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基于应变模态差和神经网络的管道损伤识别 总被引:1,自引:0,他引:1
应变模态差对结构微小损伤具有很高的敏感性且对结构损伤处具有较高的定位识别率,故在工程实际中可以利用其对管道进行损伤识别。然而,应变模态差只能定性地反映结构的损伤程度,并不能直接量化损伤结构的损伤程度,故采用神经网络和应变模态差相结合的方法对损伤管道进行损伤位置和损伤程度的识别。利用有限元分析软件ANSYS进行模态分析提取管道的应变模态参数,并把管道损伤前后的应变模态差作为神经网络的输入参数,以损伤位置和损伤程度作为神经网络的输出参数,对损伤管道分别进行单损伤和双损伤的损伤定位和程度识别。研究结果表明,利用应变模态差和神经网络相结合的方法能够准确识别出管道的损伤位置以及损伤程度。 相似文献
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SC-CO2的萃取装填系数和时间对蛋黄粉中胆固醇脱除效果的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
着重研究了装填系数和萃取时间对超临界二氧化碳(SC-CO2)萃取蛋黄粉中胆固醇的影响。结果表明,在萃取温度为40℃,萃取压力为30MPa时,随着装填系数的减少和萃取时间的增加,蛋黄粉的产率降低,脂肪含量和胆固醇含量降低,脂肪脱除率和胆固醇脱除率增加。在超临界二氧化碳脱除胆固醇的过程中,萃取时间是影响蛋黄粉中脂肪和胆固醇脱除的主要因素。在实际中,可以采用增加装填系数和适当延长萃取时间的方法来降低蛋黄粉中胆固醇含量,并可以提高蛋黄粉产率。 相似文献
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