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摘要:針對車載二甲醚水蒸氣重整制氫反應(yīng)體系,，分析了重整體系的熱力學(xué)效率；計(jì)算了體系中主要反應(yīng)的化學(xué)平衡常數(shù)隨溫度的變化關(guān)系,；確立了反應(yīng)體系的獨(dú)立方程并進(jìn)行了熱力學(xué)平衡計(jì)算,，研究了水醚比,、溫度,、壓力等對平衡的影響。結(jié)果表明：重整氣比二甲醚最高可增加15.45％的低熱值,；二甲醚在溫度大于473K,、水醚比大于2時具有很高的轉(zhuǎn)化率，平衡濃度接近于零,；重整氣中主要成分是H2,、CO和CO2,其中H2含量最高，最大濃度為72%,；二甲醚中碳元素在高溫,、低水醚比時主要生成CO，在低溫,、高水醚比時主要生成CO2,；壓力對反應(yīng)平衡濃度影響很小。

摘要:車載燃料重整制氫技術(shù)可以回收發(fā)動機(jī)尾氣余熱,，在線制取重整氣與汽油混合燃燒,。基于一臺1.6L四缸汽油機(jī),，在轉(zhuǎn)速1800r/min,，進(jìn)氣道絕對壓力61.5kPa，理論當(dāng)量比條件以及最大制動扭矩點(diǎn)火角條件下,，考察混重整氣對汽油機(jī)燃燒和排放性能的影響,。試驗(yàn)結(jié)果表明：隨著進(jìn)氣中重整氣混合分?jǐn)?shù)的逐漸增加，重整氣中氫氣的體積分?jǐn)?shù)逐漸升高,，燃油油耗率降低,，指示熱效率升高。尾氣中HC,、NOx和CO2的排放量降低,，而CO的排放量則有所升高。

摘要:汽油機(jī)電液式可變氣門正時系統(tǒng)(VVT)的響應(yīng)性能對發(fā)動機(jī)燃燒,、排放均有重要影響,汽油機(jī)瞬態(tài)過程中電液式VVT應(yīng)根據(jù)發(fā)動機(jī)工況快速調(diào)整到目標(biāo)相位,，但由于電液VVT的響應(yīng)性能受到多方面因素的影響，其速度尚有進(jìn)一步提升的空間,?；谠囼?yàn)和仿真分析，對影響電液VVT響應(yīng)性能的發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速,、機(jī)油溫度,、機(jī)油壓力等因素進(jìn)行了分析，并詳細(xì)分析了VVT階躍響應(yīng)過程各階段的影響因素,，提出了基于MAP查表的VVT前饋控制算法,，試驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠?qū)崿F(xiàn)VVT快速響應(yīng),，同時保證穩(wěn)定性,。

摘要:設(shè)計(jì)了基于Matlab/GUI的汽油機(jī)缸內(nèi)直接噴霧圖像實(shí)時處理程序，實(shí)現(xiàn)了圖像處理的可視化操作,。由于汽油揮發(fā)性較強(qiáng),，使得汽油機(jī)缸內(nèi)直接噴霧圖像相對柴油噴霧圖像而言，霧形邊界相對模糊,，且噴霧圖像信噪比較差,。為準(zhǔn)確提取汽油機(jī)缸內(nèi)直接噴霧研究中所需的噴霧貫穿距、噴霧錐角,、周長以及面積等參數(shù),，需要在圖像處理過程中精確地提取噴霧邊界，為此進(jìn)行了精確的噪聲濾波,、邊緣檢測,、形態(tài)學(xué)優(yōu)化等圖像處理。在確定霧形邊界后,，進(jìn)一步編寫程序計(jì)算出噴霧貫穿距,、噴霧錐角、噴射速度等參數(shù),，實(shí)現(xiàn)了噴霧特性參數(shù)的實(shí)時測量,。

摘要:通過高速攝影利用圖像處理技術(shù)研究生物柴油在爐窯內(nèi)的燃燒火焰特性，分別對火焰體積,、形狀和結(jié)構(gòu),、長度進(jìn)行了研究。結(jié)果表明：增大空氣過剩系數(shù)α,，火焰體積逐漸減小,，火焰變形越來越嚴(yán)重,；增加霧化壓力p，火焰體積先增大后減小,，火焰變形越來越嚴(yán)重,，火焰結(jié)構(gòu)越來越分散,；對火焰實(shí)際長度進(jìn)行計(jì)算,，在0.2s時間內(nèi)火焰長度波動范圍很大，呈現(xiàn)出突增與突降的規(guī)律,，存在“脫焰過程”,。火焰長度與空氣過剩系數(shù)α成反比,，隨著霧化壓力p的減小,，火焰長度曲線變化趨勢平緩。

摘要:在一臺火花點(diǎn)火發(fā)動機(jī)上,，分別進(jìn)行了CO2稀釋對生物質(zhì)燃?xì)庵锌扇冀M分CH4,、CO和H2的燃燒及排放性能影響的試驗(yàn)研究。研究結(jié)果表明,，稀釋燃燒能夠有效降低NOx排放量,；適當(dāng)?shù)南♂屄蕦Πl(fā)動機(jī)的平均有效壓力、循環(huán)變動以及熱效率的影響較小,，但過大的稀釋率會導(dǎo)致部分燃燒,。通過CO2稀釋燃燒的手段，可以得到生物質(zhì)燃?xì)庖砸欢嵝屎蚇Ox排放水平為指標(biāo)的適宜燃料條件范圍,。

摘要:針對雙吸式離心泵在大流量工況下容易遭到汽蝕破壞,，運(yùn)行可靠性差的問題，采用長短葉片復(fù)合葉輪對雙吸泵的空化性能進(jìn)行改善研究,。選用SST k—ω湍流模型及Rayleigh—Plesset空化模型,，對常規(guī)葉輪和復(fù)合葉輪雙吸泵進(jìn)行了全流道三維定常數(shù)值計(jì)算，并與試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了對比,，對葉輪內(nèi)部流場進(jìn)行了分析,。研究表明，長短葉片復(fù)合葉輪能夠顯著改善雙吸泵的空化性能,，降低必需空化余量,，減小空化區(qū)的范圍，改善葉片表面壓力分布及葉輪內(nèi)部流動狀況,，在大流量工況下改善效果更為明顯,。

