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聚四氟乙烯/氯氧化铁复合材料在石蜡油润滑状态下的摩擦学性能研究

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摩擦学学报（中英文） 2024年第2期44卷 179-188页

作者：李宁潘炳力张龙龙王琦贾闰囝闫俊江赵爽河南科技大学化工与制药学院河南洛阳471000

采用冷压热烧的方法制备了氯氧化铁(FeOCl)填充改性聚四氟乙烯(PTFE)复合材料.利用MM-2HL环-块摩擦磨损试验机,研究了在液体石蜡润滑状态下FeOCl含量对PTFE复合材料的影响以及在不同载荷下PTFE-FeOCl复合材料的摩擦学性能.结果表明:填充... 详细信息

采用冷压热烧的方法制备了氯氧化铁(FeOCl)填充改性聚四氟乙烯(PTFE)复合材料.利用MM-2HL环-块摩擦磨损试验机,研究了在液体石蜡润滑状态下FeOCl含量对PTFE复合材料的影响以及在不同载荷下PTFE-FeOCl复合材料的摩擦学性能.结果表明:填充FeOCl颗粒后,PTFE复合材料在石蜡油润滑状态下的摩擦学性能均有所提升.FeOCl质量分数为5%的复合材料表现出低摩擦系数和高耐磨性,且在不同载荷下均表现出优异的摩擦学性能,加入FeOCl后,在不同载荷下摩擦系数均有所降低.FeOCl的加入促进了转移膜的形成,有效地提高了PTFE材料的耐磨性.

关键词：聚四氟乙烯氯氧化铁摩擦系数磨损转移膜

粒子群算法下汽车机械式自动变速系统参数多目标优化

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吉林大学学报（工学版） 2024年第5期54卷 1214-1220页

作者：陈涛周志刚雷楠南河南科技大学应用工程学院河南三门峡471023 河南科技大学车辆与交通工程学院河南洛阳471023

汽车机械式自动变速系统难以同时满足低能耗、高动力的运行需求,为提升变速系统运行性能,提出基于粒子群算法的汽车机械式自动变速系统参数多目标优化。该方法首先学习并分析汽车整体动力模型以及电机效率,之后依据汽车在行驶中的最高... 详细信息

汽车机械式自动变速系统难以同时满足低能耗、高动力的运行需求,为提升变速系统运行性能,提出基于粒子群算法的汽车机械式自动变速系统参数多目标优化。该方法首先学习并分析汽车整体动力模型以及电机效率,之后依据汽车在行驶中的最高速度、加速度性能以及爬坡性能确立目标函数,最后利用粒子群算法求解目标函数最优解,利用汽车在行驶过程中的惯性权重使全局搜索能力达到平衡状态,基于学习因子实现粒子自动寻优,实现汽车机械式自动变速系统参数多目标优化。实验结果表明:本文方法能耗低、运行效率高且拥有良好的动力性能,能有效提升汽车机械式自动变速系统的运行性能,对汽车的无延迟变速具有一定的促进作用。

关键词：粒子群算法自动变速系统多目标优化轮毂电机目标函数

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枇杷原浆护色配方优化及贮藏期间品质变化

食品工业科技 2024年第14期45卷 184-193页

作者：郑伟张相钊邓鑫峰马靖雯鲁周民西北农林科技大学林学院陕西咸阳712100

为减轻枇杷鲜果打浆过程的酶促褐变,维持原浆色泽,以色差值为主要响应变量,研究了六种护色剂对枇杷鲜果打浆过程的护色效果,并选择护色效果最佳的两种护色剂进行中心复合设计(Central Composite Design,CCD)试验,在此基础上考察复合护... 详细信息

为减轻枇杷鲜果打浆过程的酶促褐变,维持原浆色泽,以色差值为主要响应变量,研究了六种护色剂对枇杷鲜果打浆过程的护色效果,并选择护色效果最佳的两种护色剂进行中心复合设计(Central Composite Design,CCD)试验,在此基础上考察复合护色对枇杷原浆5℃贮藏28 d时色泽和营养成分的影响。结果表明,六种护色剂中抗坏血酸和植酸护色效果显著,其最佳配比为0.332%抗坏血酸和0.065%植酸。验证试验结果表明,复合护色后枇杷原浆平均ΔE为6.70,与预测值的吻合率达97.31%。贮藏试验表明,复合护色可有效减缓贮藏期间枇杷原浆L*、a*、b*和ΔE值的降低,同时缓解总糖、抗坏血酸和总酚的损失以及可滴定酸含量增加,维持原浆的营养品质。该研究可为枇杷的加工利用提供技术参考。

