考虑复合故障和撞击力的滚动轴承动力学建模研究

滚动轴承是一种广泛应用于机械领域的零部件,动力学建模对提高滚动轴承性能具有重要意义。对由于滚动体与故障边缘接触而产生的撞击力激励函数进行推导,随着故障宽度及转速的增大,撞击力不断增大。建立一种考虑内外圈复合故障、撞击力激励函数、滚动体随机滑动因素的四自由度滚动轴承动力学模型,采用数值计算方法对动力学模型进行仿真求解。通过试验得到不同转速下滚动轴承的振动响应,验证动力学模型的正确性。

基于紫草素@纳米纤维素/阳离子瓜尔胶的智能比色试纸及其在鸡胸肉新鲜度检测方面的应用

以紫草素(SKN)为显色指示剂,TEMPO氧化纤维素纳米纤维(TOCN)/阳离子瓜尔胶(CGG)水凝胶改性滤纸为基材,制备智能比色试纸。分析了不同干燥处理方法对智能比色试纸表面形貌、机械性能、水接触角、水解率、溶胀率及试纸中SKN稳定性的影响。结果表明,冷冻干燥法制备的智能比色试纸具有疏松的多孔结构,水解率最低;SKN在智能比色试纸中可以稳定保留。将智能比色试纸用于鸡胸肉样品新鲜度的检测,结果表明,鸡胸肉样品在4℃下储存5天后,挥发性盐基氮达17.354 mg/100 g,表现为不新鲜,相应地,智能比色试纸从初始的粉红色变为暗粉色,8天后变为紫红色,表明智能比色试纸可实时反映鸡胸肉的新鲜度。

二氧化锰纳米颗粒调控的紫外可见吸收-荧光双通道传感器的构建及D-青霉胺的检测

以聚乙烯亚胺(PEI)同时作为模板和还原剂,基于原位氧化还原反应,一步法制备二氧化锰纳米颗粒(MnO_(2)NPs),并对其形貌、组成、紫外可见吸收、催化氧化特性进行了表征。结果表明,MnO_(2)NPs能够催化氧化邻苯二胺(OPD)为2,3-二氨基吩嗪(DAP),产生420 nm处的紫外可见吸收和560 nm处的荧光发射。D-青霉胺(DPA)中的活性巯基可与MnO_(2)发生特异性反应,还原降解催化剂,抑制其催化氧化活性,使得体系紫外可见吸收-荧光信号减弱甚至消失。基于DPA浓度与体系光谱信号变化的关系,我们建立了MnO_(2)NPs介导的紫外可见吸收-荧光双通道传感DPA的新方法。荧光传感通道具有更好的线性范围和灵敏度,该方法线性范围为1~80μmol·L^(-1),检出限为0.54μmol·L^(-1)。此外,MnO_(2)NPs介导的荧光传感DPA应用于人体尿液样品分析中的回收率为98.31%~107.76%,证明了该方法的可靠性。

多目标灰靶决策模型在医疗预约领域的应用研究

目的针对目前国内医疗机构普遍以步入式患者求诊为主且存在密集负荷到达情况,分析混合模式下最优预约及排队规则决策,完善门诊预约系统。方法将多目标灰靶决策模型引入到柔性预约中,基于历史平均人数、2倍人数、2.25倍人数3种不同负荷到达情形实现就诊负荷的均衡化,并仿真验证该柔性预约模型的优越性。结果引入柔性预约模型后,孕妇就诊增值比提高,同时从全流程角度可以看出不同负荷情况等待时间降低77~155 min,从均值角度得到平均医院停留时间降低率为16.4%~25.3%。结论柔性预约模型在患者等待时间、医院停留时间等多个评价指标下能够有效改善现有医院运作状态,缓解就诊压力,提高医院效率。

红外光谱技术在食品安全检测中的应用

随着技术的不断发展,化学计量学得到了快速推广,由于红外光谱检测会得到相应的曲线且比较复杂,而化学计量学能够从中得到有用数据,这对于红外光谱技术的发展以及运用产生了非常大的作用,在食品检测方面的效果尤为显著。本文介绍了红外光谱技术的主要原理及其在食品检测方面的具体应用,希望能够为相关研究提供理论参考。一、红外光谱技术的主要原理红外光谱技术是一种分子吸收光谱,主要基于光的相关特性实现检测功能,如散射、发射及吸收等。

茶叶中主要化学污染物的研究进展

茶叶,作为一种广受世人青睐的保健饮料,具有独特芳香性和对人体健康有利的抗氧化性,因此很多人开始关注茶叶的质量和安全。茶叶中主要的化学污染物包括农药残留和重金属。在茶叶的种植,加工和储存过程中,很容易积累且具有潜在的致癌、致畸、致霉、以及与神经功能障碍有关的危机。本文陈述了确定茶叶中主要化学污染物的不同方法。讨论和评价不同的检测方法和技术,以及当前的检测方法、限制、以及潜在方法的前景。

跨风电机组参数微调智能迁移状态监测方法

针对单台风电机组状态监测模型直接用于风电场其它风电机组状态监测准确率较低的问题,提出跨风电机组参数微调智能迁移状态监测方法。计算风电场风电机组之间的相关性,筛选代表性正常风电机组。利用代表性风电机组海量正常监控与数据采集系统数据构建输入特征,建立基于双向长短时记忆神经网络的风电机组状态监测模型。利用其它风电机组大量历史正常数据对状态监测模型进行参数微调,融入待监测风电机组个性化特征,实现跨风电机组的智能迁移状态监测。利用合作企业某风电场的真实风电机组数据,验证所提出的方法,结果表明,参数微调迁移状态监测方法相比单一风电机组状态监测模型直接跨风电机组监测,可以提前2个月监测到早期故障。与其它深度学习方法相比,所提出的方法具有更高的预测精度。

γ-戊内酯/水体系预处理竹屑制备L-CNF的研究

以废竹屑为原料,利用γ-戊内酯(GVL)/水体系预处理结合温和的均质处理,制备了含木质素的纳米纤维素(L-CNF),并探究了反应温度、反应时间、GVL与水的质量比等因素对竹屑纤维的理化性质和木质素含量的影响,并优化制备条件。结果表明,GVL/水体系预处理竹屑并未使纤维结构发生改变,纤维素的初级结晶结构仍保留,木质素含量降低。GVL/水体系预处理竹屑的最佳反应条件为反应温度140℃、反应时间10 h、GVL和水质量比4∶1,在此条件下成功制备了具有纳米尺寸(平均粒径(15.4±4)nm)和较高紫外屏蔽性能(在UVA和UVB区段紫外屏蔽率均在90%以上)的L-CNF。

探究燃油加油机计量检定若干问题探析及解决措施

随着社会经济的快速发展,燃油加油机已经被广泛应用到人们生活中的各个领域。为了减少燃油加油机的计量误差,需要对其计量检定中存在的问题进行深入研究。本文从环境、计量方法、设备维护以及油枪阀门不严密四个方面详细阐述了计量检定中存在的问题,并提出了解决计量检定误差的具体措施。