摘要:針對具有超厚葉片的離心泵葉輪與蝸殼匹配問題，采用雙向耦合方法對3種蝸殼結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的振動位移和振動速度進(jìn)行了數(shù)值模擬,。計(jì)算結(jié)果表明,，由于葉輪與隔舌之間的流場動靜干涉作用，蝸殼受到交替的激振力作用，在不同時刻振動位移和振動速度分布呈周期性變化,；蝸殼基圓直徑與葉輪直徑的比值D3/D2對蝸殼振動有明顯的影響,，當(dāng)D3/D2≤1.013時，超厚葉片出口壓力誘導(dǎo)蝸殼振動強(qiáng)烈,；當(dāng)D3/D2逐漸增大時,，蝸殼振動明顯減弱。在設(shè)計(jì)工況下,，方案A（D3/D2=1.013）振動位移最大值為4.288×10-6m,，振動速度最大值為8.547×10-4m/s；方案C（D3/D2=1.19）振動位移最大值為2.923×10-6m,，振動速度最大值為5.253×10-4m/s,；優(yōu)選方案B（D3/D2=1.13）的振動最小，其位移和速度最大值分別為2.56×10-6m和4.823×10-4m/s,，僅約為方案A的60%,。該結(jié)果也驗(yàn)證了徑向力的作用規(guī)律與蝸殼振動特性的直接關(guān)聯(lián)性。

摘要:為了從理論上探討比轉(zhuǎn)數(shù)對葉片泵水力性能的影響,，以葉片泵基本方程為基礎(chǔ),，推導(dǎo)出在理想流體條件下的相對揚(yáng)程—流量方程和相對軸功率—流量方程，并對方程與比轉(zhuǎn)數(shù)的關(guān)系以及方程的應(yīng)用意義進(jìn)行了分析和討論,。分析結(jié)果表明：葉片泵相對性能曲線方程是高效工況集內(nèi)關(guān)于比轉(zhuǎn)數(shù)的泛函數(shù),，與穿過額定工況點(diǎn)的等效曲線的斜率有關(guān)；相對揚(yáng)程—流量曲線是關(guān)于比轉(zhuǎn)數(shù)的二次拋物線,；相對軸功率—流量曲線是關(guān)于比轉(zhuǎn)數(shù)的三次拋物線,；當(dāng)相對流量不等于1時，隨著比轉(zhuǎn)數(shù)的增大,，水泵相對效率降低,。比轉(zhuǎn)數(shù)越大，穿過額定工況點(diǎn)的等效曲線就越平緩,，水泵高效工況區(qū)在型譜圖中的位置越靠近流量軸,，反之，則越靠近揚(yáng)程軸,。

摘要:采用PIV測試技術(shù)對小位差比率射流元件內(nèi)部附壁射流流動進(jìn)行了測量,，得到了射流元件附壁流動速度場分布以及附壁點(diǎn)位置的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，從而為數(shù)值模擬研究提供參照和判斷,。分別研究了流量,、位差比率、補(bǔ)氣孔距離,、蓋板尺寸對射流元件附壁流場的影響,，并與數(shù)值模擬結(jié)果進(jìn)行了對比,。結(jié)果表明：一定范圍內(nèi)，流量和工作壓力對附壁點(diǎn)位置基本無影響,；小位差比率下附壁點(diǎn)距離比隨位差比率增大而增大,，得到了小位差比率下附壁點(diǎn)距離比與位差比率之間的關(guān)系式；附壁點(diǎn)距離隨補(bǔ)氣孔開孔位置變化先減小后增大,；位差比率和蓋板尺寸對射流元件附壁效果影響較大,。

摘要:農(nóng)田土壤重金屬變化對于農(nóng)田作物種植安全有著重要的影響。對山東省濱州市農(nóng)田耕層土壤重金屬Pb,、Hg,、Cd、Cr,、Cu和類重金屬As按照季度間隔進(jìn)行了從2010年1月至2013年1月的采樣測試。采用周期分析和快速傅里葉變換(FFT)譜分析方法計(jì)算各重金屬的主分量周期,，并做周期檢驗(yàn),。研究表明農(nóng)田土壤重金屬具有不同程度的累積趨勢，Pb具有2個季度的主分量周期,，Cd和As具有4個季度的主分量周期,，其他重金屬主周期特征不明顯。

摘要:基于不同土壤質(zhì)地,、結(jié)構(gòu),、有機(jī)質(zhì)含量條件下的田間持水率測定，分析了影響田間持水率的主導(dǎo)因素,。利用多元線性,、非線性模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，建立了田間持水率與常規(guī)土壤理化性能參數(shù)間的不同傳輸函數(shù),。結(jié)果表明：土壤干容重,、粉粒含量、黏粒含量以及土壤有機(jī)質(zhì)含量等常規(guī)土壤理化性能參數(shù)對田間持水率都有較大影響,；通過這些傳輸函數(shù)預(yù)測田間持水率都是可行的,，具有較高的預(yù)測精度（相對誤差小于10%），BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測效果最好（相對誤差3.24%）,。

摘要:根據(jù)室內(nèi)實(shí)驗(yàn)和數(shù)值模擬數(shù)據(jù),分別以土壤含水率和溶質(zhì)質(zhì)量濃度的實(shí)測值與其計(jì)算值標(biāo)準(zhǔn)差最小為優(yōu)化目標(biāo),建立溶質(zhì)和水分運(yùn)移參數(shù)識別的多目標(biāo)優(yōu)化模型,采用遺傳算法,、有限差分法和線性加權(quán)法相結(jié)合的計(jì)算方法,對模型進(jìn)行優(yōu)化求解。分別以單組,、2組和3組時刻實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)組合作為參數(shù)優(yōu)化初始數(shù)據(jù),獲取了土壤非飽和水分和溶質(zhì)運(yùn)移參數(shù)值,并以1345min時刻實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,。含水率計(jì)算值與實(shí)測值相關(guān)系數(shù)的最大值和最小值分別為0.9753和0.9450；溴離子溶液質(zhì)量濃度的計(jì)算值與實(shí)測值相關(guān)系數(shù)最大值和最小值分別為0.9646和0.9352,實(shí)測值與計(jì)算值吻合較好,表明用這一方法識別非飽和水分—溶質(zhì)運(yùn)移參數(shù)是可行的,。

