检索结果-内蒙古大学图书馆

复合材料科学与工程 2022年第4期 73-80,110页

作者：姬晓龙周伟杜永刚刘佳马连华河北大学质量技术监督学院保定071002 计量仪器与系统国家地方联合工程研究中心保定071002 河北省能源计量与安全检测技术重点实验室(筹) 保定071002

本文在环氧树脂中添加0.1wt%的纳米纤维素以制备纳米黏结剂,旨在改善环氧树脂黏结剂的机械强度以及柔韧性,从而提高其修补效率和耐久性。将声发射技术和数字图像相关技术结合,研究弯曲载荷下复合材料内部的力学行为和变形损伤。通过声... 详细信息

本文在环氧树脂中添加0.1wt%的纳米纤维素以制备纳米黏结剂,旨在改善环氧树脂黏结剂的机械强度以及柔韧性,从而提高其修补效率和耐久性。将声发射技术和数字图像相关技术结合,研究弯曲载荷下复合材料内部的力学行为和变形损伤。通过声发射特征信号的分析、聚类处理与全场/局部应变和位移的测量,对不同修补结构的失效机理进行深入讨论。结果表明:与环氧树脂黏结剂相比,纳米黏结剂具有更好的黏结效果,展现出较高的能量吸收和载荷转移能力,修补试件的失效载荷和最大位移分别提高了3.1%和6.1%。聚类分析结果和内部损伤的声发射响应可以用来评估修复性能并获得主要损伤模式,不同修补试件胶接界面上的变形场有助于监测胶层内损伤的起始和扩展。将声发射特征响应与内部变形损伤建立联系,成功实现了胶接修补界面的损伤行为演化。

关键词：互补的无损检测技术纳米纤维素修补效率胶接界面损伤演化复合材料

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纳米纤维素对CFRP界面及损伤演化行为的影响

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复合材料科学与工程 2022年第5期 71-77页

作者：杨飒周伟姬晓龙刘佳马连华河北大学质量技术监督学院保定071002 计量仪器与系统国家地方联合工程研究中心保定071002 河北省能源计量与安全检测技术重点实验室(筹) 保定071002

纳米纤维素作为一种低成本的可再生资源,在复合材料的增强改性中显示出独特的优势。本文使用纳米纤维素对碳纤维复合材料进行辅助增强,在弯曲加载下开展声发射监测实验。基于k-means方法确定不同损伤模式的特征频率范围和累积声发射能量... 详细信息

纳米纤维素作为一种低成本的可再生资源,在复合材料的增强改性中显示出独特的优势。本文使用纳米纤维素对碳纤维复合材料进行辅助增强,在弯曲加载下开展声发射监测实验。基于k-means方法确定不同损伤模式的特征频率范围和累积声发射能量,并采用扫描电镜对增强后复合材料的界面强度进行表征。结果表明:纳米纤维素增强后复合材料的损伤起始得到延缓,损伤演化过程中出现较少的声发射信号;且断裂时声发射信号的能量显著下降,基体开裂和纤维/基体脱黏的累积声发射能量分别减少了78.1%和87.6%。扫描电镜结果表明:纳米纤维素提高了纤维/基体界面的结合强度,改善了复合材料的界面性能,从而提高了其抗弯强度。

关键词：纳米纤维素碳纤维增强聚合物声发射监测纤维/基体界面损伤演化

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基于多重多尺度熵的孤独症静息态脑电信号分析

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自动化学报 2020年第6期46卷 1255-1263页

作者：李昕安占周李秋月蔡二娟王欣燕山大学电气工程学院生物医学工程研究所秦皇岛066004 河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004

面向孤独症儿童脑功能状态评估问题,提出一种多重多尺度熵脑电特征提取算法.算法针对传统多尺度熵信息丢失问题,在移动均值粗粒化基础上,采用延搁取值法构建多个尺度上的多重脑电信号序列,再进一步计算各个尺度的样本熵.算法不仅克服了... 详细信息

