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1.
为有效解决产品在研发过程中存在的一系列质量可靠性问题,本文提出了一种新的基于犹豫模糊偏好关系的改进FMEA方法。考虑到专家小组对不同失效模式评估时主要依据相关标准和自身经验,存在犹豫模糊不确定或自身偏好问题。本文首先对风险因子的评分标准进行犹豫模糊化,并用犹豫模糊偏好关系对失效模式的相对风险矩阵进行处理;其次,将得到的具有犹豫模糊偏好关系的综合偏好值与犹豫模糊评价信息相结合,得到改进的风险优先数,从而得出新的失效模式风险评估顺序对FMEA进行改进;最后,利用改进的FMEA模型对产品研发过程中的质量风险进行分析验证,使得风险结果更接近实际情况,进而提高研发成功率,显示该方法可行、有效。 相似文献
2.
传统的破片式防空反导战斗部爆炸后产生的破片杀伤元数量虽多,却不能有效击毁来袭的不敏感弹药,存在威力不足问题,因而限制了其发展。周向多线性爆炸成型弹丸(multiple linear explosively-formed projectile, MLEFP)战斗部爆炸后在周向产生多个高速、大质量、大长径比的对折型线性爆炸成型弹丸(linear explosively-formed projectile, LEFP),具备击穿、击爆厚壁壳体不敏感弹药的能力,因此在中近程防空反导作战中具备广阔的应用前景。从线性毁伤元的发展和对折型LEFP的成型技术出发,重点分析了炸药装药、药型罩等关键部件影响线性毁伤元成型的研究成果,对比了3种毁伤元初速工程计算模型的理论依据、优缺点等,概括了近年来对折型LEFP侵彻试验结果,最后总结了周向MLEFP战斗部及其毁伤元未来的发展方向。 相似文献
3.
HL-2M 装置供电系统研制 总被引:2,自引:0,他引:2
为满足 HL-2M 装置的供电需求,须配套建设相应的供电系统。通过仿真计算 HL-2M 装置的总体供 电需求,考虑到 HL-2A 装置现有的供电系统设备,提出了兼顾 HL-2A 和 HL-2M 装置供电需求的总体配置方案。介绍了国内首台 300MVA 立式交流脉冲发电机组、磁体电源、高压电源和电源控制系统的研制情况。 相似文献
4.
5.
田间原位可见-近红外光谱(VIS-NIR)能够有效的提高土壤属性的检测效率,但由于原位土壤中水分因素的影响,土壤属性的预测精度很难达到预期。如何有效去除土壤中的水分对土壤其他属性光谱预测的影响,是利用田间原位光谱高精度预测土壤属性所面临的难题,也是土壤光谱技术由室内转向田间的突破口。该问题的有效解决,可减除土壤样品的采集与室内预处理等过程,实现土壤属性的田间原位光谱测定。以新疆南部地区阿拉尔垦区十二团棉田为研究区,采用网格采样法共采集了116个0~20 cm深度的表层土壤样品,剔除1个异常值样品,得到115个有用样品,利用SR-3500型便携式地物光谱仪采集了231个样点的田间原位光谱数据,土样经风干、研磨和过筛等处理后测定其室内光谱和有机质含量。利用Kennard-Stone算法将115个土样分为69个转换子集及46个预测集,采用外部参数正交化法(EPO)、光谱直接转换法(DS)及光谱间接转换法(PDS)三种去除水分算法结合原位光谱反射率(R)、反射率一阶微分(R′)、反射率对数(LOG(R))以及反射率倒数(1/R)四种数学变换方式,运用随机森林(RF)模型进行不同组合模型的构建及精度评价。结果表明:(1)土壤有机质含量越高,土壤光谱反射率越低。土壤田间原位光谱反射率低于土壤室内光谱反射率;(2)室内光谱反射率与土壤有机质含量之间的相关性大于田间原位光谱,室内光谱经一阶微分变换后与土壤有机质含量之间的相关性显著提升。(3)土壤室内光谱反射率模型预测精度(R2=0.86, RPD=2.08, RMSE=1.55 g·kg-1, MAPE= 0.14)高于田间原位光谱反射率模型(R2=0.71, RPD=1.49, RMSE=2.17 g·kg-1, MAPE=0.20)。在去除水分算法模型中,以EPO一阶微分模型去除水分效果最好,决定系数R2由0.71提高到0.83,RPD由1.49提高到2.04,RMSE由2.17 g·kg-1降低至1.58 g·kg-1,MAPE由0.20降低至0.14。本研究实现了去除土壤水分因素的影响,提高了田间原位光谱预测土壤有机质的精度,为南疆棉田大尺度土壤有机质的预测及土壤肥力的评价提供了重要的参考。 相似文献
6.