摘要:基于冬小麥/夏玉米輪作體系再生水灌溉田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)對DNDC模型及其參數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證,，以再生水灌溉條件下N2O排放量與無機(jī)氮肥N2O施用條件下N2O排放量的比為1.14~2之間為依據(jù)，假定再生水中氮素與土壤中氮素對N2O排放的貢獻(xiàn)效應(yīng)之比為1∶1,、1.7∶1,、2∶1，對模型在再生水灌溉條件下土壤N2O排放的適用性進(jìn)行了定量評價,。結(jié)果表明,，DNDC模型較好地描述再生水（r=0.716, n=29, P<0.01）和地下水（r=0.703, n=29, P<0.01）灌溉處理土壤表層水分、地下水灌溉處理土壤5cm溫度（r=0.89, n=35, P<0.01）的動態(tài)變化,。模型能夠捕捉到灌溉,、降雨和施肥等事件所引起的N2O排放峰值，但是實(shí)測值往往滯后于模擬值,，說明模型還無法精確預(yù)測單個時間結(jié)點(diǎn)的N2O排放通量,。當(dāng)再生水中氮素有效性是無機(jī)氮肥中的1.7倍時，模型模擬的N2O累積排放量（1.84kg/hm2）與實(shí)測值（1.83kg/hm2）最為接近,，表明再生水中具有更高的氮素有效性,，模型適用于短期再生水灌溉條件下的土壤N2O排放總量的預(yù)測。

摘要:基于系列室內(nèi)水槽沖刷試驗(yàn),，定量研究了在9°坡度,、不同流量條件下含沙量對坡面流水動力學(xué)參數(shù)的影響。結(jié)果表明：隨含沙量增加,，水流雷諾數(shù)Re減小,，水流紊動強(qiáng)度減弱。弗勞德數(shù),、水流流速及流速修正系數(shù)α隨含沙量增加先呈減小趨勢,，當(dāng)含沙量S>300kg/m3時，各值均突然增大,，并隨含沙量的進(jìn)一步增加趨于穩(wěn)定,，表明此時水流型態(tài)發(fā)生變化，α均值為0.554,。含沙水流和清水水流能量損失比較標(biāo)準(zhǔn)不同,，得到的結(jié)論也不相同。當(dāng)S<300kg/m3時,，以相同Re或相同單寬流量作為比較標(biāo)準(zhǔn),，含沙水流阻力系數(shù)均大于清水對應(yīng)值；當(dāng)S>300kg/m3時,，以相同的Re作為比較標(biāo)準(zhǔn),，則含沙水流阻力系數(shù)小于清水對應(yīng)值，以相同的單寬流量作為比較標(biāo)準(zhǔn),，則含沙水流阻力系數(shù)大于清水對應(yīng)值,。

摘要:通過直剪試驗(yàn)，對添加EN—1后不同EN—1摻量,、養(yǎng)護(hù)齡期,、壓實(shí)度和含水率的砒砂巖固化土的凝聚力和內(nèi)摩擦角進(jìn)行了測定。結(jié)果表明：在試驗(yàn)設(shè)計(jì)的EN—1摻量,、養(yǎng)護(hù)齡期,、壓實(shí)度和含水率處理?xiàng)l件下，添加EN—1后,，隨EN—1摻量的增大和養(yǎng)護(hù)齡期的延長,，砒砂巖固化土的抗剪強(qiáng)度較素土有不同程度的增大，當(dāng)EN—1摻量為0.20%和養(yǎng)護(hù)齡期為30d時,，其抗剪強(qiáng)度最大,。添加EN—1后，砒砂巖固化土的抗剪強(qiáng)度隨壓實(shí)度的增大和含水率的減小而增大,。因此,，在砒砂巖地區(qū)實(shí)際應(yīng)用EN—1固土護(hù)坡時，為使EN—1固化土具有良好的抗剪強(qiáng)度并滿足工程需要,，建議EN—1摻量為0.20%，養(yǎng)護(hù)齡期在7~15d之間,，壓實(shí)度大于95%,，含水率略低于最優(yōu)含水率為宜。

摘要:為探尋簡單可行的厭氧發(fā)酵過程中揮發(fā)性脂肪酸(VFA)質(zhì)量濃度與碳酸氫鹽(TIC)堿度的測試方法,，選用Nordmann滴定法與精密儀器法,，在實(shí)驗(yàn)室條件下，對中溫全混式雞糞發(fā)酵液進(jìn)行比較測定,，并對該滴定法進(jìn)行一定的修正,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，修正前滴定法與精密儀器法測得的VFA質(zhì)量濃度及TIC堿度存在極顯著差異,，均值相對誤差均在50%以上,，修正后差異性不顯著，均值相對誤差顯著降低,，且在有機(jī)負(fù)荷高于4.0g/(L·d)時,，均值相對誤差低于10%，可實(shí)現(xiàn)更為簡便準(zhǔn)確的VFA及TIC質(zhì)量濃度測定,；修正后滴定法測得的總VFA質(zhì)量濃度與氣相色譜法測得的乙酸質(zhì)量濃度間存在良好的相關(guān)關(guān)系,，可實(shí)現(xiàn)由滴定法估算實(shí)際厭氧發(fā)酵中的乙酸質(zhì)量濃度；在對厭氧發(fā)酵系統(tǒng)的酸化預(yù)警作用中,，相比于pH值,，采用修正后滴定法測得的VFA與TIC質(zhì)量濃度比更為及時有效,。

摘要:借助Design-Expert(version 8.0)軟件，采用Box-Benhnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)法及響應(yīng)面分析法,，對食草性牲畜糞便與秸稈利用光合微生物進(jìn)行聯(lián)合制氫的預(yù)混工藝進(jìn)行優(yōu)化研究,。設(shè)定三因素三水平的響應(yīng)面試驗(yàn)，三因素為pH值,、預(yù)混溫度,、預(yù)混時間，響應(yīng)值為OD值,，零點(diǎn)試驗(yàn)進(jìn)行3次,。使用Design-Expert軟件對響應(yīng)面試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，結(jié)果表明,，響應(yīng)面模型中二次方模型表達(dá)最準(zhǔn)確,，三因素間存在顯著相關(guān)性，通過回歸方程的修正得到優(yōu)化后的預(yù)混工藝為：時間6.3d,、pH值4.9,、溫度48℃，預(yù)估計(jì)最大OD值為2.6968,，預(yù)測值與驗(yàn)證試驗(yàn)平均值接近,。

摘要:研究了小麥秸稈丙酸法預(yù)處理的反應(yīng)歷程和反應(yīng)動力學(xué)。脫木質(zhì)素過程分為0~60min的快速脫木質(zhì)素和60~180min的脫殘余木質(zhì)素2個階段,。通過建立反應(yīng)動力學(xué)方程,，獲得了丙酸法預(yù)處理小麥秸稈的化學(xué)反應(yīng)速率常數(shù)和反應(yīng)級數(shù)。溫度分別為333,、343,、353、363K時,，速率常數(shù)分別為0.0023,、0.0028、0.0037,、0.005,，反應(yīng)級數(shù)為一級。在一定溫度和時間條件范圍內(nèi)的動力學(xué)研究表明,，小麥秸稈的丙酸法預(yù)處理的平均反應(yīng)活化能為26.05kJ/mol,，頻率因子為26.797L/（mol·min）。