面向孤独症儿童脑功能状态评估问题,提出一种多重多尺度熵脑电特征提取算法.算法针对传统多尺度熵信息丢失问题,在移动均值粗粒化基础上,采用延搁取值法构建多个尺度上的多重脑电信号序列,再进一步计算各个尺度的样本熵.算法不仅克服了传统多尺度熵的信息丢失问题,还能充分挖掘脑电信号的细节信息,同时减小了尺度间的波动.基于该算法分析了16名孤独症儿童和16名正常儿童的19个通道的脑电信号.结果表明:正常儿童F7、F8、T4、P3通道的多重多尺度熵和复杂度均高于孤独症儿童,且存在显著性差异(P<0.05).表明前颞叶(F7、F8)可以作为孤独症儿童脑功能状态评估的敏感脑区,T4、P3可以作为辅助干预的敏感通道.

关键词：孤独症静息态脑电信号多重多尺度熵复杂度

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复杂水质环境下基于PSO-ELM的BOD快速检测

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计量学报 2021年第1期42卷 105-110页

作者：陈颖崔行宁肖春艳张杰张灿杨惠李少华燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 河南理工大学资源与环境学院河南焦作454000 河北先河环保科技股份有限公司河北石家庄050000

针对检测生化需氧量(BOD)的传统五日培养法(BOD5)操作复杂、时效性差的不足,以及水质中复杂环境因素干扰检测过程等问题,提出了基于微生物膜法的快速检测系统,进而以粒子群算法(PSO)优化的极限学习机(ELM)算法来实现BOD检测。检测系统... 详细信息

针对检测生化需氧量(BOD)的传统五日培养法(BOD5)操作复杂、时效性差的不足,以及水质中复杂环境因素干扰检测过程等问题,提出了基于微生物膜法的快速检测系统,进而以粒子群算法(PSO)优化的极限学习机(ELM)算法来实现BOD检测。检测系统以溶解氧传感器和微生物膜反应器为核心,能够在35 min内完成检测,其中微生物反应器使用功能化的螺旋玻璃管制成,但微生物膜易受水质复杂环境的影响。为此,运用PSO-ELM算法消除水质中浊度(SS)、p H值、氧化还原电位(ORP)对检测结果的干扰,与BP神经网络和ELM算法相比,运行时间分别缩短0.92 s和0.24 s,测试误差分别减小5.3%和4.0%。在实际海水水样的测试结果中,该方法与BOD5法相对误差保持在2.69%~3.86%内。

关键词：计量学生化需氧量快速检测粒子群算法极限学习机

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电子束辐照对薏苡仁中5种真菌毒素降解率以及甘油三油酸酯含量的影响

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河北农业科学 2024年第1期28卷 92-98页

作者：庞艳苹孙鸣陈萌王雪妹赵志磊河北大学质量技术监督学院河北保定071002 计量仪器与系统国家地方联合工程研究中心/河北省能源计量与安全检测技术重点实验室/河北大学地理标志研究院河北保定071002

为了科学利用电子束辐照技术有效降解薏苡仁中的5种真菌毒素[黄曲霉毒素4种:AFB_(1)、AFB_(2)、AFG_(1)和AFG_(2);玉米赤霉烯酮(ZEA)],利用高效液相色谱法,测定了不同剂量[0(未辐照)、2、4、6、8、10 kGy)的电子束辐照处理以及适宜剂量... 详细信息

为了科学利用电子束辐照技术有效降解薏苡仁中的5种真菌毒素[黄曲霉毒素4种:AFB_(1)、AFB_(2)、AFG_(1)和AFG_(2);玉米赤霉烯酮(ZEA)],利用高效液相色谱法,测定了不同剂量[0(未辐照)、2、4、6、8、10 kGy)的电子束辐照处理以及适宜剂量电子束辐照结合不同的水分、pH值、双氧水(H_(2)O_(2))处理后薏苡仁中5种真菌毒素降解率以及甘油三油酸酯含量的变化。结果表明:薏苡仁中5种毒素的降解率均随辐照剂量的增大而逐渐提高,其中8 kGy剂量处理的5种毒素降解率与10 kGy剂量处理差异均不显著,因此确定电子束辐照降解薏苡仁中5种毒素的适宜剂量为8 kGy。8 kGy剂量的电子束辐照时,控制薏苡仁水分含量为10%~12%,pH值为8~9,添加1.0%浓度的H_(2)O_(2),薏苡仁中5种真菌毒素的降解率高,且甘油三油酸酯含量仍能达到《中国药典》(2020版)标准。研究结果可为利用电子束辐照降解薏苡仁中5种毒素提供技术支持。

