基于PCA和灰色关联的齿根裂纹损伤程度识别

在齿轮齿根裂纹故障检测方面,利用倒频谱分析可以比较损伤程度的轻重,但很难具体量化损伤程度范围。为实现损伤程度的量化检测,提出采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)与灰色关联分析(Grey Relational Analysis,GRA)相结合的方法。首先,利用能量法计算含不同齿根裂纹的齿轮副时变啮合刚度,分析不同损伤程度的响应,并结合损伤检测统计指标进行量化检测,通过PCA算法,对多维损伤检测统计指标进行降维优化后,计算待检目标序列与各个比较状态序列的关联度,用关联度表征裂纹损伤程度。在理论仿真的基础上,进行实验验证。结果表明,倒谱分析可有效地识别出齿根裂纹故障,损伤程度越大,倒谱的尖峰幅值越大。PCA与GRA结合算法与GRA算法计算的关联度相比更大,区分度也更加明显。并可以有效地量化待检目标的损伤程度,为齿根裂纹的定量识别提供理论依据。     

大气污染控制技术和热能利用技术在涂布业的应用

压敏胶(PSA)生产过程中需要大量的能源,随着全球能源价格的上升,能源成本所占的比重越来越高,为提升企业的竞争力,提高能源使用效率、降低营运成本正成为企业管理者必须思考的问题之一。鉴于此,对大气污染控制技术和热能利用技术在涂布业的应用进行了分析和探讨。     

浅谈不同给液方式在铜电解车间的应用

不同给液方式对铜电解过程中有重要的影响,不同的循环方式会影响槽内温度分布、电解液成分及阳极泥沉降等,因此,根据铜电解生产不同情况的需要,分析对比了多种给液方式在贵冶电解车间的应用,总结了这几种给液方式的优缺点和适用条件。     

基于PCA-GWO-SVM的矿山边坡变形预测

针对矿山边坡预测模型精度低等问题,提出一种由主成分分析(PCA)、灰狼算法(GWO)和支持向量机(SVM)组合的混合模型(PCA-GWO-SVM)。首先,采用PCA对原始数据进行降维去噪;其次,通过GWO算法优化支持向量机参数;最后,通过SVM实现矿山边坡变形的预测。矿山边坡实例表明PCA-GWO-SVM模型具有更高的预测精度。     

基于主成分回归模型的建设工程项目成本预测研究

为了提高招投标过程中建设工程项目成本预测的速度和精度,本文选取近3年河北省几家施工企业的40个已完工程的项目结算文件数据,利用主成分回归分析法展开承包商标前成本预测模型研究。结果显示,所建成本预测模型的预测精度符合行业标准,说明承包商在招投标过程中运用此模型是可行的。通过本研究可以为承包商招投标提供一种模型化成本预测工具,为建立高标准且科学合理的成本控制体系提供测算依据。     

速溶鹧鸪茶粉真空冷冻干燥工艺及品质分析

通过研究3种不同真空冷冻干燥工艺对速溶鹧鸪茶粉含水率、色泽、多酚含量、湿润性、分散性的影响,确定真空冷冻干燥工艺条件;以速溶普洱茶粉为辅料拼配,结合电子感官和人为感官评分筛选最佳配比,采用顶空固相微萃取-气质联用技术比较拼配前后风味差异。结果表明:预冻温度-20±2℃、预冻7 h,一次干燥温度80℃,干燥3 h,二次干燥温度55℃,干燥6 h,速溶粉各理化指标最佳;速溶鹧鸪茶粉与速溶普洱茶粉拼配比为7∶3,风味最佳。拼配后复合茶粉中醛类物质含量增加了0.34%,酸类物质含量减少了0.18%,滋味醇和,口感顺滑。该研究为鹧鸪茶综合利用及产品研发提供理论参考和技术支持。     

真空加料技术及应用研究

开发一种新的烟叶加料方式——真空加料技术,通过实验确定贵烟(国酒香)产品最佳的料液浓度以及工艺方式,并对加料的均匀性及加料后烟叶的致香成分进行检测,试验表明:国酒香料液最佳浓度1.96%,最佳工艺方式为进行三次加蒸汽并分别闷车2分钟,加料后车仓内上中下层烟叶吸料均匀,致香成分增加明显,烟叶感官质量明显提升。