摘要:以生物質(zhì)稻殼氣化殘?jiān)≧HA）為原料,，通過KOH溶液高溫水熱反應(yīng)制取RHA硅溶膠,，采用水熱合成法制備K—ZSM—5分子篩?？疾炝藷崴磻?yīng)時間對Si溶出率的影響,，分析了RHA硅溶膠的復(fù)雜物質(zhì)組成,。研究了RHA硅溶膠復(fù)雜合成體系中，模板劑種類,、硅鋁摩爾比,、晶化溫度和晶化時間等因素對K—ZSM—5分子篩成核與生長過程的影響規(guī)律；并采用XRD,、SEM,、ICP、TG,、N2吸附脫附等手段表征分子篩晶體,。結(jié)果表明：直接以RHA硅溶膠為原料合成K—ZSM—5分子篩時，對有機(jī)模板劑的結(jié)構(gòu)導(dǎo)向作用要求較高,；采用乙醇類的弱有機(jī)模板劑無法合成出分子篩晶體,；采用低含量的TPABr強(qiáng)有機(jī)模板劑，可以在一定硅鋁摩爾比范圍內(nèi)合成出晶形較為完備的K—ZSM—5分子篩晶體,，但存在合成體系可調(diào)范圍比較窄,，晶形雜亂且粒度較大，合成溫度較高,，合成時間較長等劣勢,。實(shí)驗(yàn)還發(fā)現(xiàn)，煅燒方式對所合成的大粒度K—ZSM—5分子篩晶體的孔道結(jié)構(gòu)影響較大,，直接550℃高溫煅燒容易形成積碳,，須在350℃中溫?zé)峤?h后，再550℃高溫煅燒才能獲得純凈的K—ZSM—5分子篩產(chǎn)品,。

摘要:采用原位水熱合成法在多孔α-Al2O3上制備了CoAPSO-5分子篩膜；通過XRD和SEM檢測,，證明所合成的CoAPSO-5分子篩膜致密,、均一、厚度20μm無取向,；通過氣體滲透法檢測所合成的分子篩膜為無缺陷,；同時，考察了CoAPSO-5分子篩膜對CO2/CH4混合氣的分離效果,，滲透分離結(jié)果顯示,，在滲透壓差分別為0.3和0.5MPa時，CO2/CH4的真實(shí)分離系數(shù)分別為4.86和5.29,。

摘要:針對高靜壓技術(shù)對果蔬制品質(zhì)構(gòu)的雙重影響,，綜述了果蔬制品質(zhì)構(gòu)與細(xì)胞結(jié)構(gòu)的關(guān)系，并從細(xì)胞結(jié)構(gòu)的3個層面(細(xì)胞壁,、細(xì)胞膜和細(xì)胞間隙)闡明了高靜壓對果蔬制品質(zhì)構(gòu)的影響機(jī)制,。通過總結(jié)國內(nèi)外大量文獻(xiàn),，論述了高靜壓對固體、液體果蔬制品質(zhì)構(gòu)變化的影響,，最后提出了高靜壓對果蔬制品質(zhì)構(gòu)的研究重點(diǎn)和方向,，為改善果蔬制品的質(zhì)構(gòu)提供思路。

摘要:以牛肉為研究對象,，采用電子鼻技術(shù)考察實(shí)驗(yàn)參數(shù)——頂空空間,、樣品質(zhì)量和頂空生成時間對電子鼻傳感器響應(yīng)信號的影響。選取傳感器信號峰值和穩(wěn)定值進(jìn)行分析,，通過方差分析觀察單個傳感器以及整個傳感器陣列對不同參數(shù)的響應(yīng)情況,，同時結(jié)合主成分分析、線性判別分析得出較佳頂空空間為500mL,、樣品質(zhì)量為25g,、頂空生成時間為5min，并應(yīng)用此參數(shù)進(jìn)行電子鼻對儲藏0,、3,、5、7,、10,、12、14d牛肉樣品的檢測,，逐步判別分析正確率為98.57%,。

摘要:根據(jù)10~4500MHz間采后21周貯藏期間無損富士蘋果介電參數(shù)的頻譜特性，建立了蘋果可溶性固形物含量的支持向量回歸（SVR）預(yù)測模型和BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,；并綜合比較了采用原始頻譜（FF）,、主成分分析（PCA）和連續(xù)投影算法（SPA）優(yōu)選頻率對模型預(yù)測效果的影響。研究結(jié)果表明,，PCA—SVR建模效果最好,，其預(yù)測相關(guān)系數(shù)為0.883，均方根誤差為0.552,，PCA—BP的建模效果較PCA—SVR稍差,。并且發(fā)現(xiàn)經(jīng)SPA處理后的數(shù)據(jù)建立的模型，均方根誤差普遍較??；經(jīng)PCA處理后的數(shù)據(jù)建立的模型，預(yù)測相關(guān)系數(shù)普遍較高,。

摘要:采用可見/近紅外光譜在線檢測裝置進(jìn)行贛南臍橙可溶性固形物含量在線檢測模型優(yōu)化研究,。樣品以5個/s的速度運(yùn)動，采集可見/近紅外漫透射光譜。光譜經(jīng)過預(yù)處理后,，分別應(yīng)用向后區(qū)間偏最小二乘法（BiPLS）,、遺傳算法（GA）和正自適應(yīng)加權(quán)算法（CARS）篩選特征變量，并通過外部驗(yàn)證評價PLS模型預(yù)測能力,。一階微分處理后經(jīng)CARS篩選特征變量建立的PLS模型預(yù)測結(jié)果最優(yōu),，預(yù)測相關(guān)系數(shù)和預(yù)測均方根誤差分別為0.94和0.42%。結(jié)果表明CARS算法可有效簡化贛南臍橙可溶性固形物可見/近紅外光譜在線檢測模型并提高模型的預(yù)測精度,。

