折叠特征的低频Helmholtz共振器的数值计算与实验研究

Helmholtz共振器可有效抑制共振频率处噪声。提出一种具备折叠特征的Helmholtz共振器。基于有限元分析,计算共振器在100至800 Hz频带内传输损失曲线,并根据传递函数法进行实验,验证数值计算的准确性。结果表明,在等体积条件下,具备折叠特征Helmholtz共振器有效频率更低,且在共振频率处传递损失达35 dB。使用响应面法对该共振器结构参数进行相关性分析,并获取结构参数对声学特征的影响。研究表明具备折叠特征的Helmholtz共振器能够有效降低共振频率,在低频降噪控制工程领域中具有广阔应用前景。

基于瞬时包络尺度谱熵的滚动轴承早期故障奇异点识别及特征提取

滚动轴承故障信号具有较强的非平稳特性,并且极易受齿轮等噪源污染,故障特征信息微弱,特别当滚动轴承处于故障早期,上述问题尤为严重。针对这一难点,提出基于瞬时包络尺度谱熵的滚动轴承早期故障奇异点识别及特征提取方法。应用重分配尺度谱对轴承的包络信号进行时频分解,计算每一时刻的功率谱熵,以获取信号的瞬时包络尺度谱熵(Instantaneous envelope scalogram entropy,IESE),则信号IESE曲线发生畸变的位置,即是轴承故障表征最为明显的时刻,进而可以提取轴承故障信号的最优故障表征时段(Optimal fault characterization phase,OFCP),应用包络解调和包络尺度谱分析OFCP,以提取轴承故障特征频率。实测信号分析结果表明,该方法能有效提取轴承故障早期的微弱故障特征信息。

流苏花总黄酮超声提取工艺及抗氧化活性研究

研究流苏花中总黄酮超声辅助提取最佳工艺条件,并评价提取总黄酮的抗氧化活性。在单因素实验的基础上,以总黄酮的得率为指标,采用响应面法优化总黄酮超声提取条件;并通过总黄酮清除O2-·、DPPH·和·OH及抗脂质体过氧化等的能力来研究其抗氧化活性。流苏花总黄酮的最佳提取工艺条件为:乙醇体积分数为65%,液料比为37∶1 m L/g,水浴温度54℃,超声时间40 min,在此条件下,总黄酮的得率达到10.736%。流苏花总黄酮对O2-·、DPPH·和·OH具有较好的清除作用,具有较好的抗脂质过氧化活性,并与总黄酮的浓度呈一定的量效关系。利用响应面分析法分析结果可靠,得到了流苏花总黄酮超声辅助提取的最佳工艺条件,提取得到的总黄酮具有较好的抗氧化活性。

基于Hilbert空间熵的风力发电机轴承故障诊断

风速的不断变化往往会给风力发电机的故障诊断造成干扰,为此,提出Hilbert空间熵方法。通过建立基于HHT时频变换的信息熵,描述不同风速条件下风力发电机轴承振动信号,将其应用于D70型风力发电机轴承故障分析,证明在不同风速条件下,该方法均能有效识别轴承故障,可作为风力发电机轴承故障诊断的指标和依据。

玉米杂交种醇溶蛋白RP-HPLC指纹图谱建立方法

提出了玉米杂交种醇溶蛋白反相高效液相色谱 (RP HPLC)指纹图谱的建立方法。样品用 70 %乙醇提取 ,经离心分离、0 .4 μm过滤头 (Syringesfilter)过滤后直接进样 ,非线性梯度洗脱。方法简单 ,重现性好。给出了农大 10 8、掖单 2号、豫玉 2 8、沈单 10 3、郑单 14和郑单 95 8六个玉米杂交种的图谱 ,品种间图谱差异显著 ,极易辨认 ,可用于鉴别品种、表征种质。

