多探头涡流检测系统的设计与实现

介绍了一种共享式多探头涡流检测系统。利用涡流探伤仪的一个励磁信号源同时长距离驱动多个检测探头,与励磁信号源对应的信号处理通道对多路检测信号进行巡回处理,可大大提高系统效率,减少系统结构的复杂性。该系统的检测灵敏度、信噪比和探头间隔离度均满足实际检测需要,可作为标准涡流检测系统的通道扩展接口使用。实际应用于抽油杆的无损探伤,效果较好     

基桩的临界屈曲模态跃迁

考虑桩侧土摩阻力和水平抗力,建立基桩在轴向压力作用下的平衡方程.通过假设桩侧土阻力沿桩长均匀分布,水平抗力为弹性地基模型,采用级数法对基桩的屈曲问题进行求解.通过数值算例,分析水平抗力沿桩长分别为均匀分布和线性分布的情形下,两端铰支基桩的稳定性问题,重点讨论基桩在桩侧土抗力和摩阻力作用下的临界模态跃迁的现象.结果表明,由于桩侧土水平抗力的存在,使得基桩的临界屈曲荷载不一定是一阶屈曲模态所对应的屈曲荷载值.     

燃烧辅助合成LiNi0.05Mn1.95O4粉体及其性质研究

以醋酸锂、醋酸锰、硝酸镍、柠檬酸、乙二醇为原料,采用燃烧辅助合成锂离子电池正极材料LiNi0.05Mn1.95O4。采用X射线衍射、扫描电子显微镜、循环伏安、恒电流充放电等技术对合成产物进行物相、形貌及电化学性能分析与测试。结果表明:采用燃烧辅助合成LiNi0.05Mn1.95O4过程中,前驱体在空气中点燃后已形成单一尖晶石相,经750℃热处理4 h后得到的LiNi0.05Mn1.95O4粉末X射线衍射峰尖锐,结晶性好,晶粒尺寸均匀。该法合成的LiNi0.05Mn1.95O4粉末首次放电比容量为117.5 mAh.g-1,经50次充放电循环后的容量保持率为95.1%,合成的LiNi0.05Mn1.95O4粉末具有良好的电化学性能。     

超滤浓缩大豆蛋白工艺中的膜污染清洗方法研究

分析了超滤过程中大豆蛋白对膜污染的成因,并对不同清洗剂的清洗效果进行了比较。结果表明,采用单一清洗剂效果不显著,而用几种清洗剂交替清洗的方法能使膜通量恢复到95%以上。     

南京紫金山森林群落分层结构特征的小波分析

:利用小波分析技术,对南京紫金山森林群落样带中各层次的空间结构特征进行了研究,并分析了紫金山森林群落层次问结构特征的相关性O研究表明:紫金山森林群落中的各个层次都存在多个特征尺度,且同一层次的特征尺度间存在相对规律的倍数关系,显示群落层次间存在某种形式的嵌套等级结O构比较不同层次间的小波方差图,发现冠层盖度与灌木层基部盖度分别具有1 8 m ,36 m 和20 m 飞40 m 的特征尺度, 具较高的可比性; 两个层次结构特征与异质性水平沿样带的变化具有同步性,表现为灌木层结构特征随林冠层结构的变化而变化O 乔木层立木基部盖度的分析结果与其他层次分析结果的相关性不明显,在相对较大尺度上才显示出规律性的分布特征,表明乔木的冠层结构比其着生位置更多地影响群落中灌木层的格局特征。     

L—模糊拓扑空间的弱分离公理

在Ｌ－模糊拓扑空间中引入一组新的分离公理．即弱Ｔｉ（ｉ＝０．１．２,３,４）分离公理,给出了它们的特征刻划,研究了它们的一系列性质,证明了它们是一般拓扑学中分离性概念在Ｌｏｗｅｎ意义下的“好的推广”。     

基于小波变换分析阻抗胃动力信息

研究了基于小波变换提取胃运动信息的新方法,运用小波多分辨分析对采集的体表胃阻抗信号进行分解,去掉呼吸阻抗信号和血流阻抗信号,提取近似成份作为胃收缩信号.该方法能够提取胃运动的信号和同步胃电信号,可对提取信号的主频进行不同频带的分类,计算功率谱参数、描绘动态谱,从而研究胃动力情况.应用小波变换可以有效消除叠加到阻抗信号中的各种干扰,通过与同步胃电信号共同验证,该方法能完成阻抗信号提取,为临床胃动力信息研究提供一种体表无创伤新途径.     

高等院校近世代数课程问题型教学新模式的实践和教学效果分析

针对高等院校近世代数的课程特点和学生的实际学习情况,在近世代数课程教学过程中实施问题型教学新模式:激发学生观察事物和寻觅问题的冲动→诱导学生进入发问的角色→组织学生开展讨论→概括总结解决问题的过程→建立好问题案例库。新模式下学生的自主学习能力、探究能力、表达能力和解决问题的能力都得到提升,达到了近世代数课程预定的教学培养目标。     

11Li,14Be和17B核的软偶极共振模式

假定¹¹Li,¹⁴Be和¹⁷B核是由核芯和两个外层中子所组成,用Sum Rule探讨这类核的巨偶极共振,给出软偶极共振的能量和强度。结果与其它理论计算进行了比较。 关键词：     

基于稀疏性贝叶斯极限学习机的气动调节阀多类故障诊断

气动调节阀是工业过程中使用最广泛的终端执行机构之一,它的性能好坏直接影响控制回路的性能.将基于稀疏性贝叶斯的极限学习机(SBELM)方法运用于多类故障诊断,基于DAMADICS平台的典型气动调节阀多类故障模型数据通过SBELM进行训练.不仅能根据模型的先验知识和基于最大后验概率准则(MAP)的贝叶斯思想估计出模型输出的概率分布,而且能基于设定的性能指标自动剔除无用的训练样本,用一小部分观测数据达到多故障分类的目的,能训练出一个精确且紧凑的故障诊断模型.