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有机小分子荧光探针结合静电纺丝用于爆炸物检测研究进展

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发光学报 2025年第1期46卷 126-139页

作者：成乐琴陶韵琦张跃伟于雪吉林化工学院化学与制药工程学院吉林吉林132022

近年来,随着炸药制备和隐蔽性水平的进一步提高,爆炸物探测也面临更加严峻的挑战。有机小分子荧光探针具有高灵敏度、高选择性、低检测限等优点,近年来在爆炸物识别方面得到了广泛应用。然而,这些荧光探针对爆炸物的识别通常需要在溶液... 详细信息

近年来,随着炸药制备和隐蔽性水平的进一步提高,爆炸物探测也面临更加严峻的挑战。有机小分子荧光探针具有高灵敏度、高选择性、低检测限等优点,近年来在爆炸物识别方面得到了广泛应用。然而,这些荧光探针对爆炸物的识别通常需要在溶液中进行,导致其应用受到很大限制。静电纺丝是一种制备直径可控、形态均匀的纳米纤维的有效技术。将荧光探针与静电纺丝技术结合制备出具有携带方便、可重复性好、检测限低等优点的荧光纳米纤维膜,有效地拓宽了荧光探针在检测爆炸物方面的应用。本文对有机小分子材料的荧光传感单元结构进行分类,总结了有机小分子荧光纳米纤维膜传感器对常见爆炸物三硝基甲苯(Trinitrotoluene,TNT)、三硝基苯酚(Trinitrophenol,TNP)、2,4-二硝基甲苯(2,4-Dinitrotoluene,DNT)、环三亚甲基三硝胺(Cyclotrimethylene trinitramine,RDX)、三过氧化三丙酮(Triacetone triperoxide,TATP)等进行荧光识别和检测,为实际爆炸物检测中静电纺荧光纳米纤维膜的设计提供指导,同时为荧光探针在复杂环境中的实际应用提供了新思路。

关键词：荧光探针静电纺丝爆炸物检测纳米薄膜纤维

双金属纳米催化剂的精细调控在电催化二氧化碳还原中的研究进展

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无机化学学报 2025年第3期41卷 425-439页

作者：尉兵张建帆陈哲吉林化工学院资源与环境工程学院吉林132022 吉林化工学院材料科学与工程学院吉林132022

电催化二氧化碳还原技术能够有效地将CO_(2)转化为有价值的化学品,从而减少CO_(2)排放,为CO_(2)的治理提供一举两得的解决方案,并能够助力我国实现“碳达峰”和“碳中和”的碳排放目标。目前,常用的单金属纳米催化剂具有催化位点单一以... 详细信息

电催化二氧化碳还原技术能够有效地将CO_(2)转化为有价值的化学品,从而减少CO_(2)排放,为CO_(2)的治理提供一举两得的解决方案,并能够助力我国实现“碳达峰”和“碳中和”的碳排放目标。目前,常用的单金属纳米催化剂具有催化位点单一以及产物与中间体的吸附能调控困难等缺点,导致其在催化剂选择性、活性及稳定性等方面表现不佳。而双金属纳米催化剂由于存在2种原子配位,能够调整催化剂的电子结构,实现对中间体结合能的精细调控,并带来丰富且灵活的活性位点,从而被广泛研究。本文综述了国内外最新的双金属纳米催化剂的研究进展,主要针对双金属纳米催化剂的精细调控手段,如掺杂调控、非均相结构调控、合金化调控和几何结构调控进行了总结,对其中所存在的协同效应、应力效应和电子效应等双金属纳米催化剂的催化机理进行了阐述。在此基础上,总结了目前双金属纳米催化剂研究的不足,并对未来的研究方向与发展前景进行了展望。

关键词：电催化还原CO_(2) 双金属纳米催化剂催化剂电化学纳米材料

基于Shapelets的多元时间序列分类方法

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科学技术与工程 2025年第1期25卷 252-261页