消解剂对低钙样品钙含量测定的影响

研究了 3∶ 1硝酸、高氯酸混合液 ,8∶ 1∶ 1硝酸、硫酸、高氯酸混合液及硫酸加高氯酸三种常用消解剂对低钙样品钙含量测定的影响 ,以牡丹叶为样品的研究结果表明 ,用前两种消解剂消解样品时 ,测定结果一致 ,回收率分别为 99.81 %和 99.1 5 % ,而用第三种消解剂消解样品时测定结果明显偏低 ,回收率只有 70 .75 %。

牡丹开花和衰老期间乙烯及脂质过氧化的研究

研究了牡丹在自然开花和衰老过程中乙烯和乙烷的产生，及脂质过氧化水平的变化。结果表明，显色后花径和花质量迅速增加，盛开达到最大值；乙烯和乙烷释放量有明显的跃变高峰，且乙烷高峰出现的早；ＳＯＤ 活性在盛花后迅速下降，Ｏ－·２ 产生速率和ＭＤＡ 含量迅速上升。

灰化温度对测定植物样微量元素含量的影响

本文报道了用瓷坩埚高温灰化包菜、槲叶样品,灰化温度对测定微量Cu、Mn、Fe、Zn含量的影响。结果表明测定植物样微量Cu、Mn、Fe、Zn含量时,可以用瓷坩埚进行高温灰化,适宜灰化温度分别为450～550、450～550、450～600、450～500℃;同时测定该四种元素含量时,适宜灰化温度为450～500℃。且500℃灰化时,元素的平均回收率为96%～108%。

1-MCP对凯特杏果实采后糖酸组分与含量的影响

探讨了1-MCP处理对凯特杏果实采后糖酸组分及其含量的影响。试验结果表明,绿熟期的凯特杏果实糖分以蔗糖含量最高,果糖含量最低;有机酸以柠檬酸为主,苹果酸次之,属柠檬酸型。用1.0μL/L1-MCP处理可抑制杏果实采后可溶性糖的积累,其蔗糖、葡萄糖、果糖与总糖含量均低于对照;同时,1-MCP处理能显著地抑制杏果实抗坏血酸含量的减少,抑制贮藏末期柠檬酸、苹果酸、酒石酸和总酸量的下降与琥珀酸的升高。1-MCP处理改变杏果实采后糖酸代谢可能是提高果实贮藏品质的主要原因。

锌对种鸡性能的影响

锌是动物必需的微量元素，有重要的生物学功能，其对种鸡生殖性能的影响最为明显。近年研究证明，饲料中含锌不足会严重影响种用动物的生长发育及生产性能。本试验应用不同水平的锌饲喂种鸡，观察其对种母鸡的产蛋率、受精率、孵化率和种公鸡精子数量、活力等方面的影响。...

大型风力机主轴承故障信号提取方法

针对大型风力机主轴承易发生故障且特征信号难以提取的问题和传统盲分离算法计算量大、收敛性较差的缺点,提出了基于粒子群优化的盲源分离算法.算法根据负熵最大化判据,采用粒子群优化算法对盲源分离过程进行优化,且将该算法成功应用于某风场大型风力机主轴承故障信号的提取中.分析结果表明,该算法可有效分离大型风力机主轴承与其他部件的振动信号,与其他算法相比具有分离精度高、可靠性好等优点,对风力机主轴承的故障诊断十分有效.

活性污泥以木糖为碳源产氢发酵的工艺条件

木质纤维素是农作物秸秆的主要组成部分,木糖是木质纤维素水解后的重要单糖之一。本文以木糖为碳源研究了木糖浓度、接种量、发酵温度、和培养基的初始pH值对厌氧污泥发酵产氢量、产氢速率及木糖产氢效率的影响。研究结果表明,木糖浓度、接种量、发酵温度、初始pH值是影响活性污泥发酵产氢的4个重要因素。厌氧污泥发酵产氢的最适木糖浓度为3g/L,最适接种量为25%(体积百分比),最适初始pH值为7-8,最适温度为35℃。

鸡肝脏中铁铜锰锌镍铬的含量分析

对洛阳、商丘、新乡、平顶山、南阳五地市健康蛋鸡肝脏采样，应用原子吸收分光光度计测定其铁、铜、锰、锌、镍和铬含量，其测定结果（干重ｍｇ／ｋｇ）为：铁６５３±１８．１、铜２０．５±５１、锰１０．９±２．７、锌２１６±３３、镍２．５±０．９、铬４．９±１．０。