关键词：枇杷原浆酶促褐变护色剂贮藏色泽营养成分

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二甲醚对氨着火特性的影响与动力学分析

内燃机学报 2024年第3期42卷 236-244页

作者：金亦凡马志豪王鑫李新褚祥林河南科技大学车辆与交通工程学院河南洛阳471003

基于激波管测试平台测量了二甲醚对氨气着火延迟期的影响.试验压力为0.14/1.00 MPa,温度为1150~1950 K,当量比为0.5/1.0/2.0,氨/二甲醚掺混比为100/0、95/5、90/10和70/30.试验结果表明:添加二甲醚可以有效缩短氨气的着火延迟期,增加氨... 详细信息

基于激波管测试平台测量了二甲醚对氨气着火延迟期的影响.试验压力为0.14/1.00 MPa,温度为1150~1950 K,当量比为0.5/1.0/2.0,氨/二甲醚掺混比为100/0、95/5、90/10和70/30.试验结果表明:添加二甲醚可以有效缩短氨气的着火延迟期,增加氨气的反应活性.低温、低压条件下,二甲醚对氨气的着火促进作用更强,添加二甲醚导致当量比对氨气着火延迟期的影响减弱.建立了氨气-二甲醚机理以揭示二甲醚对氨气着火的促进作用,并将笔者的着火延迟期数据与部分文献机理进行了验证和对比,本机理能够可靠预测试验结果.通过敏感性分析、反应路径分析及产率分析,解释氨气和二甲醚的相互作用机理.分析表明,二甲醚的促进作用主要是通过加速早期自由基池发展以增加系统反应活性.着火初期二甲醚通过反应HO_(2)+CH_(3)=OH+CH_(3)O产生大量的OH自由基,对氨气消耗并提前启动链反应至关重要.

关键词：氨二甲醚激波管着火延迟期化学反应动力学

基于Fisher判别分析可分性信息融合的马铃薯VC含量高光谱检测方法

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食品科学 2024年第7期45卷 164-171页

作者：郭林鸽殷勇于慧春袁云霞河南科技大学食品与生物工程学院河南洛阳471023

为提高马铃薯VC含量检测结果的准确性和可靠性,提出一种基于Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)可分性数据融合的检测模型输入变量构建方法。首先,利用高光谱成像技术采集200个马铃薯的高光谱信息,通过对比6种预处理方... 详细信息

为提高马铃薯VC含量检测结果的准确性和可靠性,提出一种基于Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)可分性数据融合的检测模型输入变量构建方法。首先,利用高光谱成像技术采集200个马铃薯的高光谱信息,通过对比6种预处理方法和原始数据的建模结果,确定多元散射校正为光谱数据的预处理方法;其次,采用竞争性自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)及CARS-SPA组合算法3种方法提取相应特征波长,通过对比分析最终确定34个有效特征波长;然后,将有效特征波长进行FDA可分性数据融合,根据融合的新变量对样本间差异性判别能力的大小进行筛选,确定构建检测模型的输入变量;最后,分别对FDA融合前后筛选的变量建立偏最小二乘模型和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型,并对检测结果进行对比分析。结果表明,将CARS算法提取的34个特征波长进行FDA融合,采用前3个融合变量作为构建检测模型的输入变量时,其所建BPNN模型的相关系数由0.9726提高至0.9990,均方根误差由0.7723降低至0.1727,不仅能够极大地降低数据分析维度,而且能够提高检测结果的准确性。因此,基于FDA可分性数据融合构建检测模型输入变量可以提高马铃薯VC含量检测结果的准确性。

