱分类器组成一个强分类器.实验结果表明:最大池化稀疏编码的特征提取方式能简单有效表达煤岩图像的纹理特征,大大增强煤岩图像的可区分性,获得较高的识别率,并且具有良好的识别稳定性.研究结果可为煤岩界面的自动识别提供新的思路和方法

采用半固态混合-机械搅拌-超声施振的方法制备了体积分数为10%的SiCp/7085复合材料，通过金相显微镜、扫描电镜和X射线衍射对颗粒分布与界面进行研究，重点研究超声外场对复合材料颗粒团聚与界面结合的作用机理.实验结果表明：单纯机械搅拌对400目颗粒的团聚与界面结合的作用效果有限；超声外场下，空化作用产生的微射流与瞬时高温高压能够有效破除颗粒团聚体的包裹层，打散颗粒；超声破除颗粒表面氧化膜，除去气体层，使熔体中的镁元素与颗粒直接接触并反应是改善熔体与颗粒润湿性的重要因素；最终在界面处生成MgAl2O4强化相，从而获得更优的界面结合

生命科学是21世纪的带头学科,在现代生命科学最前沿的研 究领域中,以研究人类基因组结构和功能为主的“蛋白质组计划 已经成为分子生物学的重要课题,并带动了整个生命科学的发展 随着科学不断发展,研究手段日新月异,我们从实践中体会到,在 蛋白质研究的日常工作中,一本关于蛋白质研究方法的工具书会 发挥很大的作用。1990年前后出版的《分子克隆实验指南)使核 酸操作技术实现了标准化,推动了“基因组计划”的发展和实现。 由于蛋白质结构和性质的复杂与多样性,难以归纳出般性的分 析操作规程

用两种不同的试验方法,即带有尖锐缺口的室温冲击试验和带有缺口于-80℃下进行快速拉伸试验,对15A深冲弹钢中两种不同的铁素体形态（魏氏铁素体及状块铁素体）进行了材料脆化倾向的研究。结果表明,在原奥氏体晶粒大小相同的条件下,具有魏氏铁素体的试样其脆化倾向较小,而块状铁素体试样的脆化倾向较大。本文对这些结果作了进一步的讨论。关于15A和20A深冲弹钢中出现魏氏组织对冲击韧性和脆性转变温度的影响,近两年来国内曾有过多次研究。〔1〕〔2〕他们的结果均表明,在具有魏氏铁素体组织的试样中,其中冲击值均比不具有魏氏组织的块状铁素体为高,且脆性转变温度比块状铁素体的为低。近年来为了提高热轧钢板的韧性,采用轧后快冷,获得针状铁素体组织〔3〕。为了进一步弄清深冲弹钢中魏氏组织对机械性能的影响,使含有魏氏组织和不含魏氏组织（块状铁素体）的脆化趋势更加明显,本文从两个方面进行了研究:一为带有尖锐缺口的冲击试验,一为在-80℃对带有缺口的试样塑性和韧性降低的缺口敏感性。由于单纯室温缺口冲击试验使材料脆化的趋势,没有用降低温度的方法使材料脆化来得显著,故又采取了降低温度和快速形变结合的方式,使具有魏氏组织和不含魏氏组织的脆化倾向更趋明显，以便更好地进行比较。本文从力性实验数据和断口分析中均表明，具有魏氏组织的试样，其脆化倾向反比块状铁素体的小，因此，长期以来，笼统的认为反有魏氏组织都必定降低冲击值使脆化倾向中大的看法，是值得商确的

提出了一种基于保收敛粒子群优化算法的移动机器人全局路径规划策略,为移动机器人在有限时间内找到一条避开障碍物的最短路径提供了一种解决方案.首先建立环境地图模型,将连接地图中起点和终点的路径编码成粒子,然后根据障碍物位置规划出粒子的可活动区域,在此区域内产生初始种群,使粒子在受限的区域内寻找最优路径.在搜索过程中,粒子群优化算法的加速系数和惯性权重均随迭代次数自适应调节.仿真实验表明算法可在起点与终点之间找到一条简单安全的最优路径.与其他文献所提的方法进行了对比研究,结果表明本文所提算法具有更快的搜索速度和更高的搜索质量