大型恒频变速风力发电机组桨叶的建模与动态特性分析

通过计算桨叶的弯曲频率和扭转频率,采用ANSYS大型有限元软件对大型恒频变速风力发电机组桨叶进行建模,同时分析该桨叶动态特性的优缺点,并分析影响桨叶建模和动态特性的主要因素,对计算值和测量值的误差进行比较,同时对桨叶的振型进行分析,为今后更深入地研究大型恒频变速风电机组桨叶特性奠定了良好的理论基础。

紫外分光光度法测定硝仿肼含量

采用紫外分光光度法对硝仿肼（HNF）进行了定性和定量分析的。结果表明，HNF的水溶液在350nm处有最大吸光度；HNF的质量浓度在0～8mg／L与其吸光度呈良好的线性关系，相关系数r=0．9999。该法具有快捷、准确、设备要求低的优点，可为合成和生产HNF提供快速的定性、定量分析方法。

日粮锌对蛋鸡生产性能及蛋锌含量的影响

锌是动物的一种必需微量营养元素,它参与动物体内一百多种酶的作用,锌能提高食欲,促进创面愈合,抗感染,增强动物免疫力及维持正常生育等。我国大部分地区为低锌或缺锌地区,很多动物都有锌缺乏的报道。我们给蛋鸡补充不同剂量锌,观察对蛋鸡生产性能及对蛋锌含量的影响,为制定一个既能保持提高蛋鸡生产性能,又能提供高含量锌鸡蛋的最佳配方,提供依据。

螺杆压缩机组噪声分析与控制

螺杆压缩机组是一种容积式回转压缩机,具有效率高、调节范围大、寿命长的优点,目前已在石油、化工、矿山等企业空气调节中得到广泛的应用。为适应环保要求和企业的需要,有必要进行相关研究来解决螺杆压缩机在使用中面临的各种噪声问题。针对矿山企业两台螺杆压缩机组噪声治理工程中的具体情况采用隔声罩对其进行噪声治理。阐述了隔声罩的设计要求和隔声原理,对材料的选择和布置、隔声罩的结构设计以及加隔声罩后设备的通风散热进行了细致的分析,在工程实际应用中取得了很好的降噪效果。

八十种中药微量元素基础值分析

八十种中药微量元素基础值分析＊洛阳农业高等专科学校（洛阳，４７１００３）杨自军郭社峡＊＊任培欣孙鲜明中草药是祖国的宝贵财富，千百年来人们一直探索其功效与成份的关系，随着科技发展，中药再次成为世界研究的热点。微量元素是一门新兴边缘学科，对生命学有重大意...

煤矿企业球磨机机房噪声分析与治理

根据某煤矿球磨机机房的噪声污染状况的现场调查,结合球磨机机房噪声的特点,采用沈阳工业大学振动噪声研究所方案,采用隔声罩、声屏障、吸声体等防护措施,对球磨机机房噪声进行分析和综合治理。

基于迁移学习的风电机组轴承故障诊断研究

针对风电机组运行工况复杂,实际采集的振动信号存在分布差异,导致故障诊断模型的分类效果偏低问题,提出一种具有多核领域适应(MKDA)的多尺度卷积神经网络(MSCNN)风电机组轴承故障诊断研究方法(MKDA-MSCNN)。该方法通过迁移理论将已知风电机组知识迁移至目标风电机组实现故障诊断。首先,利用源域数据预训练MSCNN网络,再利用多核领域适应减小源域和目标域分布差异,最终获得目标风电机组故障诊断模型。试验结果表明,该文提出的MKDA-MSCNN方法在实际风电机组轴承故障诊断中分类精度高达96.17%,对比结果表明该文所提方法的故障分类准确度优于其他深度学习和深度迁移学习方法,对迁移学习理论在实际工程风电机组轴承故障诊断中的研究具有一定价值。