近年来,二维材料由于其独特的性质而受到了广泛关注。在制备二维层状晶体的各种方法中,机械剥离法获得的薄层二维材料晶体质量高,适用于基础研究及性能演示。然而用机械剥离法从衬底上获得的材料具有一定的随机性,可能包含了少许相对较厚的部分。实现对这些二维薄层材料有效、快速且智能化的表征有利于促进二维材料性能的进一步研究。提出了一种基于深度学习的表征方法,通过搭建的编解码结构的卷积神经网络语义分割算法,可以根据光学显微镜图像进行分割和快速识别二维材料纳米片。卷积神经网络作为深度学习在图像处理领域中的典型算法,能够对光学显微镜图像中的复杂信息进行特征提取。首先采用机械剥离制备MoS2纳米片样本,通过光学显微镜采集高光谱图像并对样本进行标记,根据样本的厚度范围标记出不同的区域,对标记后的图像进一步处理,包括图像的颜色校准和剪切操作,得到用于网络训练和测试的数据集。针对光学图像中二维纳米薄片存在的低对比度、碎裂等特点,编码时加入残差结构和金字塔池化模型,有助于特征信息的提取;解码时融合编码路径中提取的浅层特征信息,以提高网络分割精度。实验中采用带权重的交叉熵损失函数解决类别数量不平衡问题和采用数据增强扩大数据集。对训练后的网络测试结果表明,模型像素精度为97.38%,平均像素精度为90.38%,均交并比为75.86%。之后通过迁移学习成功地对剥离的单层和双层石墨烯纳米片样本进行了识别,均交并比达到了81.63%,表明该方法具有普适性。通过MoS2和石墨烯纳米片的识别演示,实现了深度学习在二维材料的光学显微镜图像中的成功应用。该方法有望在更多的二维材料上得到扩展并突破自动动态处理光学显微镜图像的问题,同时为其他纳米材料的高光谱图像处理提供参考。 相似文献
7.
以4,4-二溴苯偶酰为原料,经过两步反应得到一种新的喹喔啉-三苯胺衍生物4',4''-(6-溴喹喔啉-2,3-二基)双(N,N-二苯基-[1,1'-联苯] -4-胺)(TP1)。通过1H NMR、13C NMR和HR-MS对其结构进行了表征,并利用紫外-可见吸收光谱和荧光光谱研究了衍生物对Fe3+的识别性能。光谱测试结果表明:衍生物溶液与Fe3+作用后,296nm处的吸光度出现明显变化,说明TP1能选择性识别Fe3+;当Fe3+浓度为4~200μmol/L时,TP1吸光度与Fe3+浓度呈现良好的线性回归关系(R2=0.9977)。
相似文献
8.
A buckling model of Timoshenko micro-beam with local thickness defects is established based on a modified gradient elasticity. By introducing the local thickness defects function of the micro-beam, the variable coe-cient differential equations of the buckling problem are obtained with the variational principle. Combining the eigensolution series of the complete micro-beam with the Galerkin method, we obtain the critical load and buckling modes of the micro-beam with defects. The results show that the depth and location of the defect are the main factors affecting the critical load, and the combined effect of boundary conditions and defects can significantly change the buckling mode of the micro-beam. The effect of defect location on buckling is related to the axial gradient of the rotation angle, and defects should be avoided at the maximum axial gradient of the rotation angle. The model and method are also applicable to the static deformation and vibration of the micro-beam. 相似文献
9.
10.
1,3-二羟基丙酮(DHA)是一种重要的化工原料,广泛应用于医药、化妆品及食品等领域.通过催化选择性氧化甘油制备DHA是一条高效、经济的工艺路线,而催化剂的种类及反应方式被证明对DHA的产率有较大影响.因此,结合近些年来相关文献,系统阐述了热、光和电这3种催化反应方式在甘油氧化制取DHA上的研究进展,并重点介绍了热催化路径中所选用的催化剂、相关研究实例及反应机理.最后,对甘油制备DHA的多路径选择性氧化的研究前景进行了展望. 相似文献