作者：王威娜李明莉吉林化工学院信息与控制工程学院吉林132022

多元时间序列分类是众多领域的关键问题,但是当前多元时序分类研究面临着原始数据高维、精度不足、可解释性缺乏等问题,这使得模型性能提升受限,准确率难以满足实际需求。针对上述问题,提出基于Shapelets的多元时间序列分类方法。首先,... 详细信息

多元时间序列分类是众多领域的关键问题,但是当前多元时序分类研究面临着原始数据高维、精度不足、可解释性缺乏等问题,这使得模型性能提升受限,准确率难以满足实际需求。针对上述问题,提出基于Shapelets的多元时间序列分类方法。首先,利用自适应邻居的无监督Shapelet学习将Shapelet变换与自适应权重结合,用于自动学习显著多元Shapelets;然后,将该方法与Shapelet相似性和类标约束项结合,增强模型可解释性和分类准确性;最后,提出模型的优化策略,用以获取最优的Shapelets,进一步提高模型的分类精度。与3种不同类型11个算法在11个公开数据集上进行比较,实验结果表明提出算法具有较高的分类精度。

关键词：多元时间序列多元时间序列分类 Shapelets学习优化策略

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压力管道非全周向裂纹涡流检测研究

机械设计与制造 2025年第1期407卷 236-239页

作者：王海波蔡佳宝侯哲生吉林化工学院机电工程学院吉林吉林132022 吉林省秸秆原料化工程研究中心吉林吉林132022

压力管道是工业生产过程中广泛使用的结构,裂纹是其常见缺陷,如何简单、快速检测出裂纹参数非常重要,涡流检测是一种清洁、环保和快速的检测方法。结合压力管道的特点,分析了其裂纹检测数学模型,采用有限元仿真的方法,对非全周向裂纹模... 详细信息

压力管道是工业生产过程中广泛使用的结构,裂纹是其常见缺陷,如何简单、快速检测出裂纹参数非常重要,涡流检测是一种清洁、环保和快速的检测方法。结合压力管道的特点,分析了其裂纹检测数学模型,采用有限元仿真的方法,对非全周向裂纹模型进行了分析,得出了压力管道周向不同裂纹长度和不同裂纹深度条件下的远场涡流检测信号特点,与实验结果对比,在误差范围内,仿真结果与实验结果一致,验证了有限元仿真方法的合理性,为涡流检测压力管道非全周向裂纹的研究打下了一定的基础。

关键词：压力管道非全周向裂纹涡流

基于PCC-VMD的一维卷积神经网络的轴承早期故障诊断

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机床与液压 2025年第2期53卷 9-15页

作者：邓志超张清华于军吉林化工学院信息与控制工程学院吉林吉林132022 广东石油化工学院自动化学院广东茂名525000

针对轴承早期微弱故障信号容易被强噪声环境掩盖、特征难以提取的问题,提出一种基于皮尔逊相关系数和变分模态分解的一维卷积神经网络的早期故障诊断方法。采用VMD对原始振动信号进行变分模态分解;计算各模态分量与原始信号的皮尔逊相... 详细信息

针对轴承早期微弱故障信号容易被强噪声环境掩盖、特征难以提取的问题,提出一种基于皮尔逊相关系数和变分模态分解的一维卷积神经网络的早期故障诊断方法。采用VMD对原始振动信号进行变分模态分解;计算各模态分量与原始信号的皮尔逊相关系数,再根据相关系数阈值去掉噪声分量并对信号进行重构,最后对重构信号进行傅里叶变换并输入到一维卷积神经网络中,利用一维卷积神经网络对轴承早期故障进行诊断。利用所提方法对西储大学(CWRU)轴承数据集的滚动轴承故障数据进行分析,诊断准确率达到99%以上,验证了所提方法对滚动轴承早期故障诊断的有效性。