摘要:為了揭示紅外輻射與對流聯(lián)合干燥機(jī)理以及干燥過程的熱質(zhì)傳遞特性,，建立了聯(lián)合干燥過程的數(shù)學(xué)模型；數(shù)值模擬了稻谷干燥中的熱質(zhì)傳遞過程,；根據(jù)數(shù)值模擬的干燥條件,，搭建了紅外輻射與對流聯(lián)合干燥試驗(yàn)臺；通過紅外輻射與對流聯(lián)合干燥試驗(yàn),，研究了不同操作條件對干燥過程的影響,。結(jié)果顯示數(shù)值模擬結(jié)果與試驗(yàn)數(shù)據(jù)吻合良好。

摘要:基于馬鈴薯內(nèi)部結(jié)構(gòu)的異質(zhì)性和分布隨機(jī)性,，利用分形特性模擬了在干燥過程中的水分輸運(yùn)過程,。結(jié)果發(fā)現(xiàn)結(jié)合收縮和分形現(xiàn)象的模型呈無收縮現(xiàn)象連續(xù)介質(zhì)模型更接近實(shí)驗(yàn)值，且分形模型的內(nèi)部壓力分布沒有出現(xiàn)像連續(xù)模型呈比例逐層下降的現(xiàn)象,。包括收縮的分形模型與孔的連通性,、孔隙率、面積分形維數(shù)和孔最小最大直徑比值成正比,，與迂曲分形維數(shù)和迂曲度成反比,。

摘要:采用堿性蛋白酶Alcalase 2.4L水解花生乳狀液體系中蛋白質(zhì)，研究了蛋白酶在乳狀液體系中的水解特性,。結(jié)果表明：蛋白質(zhì)水解度隨著初始酶濃度的增加而提高,，在酶濃度一定的情況下水解度隨著初始底物濃度的提高而降低。蛋白質(zhì)水解度與乳狀液的破乳率存在顯著正相關(guān)(r=0.983),。在花生乳狀液體系中Alcalase 2.4L的水解動力學(xué)參數(shù)Km=0.0698mol/L,，Vmax=3.71×10-4mol/(min·L)。由實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)推導(dǎo)出蛋白質(zhì)酶解初級階段的動力學(xué)方程,，確定蛋白質(zhì)水解和乳狀液破乳的臨界初始底物質(zhì)量濃度為8.73g/L（加酶量為0.05%）。在酶和底物初始濃度以及反應(yīng)時間確定的前提下,，通過動力學(xué)方程可預(yù)測破乳過程中蛋白質(zhì)的水解度及破乳率,。

摘要:以W/O、W/O/W乳狀液形式包埋鹽鹵,，制備成具有緩釋作用的新型乳液型豆腐凝固劑,，應(yīng)用于豆腐生產(chǎn)。研究發(fā)現(xiàn)：乳化型凝固劑可以減緩凝固劑與大豆蛋白的作用強(qiáng)度，改善豆腐凝膠的空間結(jié)構(gòu),，降低凝膠硬度,，而保持原有彈性。乳液凝固劑的使用能一定程度上減少豆腐加工過程中蛋白質(zhì)和大豆異黃酮的物理損失,，提高大豆異黃酮保有量,。此外，豆腐凝膠亮度與白度均有上升,。

摘要:闡述了波譜成像技術(shù)在作物病害信息早期檢測方面的研究進(jìn)展,。作物病害是制約農(nóng)業(yè)生產(chǎn)穩(wěn)定發(fā)展的重要因素。實(shí)時,、靈敏,、可靠的作物病害檢測和防治是進(jìn)行科學(xué)的作物生產(chǎn)管理的基礎(chǔ)。利用多光譜圖像,、高光譜圖像,、熱紅外圖像等波譜成像技術(shù),結(jié)合作物病理學(xué)以及化學(xué)計(jì)量學(xué)的方法，對感病植株進(jìn)行早期檢測,，建立能準(zhǔn)確反映作物病害的檢測模型和病害程度的定量描述模型,，對提高作物抗病機(jī)制的研究，科學(xué)指導(dǎo)作物生產(chǎn)具有重要的意義,。

摘要:應(yīng)用高光譜成像技術(shù)無損檢測柑橘的缺陷,。選取蒂腐、黑斑,、褐腐,、結(jié)痂缺陷果和正常果各30個,，提取并分析了5類果皮感興趣區(qū)域光譜曲線并結(jié)合主成分分析法確定2個最佳波長(615nm和680nm),，然后基于特征波長作主成分分析，選取第2主成分作為分類識別圖像,，提出采用特征波長主成分分析法與波段比算法相結(jié)合的方法,，識別率達(dá)到94%,。試驗(yàn)結(jié)果表明,高光譜成像技術(shù)可以有效地對帶有蒂腐、黑斑,、褐腐,、結(jié)痂缺陷的柑橘進(jìn)行分類識別。

摘要:應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)對草莓品種快速鑒別進(jìn)行了研究,。通過比較7種預(yù)處理方法,，確定SNV+MAF+2D組合預(yù)處理方法最佳。采用相關(guān)系數(shù)閾值法提取了14個與草莓品種信息相關(guān)的特征光譜,。建立了基于548～562nm范圍內(nèi)14個特征光譜的PLS—ANN,、PLSR,、PCR 3種校正模型。經(jīng)預(yù)測集樣品驗(yàn)證,，主成分?jǐn)?shù)為9時的PLS—ANN模型最優(yōu),，其預(yù)測相關(guān)系數(shù)和預(yù)測均方根誤差分別為0.9677和0.461。結(jié)果表明,，通過提取少量特征光譜建立PLS—ANN校正模型能實(shí)現(xiàn)草莓品種的快速鑒別,。

摘要:針對馬鈴薯丁粘連圖像分割問題，提出一種融合分水嶺和改進(jìn)馬爾科夫隨機(jī)場（MRF）的分割方法,。分水嶺方法可以將粘連圖像分割為若干一致性較好的區(qū)域,，恰好有利于MRF進(jìn)行標(biāo)記，同時,，針對實(shí)際應(yīng)用中區(qū)域勢團(tuán)勢能不一致的情況,，通過改進(jìn)勢函數(shù)確定MRF的條件概率，使其在全局上具有一致性,，從而解決粘連分割問題,。用分水嶺方法對圖像進(jìn)行初始分割，將圖像轉(zhuǎn)化為塊狀表示,。綜合考慮初始分割區(qū)域的相對高度和面積,，用改進(jìn)的MRF標(biāo)記正確分割區(qū)域和過分割區(qū)域。計(jì)算過分割區(qū)域與鄰域的緊密度,，選擇緊密度最大的鄰域并與之合并,。試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在繼承了分水嶺方法優(yōu)點(diǎn)的前提下,，解決了過分割的問題,，正確率為95%。

