激励全方向性SH波的新型磁致伸缩换能器设计

提出一种使用环形柱状磁致伸缩材料作为核心元件的新型超声导波无损检测换能器结构,该换能器基于磁致伸缩材料的维德曼效应激励SH波来实现对板材的无损检测,分析了该结构换能器基于维德曼效应激励SH波的原理以及换能器的磁路结构,介绍了该新型换能器在板材无损检测中的使用方法,并通过有限元分析方法对磁致伸缩材料的维德曼效应以及该换能器激励SH波的工作过程进行有限元仿真,结果成功验证了该结构换能器激励SH波的可行性.

基于神经网络铝板机磁阻抗结构损伤识别

提出一种将机磁阻抗技术用于金属板结构健康监测的方法,并使用BP神经网络数据处理技术实现金属板损伤程度的定量识别.首先,建立铝板与磁致伸缩材料构成的机磁阻抗模型,并推导出模型的耦合电阻抗表达式.然后,利用有限元软件ANSYS建立耦合系统的三维模型,并通过有限元谐响应分析方法得到铝板在缺陷尺寸从5mm变化到13mm的机磁阻抗谱.同时,建立BP神经网络模型,对缺陷尺寸为7mm和12mm的机磁阻抗谱进行验证.结果表明,神经网络能够准确识别出铝板缺陷的损伤级别.在铝板机磁阻抗检测中使用神经网络进行数据处理,不仅可以实现缺陷尺寸的精确定量,而且还具有较高的稳定性.

铝板损伤的超声Lamb波与机磁阻抗集成检测

提出了一种铝板结构健康检测的新方法,即将机磁阻抗和超声Lamb波两种技术结合起来应用于铝板结构健康检测的方法,并通过仿真研究证明了此法的可行性。超声Lamb波技术传播距离远、检测范围广、损伤定位准确,但局部灵敏度低,在对损伤程度和缺陷类型的识别上并不理想;阻抗技术检测时局部灵敏度很高,但检测范围有限、损伤定位困难。将两种方法结合起来进行结构健康检测,结合其优点,不仅可以检测出损伤的位置,还可获得损伤程度和缺陷类型等信息。同时,提出了一个融合机磁阻抗和超声导波数据的综合损伤指数,以指数的不同变化范围来对损伤程度和类型进行定性识别。

基于最小二乘支持向量机阀控式铅酸蓄电池寿命预测

提出了一种新的电池寿命预测模型,即基于最小二乘支持向量机的电池寿命预测.首先阐述了最小二乘支持向量机的主要思想和基本算法,然后建立寿命预测模型,并利用此预测模型对实验数据进行了比较验证.验证结果表明,该模型在阀控式铅酸蓄电池寿命预测中具有很好的实用性,预测值与实测值能够保持很好的一致性.因此,基于最小二乘支持向量机的阀控式铅酸蓄电池寿命预测方法是切实可行的.

我国现有食品分类标准的局限及建立食品统一分类标准的意义

食品的合理分类是对食品生产进行有效监管的基础。我国暂没有"食品统一分类标准",现行有效的可以借鉴的有食品分类性质的文件存在各文件之间兼容性差,文件内概念模糊,分类过度,分类过于笼统,通用性差等问题,故应建立层级清晰,分类为宜,通用性好,设立合理的补充方法的"食品统一分类标准"。这样便可以达到各标准间及标准与产品间的无缝衔接,能够使食品安全监管更加有效。