苏州长风纺织机电科技有限公司

苏州长风纺织机电科技有限公司是原中国航空工业第一集团根据国有大中型企业“主辅分离,辅业改制”,由苏州长风有限责任公司所属苏州长风机电科技有限公司纺仪分公司和苏州市长风机电应用研究所改制而成。公司继承了原苏州长风机电科技有限公司纺织仪器类产品的所有资产经营权及相关产品的知识产权,主要生产纺织工业用高端测试仪器及航空非标测试设备,是集研发、生产、销售于一体的高科技企业。苏州长风纺织机电科技有限公司在纺纱测试领域中有着20多年的专业经验,在研发和生产高品质、高性能的纺织实验室用测试仪器方面已成为一家公认的、值得性赖的厂商。     

CDBN‑IKELM的轴承变工况故障诊断方法

针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题，提出了基于卷积深度置信网络（convolutional deep belief network，简称CDBN）与改进核极限学习机 （improved Kernel?based extreme learning machine，简称IKELM）的滚动轴承故障智能识别方法。首先，由卷积深度置信网络对原始信号内的故障特征进行深层自适应提取；其次，利用等距特征映射对提取的多维特征进行降维，去除冗余特征信息；然后，采用改进的核极限学习机对特征进行分类，使用粒子群（particle swarm optimization， 简称PSO）对模型重要参数进行优化，实现滚动轴承变工况下的故障识别；最后，将所提方法应用于不同工况下多种轴承故障的诊断。实验结果表明，该方法能够智能有效地识别变工况的轴承故障，诊断结果优于已有的智能故障诊断方法。     

邦腊掌温泉水资源分析

温泉是在特定地质条件下形成的一种宝贵的液态矿产资源,以水中所含适宜医疗或饮用的气体成分、微量元素和其它盐类成分而区别于普通地下水资源.对云南省龙陵县邦腊掌温泉产水量和水质情况进行分析评价,为合理开发利用邦腊掌温泉地热流体资源提供了依据.     

基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

箱形横梁的水压爆破拆除

某电影院大厅内钢筋混凝土箱形横梁长25m,断面尺寸1 6m×2 4m,用水压爆破拆除。通过梁的受力分析得知,为避免横梁的挠度过大,在吊梁拆除后必须另补支撑,以确保水压爆破正常进行。文中对水压爆破炸药用量的计算公式进行了比较和简评。在参考计算结果和考虑厅内环境的基础上,并结合以往水压爆破工程的经验,确定了合理、有效的药量,保证了主体结构的绝对安全。     

洋河浓香型大曲产香细菌的筛选、鉴定及香气成分分析

采用稀释涂布平板法从优质浓香型大曲中筛选得到8株产香功能细菌，经高通量测序鉴定发现8株菌株均为芽孢杆菌属。以小麦固体培养基为发酵底物开展单菌株产香试验，感官闻香后发现菌株X-8产香效果最好，表现为浓郁的甜酱香味。经分子生物学鉴定，该株产香细菌X-8为枯草芽孢杆菌。采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术对该菌株发酵后的香气成分进行分析，发现香气物质丰富，其中吡嗪类和醇类物质含量较高，酸类和酯类物质较少，不产生醛类和胺类物质。     

国际青年日:IAEA亚洲核科学技术新学生竞赛北大核心CSCD

2022年5月,一次虚拟核科学技术(NST)教育竞赛的学生和教师获奖者访问了奥地利的国际原子能机构(IAEA)总部,向原子能机构专家介绍他们的项目,并亲身体验核技术的许多用途。每年8月12日是国际青年日,可持续发展需要年轻人的精力、技能和动力。今年的重点是建立和促进更大的代际团结。原子能机构支持这一努力,并正在努力通过在亚洲及太平洋地区举办一系列新的学生和教师竞赛,提高年轻人对核科学技术的兴趣———获奖者将参加2023年对原子能机构在奥地利的实验室和设施的考察旅行。《全球可持续发展议程》所设想的世界是当今青年将继承的世界,因此,他们参与全球发展挑战,熟悉科学支持的解决方案,将是成功的关键。原子能机构核科学技术(NST)学生竞赛通过及早激发兴趣并突出科学改变世界的潜力,帮助我们将接力棒传递给下一代。