关键词：皮尔逊相关系数变分模态分解一维卷积神经网络(1D-CNN) 早期故障诊断

铁素体和渗碳体相形貌对D2车轮钢滚动接触疲劳性能影响

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中国铁道科学 2025年第01期 182-191页

作者：刘春鹏徐福盛姜峰索忠源张关震任瑞铭吉林化工学院机电工程学院中国铁道科学研究院集团有限公司金属及化学研究所大连交通大学材料科学与工程学院

随着高速列车车轮滚动速度的不断提升，车轮的滚动接触疲劳失效日益严重，车轮的初始组织成为影响滚动接触疲劳性能的主要因素。利用热处理炉对D2车轮钢进行淬火+回火热处理，使D2车轮钢珠光体+先共析铁素体组织（P+F）转变为铁素体+粒... 详细信息

随着高速列车车轮滚动速度的不断提升，车轮的滚动接触疲劳失效日益严重，车轮的初始组织成为影响滚动接触疲劳性能的主要因素。利用热处理炉对D2车轮钢进行淬火+回火热处理，使D2车轮钢珠光体+先共析铁素体组织（P+F）转变为铁素体+粒状渗碳体组织（回火索氏体，TS）；通过滚动接触疲劳试验机对2种原始组织类型的车轮试样进行滚动接触疲劳试验；利用低倍显微镜观察滚动接触疲劳失效后P+F车轮试样和TS车轮试样表面的宏观形貌；利用场发射扫描电镜附带背散射电子衍射分析滚动疲劳失效后P+F车轮试样和TS车轮试样距表面不同距离微观组织的演变规律。结果表明：TS车轮试样的滚动接触疲劳寿命比P+F车轮试样提高了1.3倍；滚动接触疲劳失效后，P+F车轮试样中先共析铁素体与珠光体中共析铁素体的变化是不同的，在表面，先共析铁素体内形成大量的大角度晶界，共析铁素体内形成大量的小角晶界，而在次表面，先共析铁素体内存在大角度晶界和小角度晶界，共析铁素体的取向角小于2°；TS车轮试样在距表面不同深度的铁素体晶粒中大角度晶界的比例分布是均匀的；P+F车轮试样距表面不同深度先共析铁素体与共析铁素体不同程度的塑性变形会加速滚动接触疲劳裂纹萌生和扩展，进而加速车轮疲劳失效；TS车轮试样距表面不同深度铁素体的均匀塑性变形会延缓滚动接触疲劳裂纹形成，提高车轮滚动接触疲劳寿命。

关键词： D2车轮钢微观结构演变滚动接触疲劳先共析铁素体珠光体回火索氏体

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基于优化麻雀算法的轮对平面度检测方法研究

激光与光电子学进展 2025年

作者：张爽王伯澳祝国凯张炜孙冬宇刘伟长春工程学院机电工程学院长春工业大学机电工程学院

随着高铁技术的快速发展，轮对的检修与维护在确保列车安全与稳定运行中发挥着关键作用。在这一过程中，高铁轮对的平面度检测是至关重要的一环。本文提出了一种基于优化随机采样一致性算法（RANSAC）的点云平面拟合新方法，旨在提升高... 详细信息

随着高铁技术的快速发展，轮对的检修与维护在确保列车安全与稳定运行中发挥着关键作用。在这一过程中，高铁轮对的平面度检测是至关重要的一环。本文提出了一种基于优化随机采样一致性算法（RANSAC）的点云平面拟合新方法，旨在提升高铁轮对内侧面的平面度检测精度。本文对RANSAC算法进行了优化，采用了改进后的麻雀优化算法（SSA），结合自适应惯性权重调整、位置更新、变异操作和动态随机性减少等策略，以增强平面拟合的鲁棒性与准确性。通过在点云数据中引入不同噪声比例，并与传统平面拟合方法进行比较，实验结果显示，本文算法在50%噪声点的轮对内侧面的平面拟合中，相较于RANSAC和SSA-RANSAC算法，平面度检测精度分别提高了93.97%和57.58%，标准差降低了4.55%和28.81%。这些实验表明，优化后的RANSAC算法能够显著提高拟合精度，为高铁轮对的平面度检测提供了一种新的可靠方法。