关键词：高光谱成像 Fisher判别分析马铃薯 VC含量检测模型

三维荧光光谱融合小波包分解融合Fisher判别分析及支持向量机识别紫苏

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食品科学 2024年第1期45卷 198-203页

作者：任永杰殷勇于慧春袁云霞河南科技大学食品与生物工程学院河南洛阳471023

为实现紫苏品种的快速鉴别,避免以次充好,选取4个品种的紫苏采集三维荧光数据,提出了一种基于小波包分解融合Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)的荧光数据特征选择策略,并实施了4种紫苏的有效鉴别。首先,对三维荧光数... 详细信息

为实现紫苏品种的快速鉴别,避免以次充好,选取4个品种的紫苏采集三维荧光数据,提出了一种基于小波包分解融合Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)的荧光数据特征选择策略,并实施了4种紫苏的有效鉴别。首先,对三维荧光数据进行预处理,采用Delaunay三角形内插值法去除瑞利散射和拉曼散射,以消除它们的不利影响;运用Savitzky-Golar卷积平滑对数据进行平滑处理,以减少噪声的干扰。同时,对三维荧光数据进行初步筛选,去除了荧光强度小于0.01的发射波长。然后,对各激发波长对应的发射光谱进行3层sym4小波包分解,计算得到最低频段的小波包能量值,作为各激发波长光谱数据表征量。接着,再利用FDA对小波包能量进行判别分析,将其所包含的差异性信息进行融合,得到FDA生成的新变量,并选取累计判别能力达到99%的前3个FD变量作为不同品种差异性信息的表征变量,提出三维荧光数据的表征策略。最后,利用BP神经网络(backpropagation neural network,BPNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)两种模式识别算法对表征变量进行分析,得到FDA+BPNN和FDA+SVM两种鉴别结果。FDA+BPNN的训练集正确率为97.5%,测试集正确率为95%;FDA+SVM的训练集和测试集的正确率均达到98.33%。结果表明,三维荧光光谱技术结合小波包分解、FDA和SVM算法基本上能够实现紫苏品种的鉴别。这为后续有关紫苏的进一步检测研究(如某些有效成分的定量检测)提供了研究基础。

关键词：紫苏三维荧光小波包分解 Fisher判别分析 BP神经网络支持向量机

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基于流固耦合的箔片气体轴承动态特性分析

振动工程学报 2024年第3期37卷 394-401页

作者：贾晨辉刘书明刘恒马文锁李东东张飞河南科技大学机电工程学院河南洛阳471003

基于有限元软件ANSYS Workbench,建立箔片气体轴承在可压缩流体介质中运动的有限元模型,采用6DOF动网格计算方法对轴承的运动状态进行流固耦合数值模拟,探讨了不同转速和波箔片结构参数(波箔片的长度比、高度以及厚度)对轴承动态特性的... 详细信息

基于有限元软件ANSYS Workbench,建立箔片气体轴承在可压缩流体介质中运动的有限元模型,采用6DOF动网格计算方法对轴承的运动状态进行流固耦合数值模拟,探讨了不同转速和波箔片结构参数(波箔片的长度比、高度以及厚度)对轴承动态特性的影响规律。仿真结果表明:转速增加,轴承的承载能力增加,但稳定性有所下降,更容易发生失稳现象;选取波箔片的长度比在1~1.5之间、厚度为0.16 mm,既可以保证轴承具有较高的刚度,同时又能获得较大的阻尼;波箔片高度与轴承动态特性成反比关系。将仿真结果与试验结果进行对比,验证了仿真计算方法的正确性和有效性。同时本文的研究为优化波箔片结构,改善轴承动态特性,提高轴承运行稳定性提供理论依据。

关键词：箔片气体轴承流固耦合波箔片结构参数动态特性仿真

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紫苏中紫苏醛含量的高光谱预测方法

光谱学与光谱分析 2024年第9期44卷 2667-2674页

作者：孙佳琪殷勇于慧春袁云霞郭林鸽河南科技大学食品与生物工程学院河南洛阳471023

为了实现高光谱成像技术快速检测紫苏中的紫苏醛(PAE)含量,采集了4种产地的紫苏高光谱图像,在获取紫苏有效波长图像的基础上,将其纹理特征和经小波变换后获得的能量值与光谱值采用不同方式融合,构建出了不同的表征向量,建立了相应的PAE... 详细信息

