全自动锡箔机的设计与方案研究

该文设计了一种新型的全自动锡箔机,用于改变国内目前手工生产锡箔的落后现状。全自动锡箔机生产锡箔的成形过程为:固态锡—液态锡—固态锡箔。理论上根据流体力学的伯努利方程,通过控制流体流动速度来控制锡箔厚度。与此同时,对自动锡箔机的结构和各部分运动系统进行分析,通过实验验证了锡箔机的设计方案、工作原理是可行的。

聚硅氧烷季铵盐微乳液的织物抗菌性能研究

目的探讨聚硅氧烷季铵盐微乳液的抗菌性能。方法以大肠杆菌、金黄色葡萄球菌和白色念珠菌为考核菌,采用抑菌圈法和振荡烧瓶法定性和定量检测抗菌整理剂的效果。结果聚硅氧烷季铵盐微乳液的最低抑菌浓度为2%,对金黄色葡萄球菌的抑菌效果优于大肠杆菌,对酵母菌亦有较好的抑菌效果,纯棉坯布对金黄色葡萄球菌的抑菌效果最佳,洗涤30次后抑菌率仍高达92.34%,保存6个月后其抑菌率仍保持99.96%。结论经聚硅氧烷季铵盐微乳液整理的纯棉坯布抗菌性能好,具有一定的抗菌耐洗性和稳定性。

切比雪夫函数型连接神经网络在信道均衡中的应用

本文提出一种基于切比雪夫函数型连接神经网络(CFLNN)的信道均衡方法。传统的前馈神经网络虽然能有效地解决信道均衡的问题,但具有计算复杂度过高,收敛速度慢等缺点。函数型连接神经网络通过对输入模式进行非线性扩展,可以不必使用隐层而不降低整体性能,从而极大简化了网络结构。同时,神经网络的学习方法得以简化,提高了收敛速度。本文采用可变尺度共扼梯度下降法(SCG)对该函数型连接网络进行训练。仿真结果表明了用切比雪夫函数型连接神经网络解决信道均衡问题的有效性。

一种复值函数型连接神经网络

本文提出了一种复值函数型连接神经网络(CFLNN)结构,可以对复数域信号进行快速处理。函数型连接神经网络通过对输入模式预先进行非线性扩展,增强了输入信号的模式表达,从而可以大为简化网络结构,降低计算复杂度。本文将函数型连接神经网络推广到了复值情况并给出了基于梯度下降的学习方法。计算复杂度分析显示本方法具有结构简单,计算量低的优点。最后,将本方法运用到对复值非线性系统的辩识问题中,仿真实验表明本CFLNN性能与传统复值前馈神经网络相近或更优。

无卡轴旋切机变速进给模型与恒线速旋切运动轨迹模型的研究

详细分析了无卡轴旋切机的工作原理,推导了旋切过程中刀刃进给速度与圆木直径的数学模型,同时得出旋切时间的近似计算式。从中可知,旋切过程中刀刃进给速度必须按一定规律变化才能保证旋切机正常工作。建立了旋切机恒线速旋切的运动轨迹模型,推导出旋切机恒线速旋切时间的精确计算式,并在此基础上提出了旋切时间简便的近似计算式。这些研究结果均可用于指导设计和进行实际生产。