关键词：平面拟合随机采样一致性算法麻雀优化算法平面度检测

基于GADF与SAM-LCNN机制的石化离心风机轴承故障诊断方法

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机电工程 2025年第1期42卷 72-81页

作者：刘森刘美韩惠子崔坤陈曦广东石油化工学院自动化学院广东茂名525000 香港理工大学工程学院中国香港999077 吉林化工学院信息与控制工程学院吉林吉林132022

针对石化离心风机轴承故障诊断方法精度不高、诊断速度慢和泛化性较差的问题,提出了一种基于格拉姆角差场(GADF)图像编码以及融合了空间注意力机制的轻量化卷积神经网络(SAM-LCNN)的石化离心风机轴承故障诊断方法。首先,使用格拉姆角差... 详细信息

针对石化离心风机轴承故障诊断方法精度不高、诊断速度慢和泛化性较差的问题,提出了一种基于格拉姆角差场(GADF)图像编码以及融合了空间注意力机制的轻量化卷积神经网络(SAM-LCNN)的石化离心风机轴承故障诊断方法。首先,使用格拉姆角差场将轴承一维振动信号编码为二维图像;然后,构建了融合空间注意力机制的轻量化卷积神经网络;最后,将GADF转换所得二维图像作为融合空间注意力机制的轻量化卷积神经网络的输入,进行了特征提取与故障诊断,分别采用了广东石油化工学院的石化多级离心风机轴承故障数据集与凯斯西储大学轴承故障数据集,对该方法的有效性及优越性进行了验证。研究结果表明:两种数据集的测试集分类准确率分别为99.7%和98.5%;相较于卷积神经网络(CNN)、LeNet-5和MobileNetV2三种对比方法,该离心风机滚动轴承诊断方法具有诊断精度高、诊断速度快和泛化能力强等优点。该方法能够有效地对石化离心风机轴承故障振动信号进行分类,可为石化安全生产提供保障,同时也为其他机械设备故障诊断提供参考。

关键词：离心风机滚动轴承图像编码格拉姆角场轻量化卷积神经网络空间注意力机制

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炭黑/黄原胶水基纳米流体的稳定性研究

化工进展 2025年

作者：谭晶尹志凡朱文雷尹宏远黄浩东徐逢时杨卫民安瑛北京化工大学机电工程学院

炭黑纳米流体因其优异的光学吸收性能和热性能，在光热转换领域具有广泛的应用潜力，但是炭黑纳米颗粒易团聚沉降等不稳定问题一直是限制炭黑纳米流体在工业领域应用和推广的关键因素之一。本文利用两步法制备炭黑/黄原胶水基纳米流体... 详细信息

炭黑纳米流体因其优异的光学吸收性能和热性能，在光热转换领域具有广泛的应用潜力，但是炭黑纳米颗粒易团聚沉降等不稳定问题一直是限制炭黑纳米流体在工业领域应用和推广的关键因素之一。本文利用两步法制备炭黑/黄原胶水基纳米流体，采用静置观察法、Zeta电位法、离心沉降法以及吸光度测量法对炭黑/黄原胶水基纳米流体的稳定性进行表征，并探究加入以黄原胶（XG）为分散剂的炭黑/黄原胶水基纳米流体在不同环境条件下的稳定特性。结果表明，加入质量分数为0.1%的黄原胶时，得到的炭黑/黄原胶水基纳米流体稳定性最好，所制备的纳米流体能稳定兼容多种炭黑浓度，并且黄原胶的加入可以显著提高炭黑/黄原胶水基纳米流体的耐盐性和耐冻融性，在较宽的PH范围和热循环的环境下均具有优异稳定性。

关键词：纳米流体黄原胶炭黑稳定性