摘要:提出了一種基于超聲波傳感技術(shù)的溫室草莓冠層三維重構(gòu)與測量方法,，用Matlab軟件的interp1()函數(shù),、quad函數(shù)、surf函數(shù)等進(jìn)行溫室草莓冠層曲線,、曲面的擬合并完成面積,、體積的計(jì)算。以6壟溫室草莓冠層作為試驗(yàn)對象,，采用該系統(tǒng)對其進(jìn)行3次重復(fù)試驗(yàn),，與人工測量結(jié)果進(jìn)行對比。分析結(jié)果表明,，檢測結(jié)果的可重復(fù)性較好（R2為0.9275,，RMSE為0.1358m3)，與人工測量結(jié)果相一致(R2為0.9411,，RMSE為0.1345m3)，該方法具有較高的穩(wěn)定性及可行性。

摘要:根據(jù)美國白蛾幼蟲網(wǎng)幕圖像色彩分布特征,，選擇RGB顏色空間,，分析網(wǎng)幕、葉片和樹枝的各通道數(shù)據(jù)的差值,，采用R—B色差模型并結(jié)合最大類間方差法和閾值算法,，分割網(wǎng)幕圖像。使用Freeman編碼算法和區(qū)域標(biāo)記計(jì)算出每一區(qū)域的面積,，使用多個面積的平均值和標(biāo)準(zhǔn)方差確定面積雙閾值,，進(jìn)行殘余噪聲去除。根據(jù)面積分別對大片白色區(qū)域和細(xì)小白色區(qū)域使用改進(jìn)的膨脹腐蝕法進(jìn)行圖像補(bǔ)償,。實(shí)驗(yàn)表明,，網(wǎng)幕圖像識別精度在85%以上，單幅圖像處理時間小于40ms,。

摘要:為了快速無損測量植物葉片的面積,利用Java編寫的軟件,，以Android智能手機(jī)為工作平臺,使用圖像處理技術(shù)對植物葉片面積進(jìn)行測量。測量步驟分為:圖像獲取,、圖像分割,、圖像二值化、濾波去噪,、葉片面積計(jì)算,。采用該方法分別對面積為100mm2的三角形、100mm2的正方形,、314.15mm2的圓,、112.26mm2的正五角星在150mm和200~800mm之間間隔為100mm的8個距離段進(jìn)行了面積測量,結(jié)果顯示其測量誤差范圍在-0.62%~0.79%之間。應(yīng)用該方法測量了代表不同植物葉片形狀的番茄,、茄子和楓葉葉片,，當(dāng)手機(jī)和葉片的距離在300~600mm時，測量結(jié)果與LI—3100型葉面儀測得的結(jié)果偏差在±1%以內(nèi),，其他距離段偏差均大于1%,。本研究設(shè)置圖像為2560像素×1920像素，測量精度能達(dá)到0.001cm2,，證明該方法具備精確測量葉片面積的能力,。

摘要:核函數(shù)形式的選擇與核函數(shù)參數(shù)值的大小是影響支持向量機(jī)的2個關(guān)鍵因素，傳統(tǒng)的支持向量機(jī)分類精度低,、時效性差,，為了獲得高精度、高時效性的支持向量機(jī),，從影響支持向量機(jī)的核函數(shù)與核函數(shù)參數(shù)值2個關(guān)鍵因素著手,，提出了基于變尺度混沌粒子群優(yōu)化（MSCPSO）混合核SVM參數(shù)的分類器,。將此分類模型用于預(yù)測生菜葉片的生育期，以及預(yù)測3個生育期的生菜葉片氮素水平,，預(yù)測精度分別達(dá)到91.51%,、85.38%、82.59%和81.26%,。與傳統(tǒng)的粒子群優(yōu)化混合核SVM的分類器和變尺度混沌粒子群優(yōu)化RBF_SVM分類器相比,，提出的分類器模型分類精度高、時效性好,。

摘要:為了快速,、無損地測量小麥生物量，根據(jù)小麥莖稈的力學(xué)特性,，設(shè)計(jì)了一種基于LabVIEW的小麥生物量檢測系統(tǒng),。以壓力傳感器為測量元件，以阿爾泰DAM—3056AH為高速采集模塊,，獲取的小麥?zhǔn)芡茥U作用產(chǎn)生的回彈力信號由LabVIEW測量系統(tǒng)完成數(shù)據(jù)的實(shí)時采集,、顯示和保存。利用該檢測系統(tǒng)在田間進(jìn)行小麥生物量檢測試驗(yàn),，以驗(yàn)證系統(tǒng)的性能,。試驗(yàn)結(jié)果表明不同品種的小麥莖稈回彈力具有明顯的差異，小麥莖稈回彈力與生物量（鮮質(zhì)量）具有一定的相關(guān)性,，采用線性回歸法建立兩者之間的回歸模型,，模型的決定系數(shù)R2達(dá)到0.7127。結(jié)果表明基于力學(xué)原理進(jìn)行小麥生物量檢測是可行的,。

摘要:采用黑龍江長白山地區(qū)長白落葉松人工林LiDAR數(shù)據(jù)和野外調(diào)查補(bǔ)充樣地?cái)?shù)據(jù),，利用樹冠高層模型和三維點(diǎn)云分割相結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)單木識別，選擇逐步回歸分析法進(jìn)行單木參數(shù)和生物量估算,。結(jié)果表明：機(jī)載LiDAR估測的長白落葉松單木參數(shù)與實(shí)測數(shù)據(jù)具有較好的相關(guān)性,，單木樹高、冠幅,、胸徑和地上生物量的R2分別為0.8732,、0.6335、0.7903和0.7992,；平均擬合精度分別為88.34%,、83.46%、85.11%和86.19%,；幼齡林,、中齡林、近熟林和成熟林的單木平均生物量分別為25.12,、94.08,、117.74,、279.33kg。