Rh在紫外激发区间有着较强的表面增加拉曼散射(SERS).用循环伏安法研究了RhCl3溶液中Rh3+在Au电极上的电化学还原行为,用恒电位阶跃法在Au基底上制备了Rh沉积层,并用场发射扫描电子显微镜、能谱及电化学方法对得到的沉积层进行了表征.结果表明,在所选择的电位下用电沉积方法能够在金表面得到均匀的Rh沉积层,该沉积层保持了金属Rh原有的电化学特性.采用电化学方法通过先粗糙Au电极再沉积Rh的策略,可以制备粗糙的Rh表面作为紫外SERS基底.拉曼光谱实验表明,以吡啶为探针分子,该基底具有很好紫外SERS活性

氮化碳作为一种具有高催化性能的光催化剂，具有无毒无害，自然环境下稳定的性质，在水解制氢气氧气以及降解有机污染物领域得到了广泛的关注. 其中类石墨相氮化碳(g-C3N4)因其特殊的片层结构而具有较高比表面积，常配合孔结构的构造，提供光生载流子及反应物质的运输通道以及大量活性位点用于氧化还原反应，是具有高光电性能的一种光催化剂.制备该种催化剂孔结构的方法有硬模板法，软模板法与非模板法，其中硬模板法需要在实验后除去模板，软模板法的模板会随着高温除去，非模板法的制备过程没有模板的参与。本文根据近年文献的整理，着重阐述和比较各制备方法的优劣，结合常用的修饰手段总结各制备方法的变化趋势和发展方向，并对后续研究中制备方法的使用前景做出判断

为了给数控机床故障的精准诊断提供保障，延长数控机床使用周期，以数控机床历史维修记录为研究对象，对数控机床设备故障领域的命名实体识别进行了研究。在分析历史维修记录中的故障描述特点后，提出了一种基于双向长短期记忆网络（Bidirectional long short-term memory, BLSTM）与具有回路的条件随机场（Conditional random field with loop, L-CRF）相结合的命名实体识别方法。首先，对输入语句进行分词和标注，使用Word2vec中的Skip-gram模型对标注语料进行预训练，将其生成的字向量通过词嵌入层转化为字向量序列；然后，将字向量序列输入BLSTM学习长期依赖信息；最后将句子表达输入L-CRF获取全局最优序列。实验结果表明，该方法明显优于其他命名实体识别方法，为数控机床设备的智能检修与实时诊断任务打下了坚实的基础

螺纹插装式溢流阀阀套精加工采用碳氮共渗后磨削的制造工艺，内锥面的形位误差会影响溢流阀的使用寿命和静动态特性，制造过程需要精准控制内锥面的误差。通过对工艺分析建立制造误差模型并应用研究，由此获得内锥面自身角度的合理误差范围，以及内锥角误差与磨削量之间的变化关系。根据阀套结构特点设计专用的检测装置，并对检测原理和测量误差进行分析，通过误差校对提高检测精度。对热处理后的阀套进行轴向尺寸分组，并采用基准统一原则，保证磨削制造精度的稳定性。根据检测原理和误差模型对试磨件进行误差计算，并据此调整磨削参数，使制造误差合格；后续制造时采用检测装置快速测量阀套的密封圆轴向尺寸，使制造误差均落在控制范围内，保证批量生产的可控性。研究表明，基于某型溢流阀的设计及工艺参数，内锥面自身角度的实际制造误差控制以±0.8°为宜，对应的密封圆轴向最大磨削公差为0.186 mm、修正后的最小磨削公差为0.075 mm；实验验证了误差模型的准确性，所述检测方法的角度测量误差为0.06°、密封圆轴向尺寸测量误差为2 μm，因角度测量误差带来的最大、最小磨削量范围偏差可通过内锥角实际制造误差的收缩进行补偿；所研究的理论与方法也为其他内锥面的制造控制及逆向工程提供了系统的方法