基于神经网络的多种油样分析技术融合诊断

针对4种最常用的油样分析技术(铁谱、光谱、颗粒计数及理化指标分析)的信息融合问题，依据基于规则的专家系统方法，建立了各油样分析技术的子专家诊断系统；依据专家经验建立各子专家系统的诊断结果与故障论域中各故障模式的关系，得到了用于神经网络学习的训练样本．在此基础上，通过对神经网络进行训练，并将待分析油样的各子专家系统诊断结论输入训练成功的网络，即得到融合诊断结果．实例分析表明所建立的分析方法便捷有效．     

天然产物Liphagal的全合成研究进展

简单介绍了Liphagal的提取分离、结构特征、生物活性以及国内外课题组对该分子的研究情况。首先阐述了Liphagal的生源合成假设，并详细综述了该分子近6年内的5种具有代表性的全合成方法，且强调了该分子全合成研究关键在于苯并呋喃环、6/7双环的构建。最后总结了5个课题组对Liphagal四环骨架的构建方法并讨论了合成中使用的每种策略的主要特点，为该分子进一步合成和研究提供参考。     

射频功率对氢气与反式二丁烯的低压电感耦合等离子体的影响（英）

利用等离子体聚合技术制备的GDP壳层是目前ICF靶丸的主要烧蚀层材料。为了了解GDP薄膜沉积过程中的CH等离子体的状态,采用朗缪尔探针和质谱仪对C4H8/H2等离子体的组分和状态参数进行了诊断,并对等离子体的电子能量分布函数、电子密度、电子温度等进行了深入分析。同时讨论了等离子体状态与放电参数之间的关系。研究发现,射频功率对等离子体参数有明显的影响。从10 W到35 W,电子密度正比于射频功率。随着射频功率的增加,在两步电离机制作用下,电子温度和等离子体电势呈现先减小后增大的变化趋势。另外,在高气压下,质谱诊断中发现了大量的稳定的小质量碎片离子,这表明在高气压下等离子体气相中的离子碎片聚合反应被抑制。     

航空发动机整机耦合动力学模型及振动分析

面向航空发动机整机振动, 建立了航空发动机转子-滚动轴承-机匣耦合动力学模型. 该模型具有如下特点: (1)考虑转子、滚动轴承及机匣之间的耦合作用; (2)考虑了实际航空发动机的弹性支承及挤压油膜阻尼效应; (3)将转子考虑为等截面自由欧拉梁模型, 运用模态截断法进行分析; (4)考虑了滚动轴承间隙、非线性赫兹接触力以及变柔性VC(Varyingcompliance)振动; (5)考虑了转子与机匣之间的碰摩故障. 运用数值积分方法研究了航空发动机的整机振动规律, 包括: 滚动轴承VC振动分析、弹性支承刚度对耦合系统临界转速的影响、转轴模态截断阶数NM对系统响应的影响分析、挤压油膜阻尼器参数对系统响应的影响分析、突加不平衡的瞬态响应分析以及转静碰摩故障特性分析等.      

光谱油样分析监测技术中的神经网络预测方法

光谱油样分析是机械磨损状态监测与故障诊断的重要技术,基于光谱数据的机械状态预测有利于发现机械系统的早期磨损故障。由于神经网络对于非线性模型的辨识和非平稳信号的预测,与传统预测模型相比具有明显的优势,文章将神经网络预测方法运用于光谱分析,提出了基于神经网络预测的光谱分析监测技术。在预测模型中采用了三层BP网络模型,针对神经网络的结构对于信号预测或模型辨识的精度具有影响很大的问题,文章利用遗传算法,对神经网络输入节点数、隐层节点数和网络收敛的均方误差(MSE)目标值进行了优化,得到了最优的网络预测模型。最后,对某发动机实际的光谱分析数据进行了预测和分析,并与传统ARMA模型的预测结果进行了比较,结果充分表明了本方法的有效性和优越性。     

Route to Stabilize Cubic Gauche Polynitrogen to Ambient Conditions via Surface Saturation by Hydrogen

Cubic gauche polynitrogen(cg-N) is an attractive high-energy density material. However, high-pressure synthesized cg-N will decompose at low pressure and cannot exist under ambient conditions. Here, the stabilities of cg-N surfaces with and without saturations at different pressures and temperatures are systematically investigated based on first-principles calculations and molecular dynamics simulations. Pristine surfaces at 0 GPa are very brittle and will decompose at 300 K, especially(110) sur...