关键词：薏苡仁电子束辐照黄曲霉毒素玉米赤霉烯酮甘油三油酸酯

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基于近红外光谱融合与深度学习的玉米成分定量建模方法

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食品与发酵工业 2020年第23期46卷 213-219页

作者：谈爱玲王晓斯楚振原赵勇燕山大学信息科学与工程学院河北省特种光纤与光纤传感重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004

为探索光谱融合结合深度学习对玉米成分定量检测的可行性,针对80个玉米样本的原始、一阶导数、二阶导数光谱和前3类的串行融合光谱分别构建一维卷积神经网络(one-dimensional convolution neural network,1D-CNN)模型,对样本中水分、油... 详细信息

为探索光谱融合结合深度学习对玉米成分定量检测的可行性,针对80个玉米样本的原始、一阶导数、二阶导数光谱和前3类的串行融合光谱分别构建一维卷积神经网络(one-dimensional convolution neural network,1D-CNN)模型,对样本中水分、油脂、蛋白质和淀粉4种成分含量进行定量建模。结果表明,基于串行融合光谱的1D-CNN的4种成分模型性能指标均优于单独基于一种光谱的模型。与传统偏最小二乘回归和支持向量机回归对比,所建立的定量模型性能均为最优。针对测试集,4种成分模型的决定系数和均方根误差分别为0.956和0.211、0.972和0.118、0.982和0.239、0.949和0.428。实验结果表明,串行光谱融合结合卷积神经网络的方法能够充分挖掘光谱所蕴含的信息,增强模型预测能力,为近红外光谱定量分析提供新思路。

关键词：近红外光谱玉米成分深度学习一维卷积神经网络光谱融合

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紫外及电子束辐照对远志中黄曲霉毒素及有效成分的影响

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安徽农业科学 2024年第13期52卷 144-148,166页

作者：赵志磊陈萌崔炎李迅马力辉河北大学质量技术监督学院河北保定071002 计量仪器与系统国家地方联合工程研究中心河北保定071002 河北省能源计量与安全检测技术重点实验室河北保定071002 河北大学地理标志研究院河北保定071002

[目的]探究电子束及紫外辐照对远志中黄曲霉毒素的降解率及有效成分的影响。[方法]利用高效液相色谱法研究不同辐照剂量的电子束、不同含水量、不同时间的紫外辐照对远志中黄曲霉毒素的降解率及有效成分的影响。[结果]电子束辐照剂量越... 详细信息

[目的]探究电子束及紫外辐照对远志中黄曲霉毒素的降解率及有效成分的影响。[方法]利用高效液相色谱法研究不同辐照剂量的电子束、不同含水量、不同时间的紫外辐照对远志中黄曲霉毒素的降解率及有效成分的影响。[结果]电子束辐照剂量越大,远志中黄曲霉毒素的降解率越高。经10 kGy电子束辐照处理,远志中黄曲霉毒素AFB_(1)、AFB_(2)、AFG_(1)、AFG_(2)的降解率分别为19.27%、19.64%、15.62%、15.14%;6 kGy辐照处理含水量28%的远志中AFB_(1)、AFB_(2)、AFG_(1)、AFG_(2)的降解率均最高;紫外辐照时间越长,远志中黄曲霉毒素的降解率越高。黄曲霉毒素的降解率随着辐照距离的增加而减小。经不同辐照处理后远志中细叶远志皂苷、远志口三酮、3,6′-二芥子酰基蔗糖含量变化不显著。[结论]采用电子束辐照结合调整远志含水量及紫外辐照处理均能对远志中黄曲霉毒素进行有效降解,且对有效成分影响不大。

关键词：远志黄曲霉毒素紫外电子束辐照高效液相色谱法有效成分

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基于变分模态分解和奇异值分解的频率相近信号分离方法

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计量学报 2020年第11期41卷 1404-1409页

作者：邢婷婷关阳刘子涵樊凤杰孟宗燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 唐山工业职业技术学院河北唐山063000