摘要:家禽視覺系統(tǒng)高度發(fā)達(dá),，LED光源優(yōu)點(diǎn)突出,，兩者協(xié)同創(chuàng)新并正在迅速形成新的交叉領(lǐng)域。綜述了具有代表性的家禽——雞規(guī)模養(yǎng)殖LED光環(huán)境調(diào)控技術(shù)的研究現(xiàn)狀,。在肉雞方面，通過LED的光色,、光照度與光周期等因子的調(diào)控,，可影響小腸黏膜結(jié)構(gòu)來提高營養(yǎng)吸收和促進(jìn)生長，通過影響衛(wèi)星細(xì)胞增殖及肌肉纖維發(fā)育提高屠宰性能與雞肉品質(zhì),，同時影響行為和健康,，增強(qiáng)免疫力，降低死亡率和疾病發(fā)生率等,。在蛋雞和種雞方面,，通過對光環(huán)境進(jìn)行調(diào)控，可影響其飼料消耗,，并促進(jìn)促黃體素和促卵泡素等激素的釋放來影響性成熟,、開產(chǎn)日齡、產(chǎn)蛋率等,，同時提高種雞的受精孵化率,，改善雞蛋品質(zhì)情況，有效降低啄癖現(xiàn)象,。最后,，分析了家禽規(guī)模養(yǎng)殖LED光環(huán)境調(diào)控技術(shù)存在的問題，并對發(fā)展趨勢進(jìn)行了展望,。

摘要:針對棲架養(yǎng)殖模式下蛋雞的發(fā)聲,，采用頻譜分析技術(shù)，運(yùn)用音頻分析軟件Sound Analysis Pro提取不同行為狀態(tài)下的發(fā)聲圖譜,，采集其聲學(xué)參數(shù)作為特征向量,，應(yīng)用J48決策樹算法、樸素貝葉斯理論和支持向量機(jī)模型分別構(gòu)建蛋雞發(fā)聲分類識別器,，利用開源的數(shù)據(jù)挖掘平臺Weka 3.6進(jìn)行實(shí)驗(yàn),。結(jié)果表明，棲架養(yǎng)殖模式下,，7:00~8:00的蛋雞發(fā)聲中,，產(chǎn)蛋叫聲、愉悅叫聲分別占全部發(fā)聲的42.2%,、21.6%,，相比于傳統(tǒng)的籠養(yǎng)模式,，有效地表達(dá)了蛋雞生長過程中的自然行為和生理活動；基于J48決策樹算法的蛋雞發(fā)聲分類模型識別率最高,，達(dá)到88.3%,，具有較好的識別效果，可運(yùn)用于蛋雞發(fā)聲的實(shí)時監(jiān)測和不同情感的分類識別,。

摘要:針對蝗蟲趨光選擇性,、蝗蟲趨光辨識敏感性、頻閃交變光照對蝗蟲趨光增益特點(diǎn),，利用所研制的陣列條紋調(diào)控光照光源,，對比優(yōu)選了蝗蟲趨光良好的光譜光照調(diào)控組合模式，進(jìn)行了蝗蟲趨光誘導(dǎo)試驗(yàn),，探討了蝗蟲趨光效應(yīng)激發(fā)的機(jī)理,。結(jié)果表明：陣列條紋光譜光照調(diào)控組合具有強(qiáng)化蝗蟲趨光視覺增益、調(diào)控蝗蟲趨光視動增效,、激發(fā)蝗蟲趨光聚集效應(yīng),、削弱蝗蟲趨光惰性的功效；蝗蟲趨光響應(yīng)激發(fā)效果由陣列條紋光譜光照能量及其調(diào)控光照組合方式?jīng)Q定,；蝗蟲對發(fā)光間隔為30ms的陣列頻閃紫光與發(fā)光周期為640ms的豎條紋交變綠紫藍(lán)光組合光照的趨光響應(yīng)相對最優(yōu),。調(diào)控光照光源激發(fā)飼養(yǎng)棚內(nèi)蝗蟲趨光效果結(jié)果表明:20：00~23：00，其調(diào)控激發(fā)蝗蟲趨光效果良好, 光照至24：00,，蝗蟲趨光總響應(yīng)率及聚集率分布達(dá)到了80%±5%和50%±5%,，然而，蝗蟲的生物習(xí)性及智慧性,、蝗蟲夜間活力降低的趨光惰性,、環(huán)境因素、LED光源調(diào)控性光照強(qiáng)度增強(qiáng)的限制等制約蝗蟲的趨光效應(yīng),。

摘要:根據(jù)能量守恒定律建立了高速電主軸功率流模型,，研究了電動機(jī)電磁損耗、軸承摩擦損耗和風(fēng)阻損耗之間的關(guān)系,，并且通過實(shí)驗(yàn)測量2ZDG60型高速電主軸運(yùn)行過程中的電磁損耗參數(shù),，對此模型進(jìn)行驗(yàn)證，其理論計(jì)算結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果吻合度較高,。在此基礎(chǔ)上,，對2ZDG60型高速電主軸進(jìn)行了熱態(tài)有限元仿真，分析其不同轉(zhuǎn)速下的溫升分布,，其中在集中產(chǎn)熱區(qū)域軸承和電動機(jī)處溫升較高,，測量前軸承外圈以及殼體前部、中部、后部的溫升情況,，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)相比誤差較小,，進(jìn)一步驗(yàn)證了高速電主軸功率流模型的準(zhǔn)確性

摘要:結(jié)合剛性機(jī)構(gòu)分類思想和剛體代替綜合法，設(shè)計(jì)了一多層LEMs機(jī)構(gòu),?；谌犴槞C(jī)構(gòu)偽剛體模型及LET鉸鏈等效彈簧剛度模型，對多層LEMs進(jìn)行分析,，推導(dǎo)出該機(jī)構(gòu)的輸入載荷和輸出位移量的理論計(jì)算公式,，并用該理論計(jì)算公式對設(shè)計(jì)實(shí)例進(jìn)行計(jì)算。同時對該設(shè)計(jì)實(shí)例進(jìn)行有限元仿真分析,，兩種方法所得結(jié)果基本一致,，表明理論分析的正確性和該設(shè)計(jì)的可行性。

摘要:綜合考慮并聯(lián)機(jī)器人機(jī)構(gòu)工作空間,、靈巧度、承載能力,、剛度等多方面性能要求,，以3—UPS—S型并聯(lián)機(jī)構(gòu)為例，基于Isight集成Matlab,、Pro/E,、ANSYS等軟件，構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)基本流程,，進(jìn)行并聯(lián)機(jī)構(gòu)多目標(biāo)尺度綜合,，建立一種并聯(lián)機(jī)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化的方法。研究結(jié)果表明,，該方法可以有效集成各領(lǐng)域工程軟件進(jìn)行組合試驗(yàn)設(shè)計(jì)與多目標(biāo)優(yōu)化,，實(shí)現(xiàn)自動計(jì)算運(yùn)動學(xué)和動力學(xué)性能指標(biāo)、自動三維模型建立及有限元分析等步驟,，得到Pareto圖及Pareto前沿,，決策者可根據(jù)優(yōu)化信息選取合適的最優(yōu)解。

