基于小波神经网络的轧机接轴扭振状态识别研究

构造了一种新的适合于轧机扭振状态辨识的混合递阶遗传算法优化小波神经网络模型,实际轧钢现场测试数据输入构造的混合递阶遗传小波神经网络扭振状态识别模型,对网络模型进行训练,从而实现现代高速轧制条件下轧机主传动系统不同工况条件下的扭振状态的学习和自适应判断,结果验证了该辨识模型的可靠性.     

棕榈油基基料油相容性及结晶形态的研究

利用ΔSFC和等固曲线研究了棕榈油硬脂分提物(POs)、棕榈油中熔点分提产物(PMF)及棕榈仁油(PKO)三元混合体系的相容性,并采用偏光显微观察对混合体系的晶体形态进行研究。结果表明:在考察的整个温度区间内所有配方中均出现共晶现象,多数配方在15～25℃区间共晶现象最为严重,但d配方(POs-PMF-PKO,质量比为0.45∶0.45∶0.1)的相容性最好,结合偏光显微观察发现甘油三酯的组成对混合体系的晶形影响显著。     

零反式脂肪酸涂抹脂的制备研究

以棕榈油硬脂和葵花籽油（质量比50∶50）的酶法酯交换产物为基料油,添加40%的水相和0.7%的乳化剂,在实验室制备零反式脂肪酸涂抹脂,以产品的晶体形态和涂抹性能为评价指标优化产品的乳化剂配方。在单一乳化剂选择的基础上,进行乳化剂的复配,选取的最优乳化剂配方为：m（大豆磷脂）∶m（单双甘油酯）∶m（山梨醇酐三硬脂酸酯）=2∶1∶1（或1∶2∶1）。制备的涂抹脂产品晶体形态细腻、延展性和黏着性较好,与商品化涂抹脂产品性质接近,且在5℃下储存3个月后,晶体形态未有明显改变,以β′型晶体为主。     

凹凸棒石脱色过程对油脂挥发性物质影响的研究

在比较不同SPME萃取头对油脂挥发物分离能力的基础上,探讨了凹凸棒石脱色过程中脱色时间、吸附剂添加量对油脂风味的影响,结果表明脱色时间达到60min时,醇类物质、酮类物质含量呈增加状态,吸附剂添加量对氧化分解产物醇类、醛类、酮类物质的影响不明显,但以呋喃类化合物和环类物化合物为主其它物质含量显著增加.     

基于EEMD子带提取相关机械振动信号单通道盲源分离

针对传统独立分量分析难以解决机械故障诊断中存在的相关源信号盲分离、欠定盲分离等问题,在相关振源信号部分子带满足统计独立的假设前提下,提出基于总体经验模态分解子带提取相关机械源单通道盲源分离方法。该方法将单通道观测信号进行总体经验模态分解获得到子带观测信号,将单通道信号及子带观测信号组成新的多维信号,利用奇异值分解及贝叶斯准则估计源信号数目;据互信息标准与源信号数目选若干独立性较强的子带观测信号重构,实现信号升维;对重构的观测信号进行白化预处理及联合近似对角化,获得源信号估计。并仿真、实验验证该方法在机械故障诊断中的有效性。     

烘烤条件对核桃油品质的影响

烘烤可以有效增加核桃油的风味,但核桃油中含有大量不饱和脂肪酸,极易受热氧化,因此在加工过程中要控制烘烤对核桃油品质的影响。以核桃仁为研究对象,在不同的温度和时间下烘烤,分析烘烤条件对所得核桃油品质的影响。结果表明：随着核桃仁烘烤温度升高、时间延长,核桃油色泽呈加深趋势,其酸值和过氧化值升高,维生素E含量减少;烘烤对核桃油主要脂肪酸组成影响不大,适当烘烤有利于增加其氧化稳定性。核桃仁在150℃下烘烤35 min后得到的核桃油色泽、风味良好,品质高,是核桃仁烘烤的最佳条件。     

磷脂与游离脂肪酸对油脂烟点和氧化稳定性的影响

考察了磷脂含量、游离脂肪酸含量、游离脂肪酸碳原子数和不饱和度对花生油和山茶油烟点和氧化稳定性的影响。结果表明:磷脂含量对油脂烟点影响很大,含量越高,烟点越低,对油脂氧化稳定性表现出不同规律,其对花生油氧化稳定性有一定的提高作用,而对山茶油则影响不大;游离脂肪酸含量越高、游离脂肪酸碳原子数越少和不饱和度越大,油脂的烟点越低、氧化稳定性越差,并且相对于氧化稳定性,对烟点的影响要大得多。     

基于情境构建培养解决复杂工程问题能力

解决“复杂工程问题”能力是工程教育认证关注的焦点之一。本文提出培养工科学生解决复杂工程问题能力的首要工作是在适当的教学环节中为学生创设合理、有效、具有专业领域特点和一定“复杂”水平的“复杂工程问题情境”。燕山大学测控技术与仪器专业的"测控仪器电路课程设计"教学环节中,从“技术要素”和“非技术要素”两个方面设计构建了学生学习的“复杂工程问题情境”,取得了良好的教学效果。本文阐述了“复杂工程问题情境构建”的教育心理学依据与构建策略,强调了用课程知识体系承载学生工程师能力与素质的培养。     

基于改进变分模态分解的滚动轴承故障诊断方法

提出一种改进变分模态分解的轴承故障信号诊断方法。使用改进的奇异值分解降噪方法对信号进行降噪,然后对信号进行变分模态分解;利用分量信号的能量之和占原信号能量的比值,判断变分模态分解的分解效果,从而找出最佳分解层数;根据分量信号间的相关系数,判断中心频率相邻的分量信号是否来自信号中的同一调制部分;最后通过主要分量的包络谱找出故障特征频率,判断故障类型。通过对仿真信号和实际轴承故障信号进行处理,成功提取微弱频率特征信息,验证了该方法的有效性。