频率相近信号分离是故障诊断的难点问题。变分模态分解(VMD)作为一种新的信号时频分析方法,对频率相近信号具有较高的分辨率,能够实现频率相近信号的分离。VMD分解时先指定分解层数,层数选取的优劣将直接影响分解效果,过分解时容易产生... 详细信息

频率相近信号分离是故障诊断的难点问题。变分模态分解(VMD)作为一种新的信号时频分析方法,对频率相近信号具有较高的分辨率,能够实现频率相近信号的分离。VMD分解时先指定分解层数,层数选取的优劣将直接影响分解效果,过分解时容易产生虚假频率成分,反之,欠分解则容易丢失有用频率成分。基于此,提出一种基于变分模态分解和奇异值分解相结合的相近频率信号分离方法。首先选择适当的分解层数对信号进行VMD过分解,然后对分解得到的分量进行奇异值分解,通过奇异值分解检测并剔除虚假信号成分,从而实现频率相近信号的有效分离。利用仿真信号和滚动轴承故障信号证明了该方法的有效性和可行性。

关键词：计量学故障诊断旋转机械变分模态分解奇异值分解频率相近信号分离

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基于CT图像的金属点阵结构内部缺陷检测方法

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计量学报 2020年第5期41卷 544-550页

作者：张玉燕李永保温银堂张芝威燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学测试计量技术及仪器河北省重点实验室河北秦皇岛066004

基于计算机断层扫描(CT)图像的灰度值分布特征,提出了一种金属三维多层点阵结构内部缺陷的检测方法。通过3个横向相邻固定尺寸像素点集合灰度值总和之间的差值分布来判别缺陷的存在,理论分析给出了相应的判别标准和依据。实验验证结果表... 详细信息

基于计算机断层扫描(CT)图像的灰度值分布特征,提出了一种金属三维多层点阵结构内部缺陷的检测方法。通过3个横向相邻固定尺寸像素点集合灰度值总和之间的差值分布来判别缺陷的存在,理论分析给出了相应的判别标准和依据。实验验证结果表明:与人工标记的方法进行对比,该算法对金属三维多层点阵结构样件的内部典型断层缺陷的识别率达到98. 5%。

关键词：计量学金属点阵结构 CT扫描图像缺陷检测灰度值总和增材制造

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基于GMM-ICSA的光谱重叠峰分解研究

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计量学报 2021年第10期42卷 1386-1392页

作者：朱丹丹孙世成杨惠张灿朱奇光李康史彦新陈颖燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及其仪器重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学信息科学与工程学院河北省特种光纤与光纤传感器重点实验室河北秦皇岛066004 自然资源部水文地质环境地质调查中心地质环境监测工程技术创新中心河北保定071051

针对X射线荧光光谱法(XRF)中Pb元素和As元素的重叠峰导致的元素浓度建模困难、乌鸦搜索算法(CSA)鲁棒性较弱等问题,将高斯混合模型(GMM)与改进型乌鸦算法(ICSA)相结合来实现重叠峰的分解。ICSA相比于CSA的改进主要有:引入了"乌鸦反... 详细信息

针对X射线荧光光谱法(XRF)中Pb元素和As元素的重叠峰导致的元素浓度建模困难、乌鸦搜索算法(CSA)鲁棒性较弱等问题,将高斯混合模型(GMM)与改进型乌鸦算法(ICSA)相结合来实现重叠峰的分解。ICSA相比于CSA的改进主要有:引入了"乌鸦反哺"的特性,将GMM与ICSA更好的衔接在一起;将固定的意识概率更改为梯度型,使种群迭代更有多样性;适当调整了全局的优化策略,使算法更稳定收敛更快。将GMM模型与GMM-ICSA模型作对比实验,可得优化后的模型分解精度提升了4.93%;同时以均方误差和迭代时间为衡量搜索算法的标准,将ICSA与同类型的4种算法做了对比实验得出:CSA的均方误差和迭代时间均优于其他算法,从而表明改进后的算法能处理重叠峰问题的可行性。

关键词：计量学光谱重叠峰 X射线荧光光谱法改进型CSA 高斯混合模型元素浓度

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