摘要:在精密微位移領(lǐng)域,，杠桿式柔性鉸鏈機(jī)構(gòu)常被用來放大壓電陶瓷驅(qū)動器產(chǎn)生的微小位移,。在考慮柔性鉸鏈轉(zhuǎn)動中心偏移量的基礎(chǔ)上，推導(dǎo)出杠桿式柔性鉸鏈機(jī)構(gòu)放大率計(jì)算公式,，并采用有限元分析和實(shí)驗(yàn)測試進(jìn)行驗(yàn)證,。通過公式計(jì)算、有限元仿真分析和實(shí)驗(yàn)測試得到的放大率分別為8.31,、8.38和8.20,，有限元仿真值和公式計(jì)算值之間的誤差為1％，實(shí)驗(yàn)測試值和公式計(jì)算值之間的誤差為1.3％,，證明了計(jì)算公式的正確性,。

摘要:為滿足大口徑鋼管測量精度的需要,，設(shè)計(jì)了一種龍門架式鋼管在線測量及噴標(biāo)系統(tǒng)。利用龍門架兩側(cè)立柱激光傳感器的豎直運(yùn)動,，測量鋼管截面外徑上點(diǎn)的坐標(biāo),，利用最小二乘法求其圓心坐標(biāo)，采用近似直徑法求取該截面的最大直徑和最小直徑,，從而求得該截面的圓度,。實(shí)例證明該系統(tǒng)及數(shù)據(jù)處理算法可實(shí)現(xiàn)鋼管外徑及圓度的測量，并具有相當(dāng)高的精度,。對測量結(jié)果進(jìn)行誤差分析,，得知影響測量結(jié)果的主要來源是鋼管的擺放姿態(tài)，通過投影及坐標(biāo)變換對誤差進(jìn)行補(bǔ)償,，補(bǔ)償后結(jié)果得到了一定的改善,，從而驗(yàn)證了誤差分析的合理性和補(bǔ)償方法的可行性，該系統(tǒng)可用于大口徑鋼管的在線測量,。

摘要:為進(jìn)一步提高微型熱光電系統(tǒng)的能量轉(zhuǎn)化效率,，在系統(tǒng)中設(shè)置了一維Si/SiO2光子晶體過濾器，以實(shí)現(xiàn)對長波輻射能的回收利用,。根據(jù)光學(xué)薄膜設(shè)計(jì)理論以及傳輸矩陣的方法,，獲取了過濾器的基本結(jié)構(gòu)及光學(xué)特性，并針對其第一反射帶寬度過窄的缺點(diǎn),，采用多層膜疊加的方法,，獲得了一個改進(jìn)結(jié)構(gòu)的過濾器[1.10(L/2HL/2)](L/2HL/2)3[1.10(L/2HL/2)] [0.95(L/2HL/2)](L/2HL/2)3[0.95(L/2HL/2)]，其第一反射帶寬度被拓展至2~4μm,，同時在通帶內(nèi)也具有0.95的透射率,。利用完善后的系統(tǒng)能量轉(zhuǎn)換計(jì)算模型進(jìn)行了相關(guān)對比分析，其結(jié)果表明,，過濾器可在有效緩解電池冷卻負(fù)荷的同時,，通過提高輻射壁面的溫度達(dá)到提升系統(tǒng)輸出性能的效果，在1500mL/min的總流量下,，采用改進(jìn)結(jié)構(gòu)過濾器的系統(tǒng)輸出功率達(dá)到了5.46W,，效率為2.6%，比采用基本結(jié)構(gòu)過濾器提高了5.7%,。

摘要:為了提高無閥壓電泵中流管的流阻特性,，提出一種新型橢圓組合管結(jié)構(gòu)。該流管為三通結(jié)構(gòu),，匯流管是傳統(tǒng)擴(kuò)散/收縮管,，分流管是橢圓曲線結(jié)構(gòu)的擴(kuò)散/收縮管。通過數(shù)值模擬，應(yīng)用正交方法優(yōu)化橢圓組合管的結(jié)構(gòu)參數(shù),。設(shè)計(jì)選用的匯流管最小寬度d=150μm,，流管深度H=150μm，優(yōu)化結(jié)果表明當(dāng)進(jìn)出口壓差為50kPa時,，結(jié)構(gòu)尺寸為r=75μm,，L=3000μm，θ=7°,，γ=80°,，a=1000μm，b=450μm的橢圓組合管有最高的正反向流阻系數(shù)比λ,。通過MEMS技術(shù)制作出優(yōu)化后的橢圓組合管并進(jìn)行試驗(yàn),，并與數(shù)值模擬結(jié)果對比。結(jié)果表明：試驗(yàn)值小于模擬值,，壓差在10～100kPa范圍內(nèi),，正向流量試驗(yàn)值與模擬值最大相差12.6%，反向流量兩者最大相差5.3%,；壓差為50kPa時,，兩者的λ值分別為1.83和1.97，相差7.65%,。

摘要:為了滿足自動化生產(chǎn)線中對輕、薄,、小產(chǎn)品平穩(wěn)輸送的要求,，提出一種采用圓形壓電雙晶片振子作為驅(qū)動源的新型直線振動給料器，設(shè)計(jì)了振動給料器的結(jié)構(gòu)模型,，分析了振動給料器的工作原理,，建立了振動給料器力學(xué)模型。制作了振動給料器樣機(jī),，并對樣機(jī)進(jìn)行試驗(yàn)測試,，得到了電壓、振幅,、頻率之間的關(guān)系曲線,，結(jié)果表明研制的振動給料器與電磁式相比具有節(jié)省電能、工作噪聲小,、輸送穩(wěn)定性好的優(yōu)點(diǎn),，與矩形壓電雙晶片驅(qū)動式相比具有輸送速度快的優(yōu)勢。

摘要:針對回轉(zhuǎn)分級篩振動大,、能量浪費(fèi)等問題,，對其系統(tǒng)能量進(jìn)行了分析，系統(tǒng)總能量在工作過程中呈周期性波動，造成能量浪費(fèi)和沖擊振動,，提出了一種基于系統(tǒng)總能量恒定的節(jié)能減振方法,，在系統(tǒng)中設(shè)置適當(dāng)?shù)膹椥栽瑢⒐ぷ鬟^程中的耗散能量轉(zhuǎn)化為彈性勢能,，再將彈性勢能轉(zhuǎn)化為驅(qū)動能量,，來保持系統(tǒng)總能量恒定。試驗(yàn)表明,，該方法節(jié)能21.71%,，減振30.89%，具有較好的節(jié)能減振效果,。