为了实现高光谱成像技术快速检测紫苏中的紫苏醛(PAE)含量,采集了4种产地的紫苏高光谱图像,在获取紫苏有效波长图像的基础上,将其纹理特征和经小波变换后获得的能量值与光谱值采用不同方式融合,构建出了不同的表征向量,建立了相应的PAE含量快速检测模型。经对比分析确定了PAE含量最优预测策略,具体方法如下。(1)采用4种方法对光谱值进行预处理,对比所构建模型的预测能力,可得较优预处理方法为局部加权回归散点平滑(LOWESS)。(2)运用竞争自适应重加权采样法(CARS)和连续投影算法(SPA)提取预处理后光谱信息的特征波长,计算对应的光谱值,以便与其他特征进行组合。(3)对高光谱图像进行主成分分析(PCA)获得有效波长图像,利用其灰度共生矩阵(GLCM)提取能量(ASM)、对比度(CON)、相关性(COR)和熵(ENT)等4种纹理特征;同时,采用Daubechies小波对有效波长图像进行三层分解,将分解出的低频分量能量也作为有效波长图像的1种表征特征。(4)将上述提取的特征波长光谱值、小波能量值、纹理特征值以不同组合方式构造特征输入向量,在此前提下分别构建偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络、随机森林(RF)、极限梯度提升树(XGBoost)四种检测模型,经对比分析后获得最优输入向量和预测模型。结果表明,基于单类特征输入向量的4种预测模型的预测能力均不如多类特征融合的输入向量;最佳输入向量是经LOWESS预处理后由CARS优选的特征波长所对应的光谱值与有效波长图像的纹理特征值和小波能量值三者的融合向量,且XGBoost模型预测能力最强,其训练集R2c和RMSEC分别为0.99808和0.02249,测试集R2 p和RMSEP分别为0.98944和0.03640。该成果为快速检测紫苏中PAE含量提供了一种新手段,也为其他成分检测策略的制定提供了参考。

关键词：高光谱紫苏紫苏醛特征融合小波变换预测模型

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热损伤玉米种子的高光谱无损检测

光谱学与光谱分析 2024年第4期44卷 1165-1170页

作者：张伏禹煌熊瑛张方圆王新月吕庆丰武一戈张亚坤付三玲河南科技大学农业装备工程学院河南洛阳471003 机械装备先进制造河南省协同创新中心河南洛阳471003 河南科技大学农学院/牡丹学院河南洛阳471023 河南平安种业有限公司河南焦作454881 河南科技大学物理工程学院河南洛阳471023

玉米是世界主要粮食作物之一,使用不符合国家标准的劣质种子将严重影响玉米作物产量,如何快速准确高效鉴别劣质玉米种子亟待解决。采用高光谱图像系统获取900粒“豫安三号”玉米种子的900~1700 nm光谱曲线,其中训练集和测试集比例为3∶2... 详细信息

玉米是世界主要粮食作物之一,使用不符合国家标准的劣质种子将严重影响玉米作物产量,如何快速准确高效鉴别劣质玉米种子亟待解决。采用高光谱图像系统获取900粒“豫安三号”玉米种子的900~1700 nm光谱曲线,其中训练集和测试集比例为3∶2,分别为540粒和360粒。利用电鼓风式烘干箱对种子损伤处理,获得不同损伤程度的玉米种子样本,采集光谱后完成发芽试验,以此判别种子活力。为提高信噪比,截取963.27~1698.75 nm范围内的玉米种子光谱波段作为有效波段;采用标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)两种预处理方式对原始光谱数据预处理,并采用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)两种特征波段提取算法对预处理后的光谱数据提取特征波段,波长反射率作为输入矩阵X,预设样本类别作为输出矩阵Y;最后采用支持向量机(SVM)模型建模分析,研究结果表明:MSC-CARS-SVM模型为最佳模型,模型识别成功率为98.33%,其Kappa系数为0.985。在此基础上,采用遗传算法(GA)对SVM中惩罚系数c和核函数参数g寻优,模型准确率提升至100%,可实现对热损伤劣质玉米种子的鉴别。该研究为劣质玉米种子及其他作物种子快速鉴别提供了新思路和方法。

关键词：高光谱成像技术玉米种子热损伤支持向量机