基于梯度加权类激活热力图的卷积神经网络故障诊断模型鲁棒性分析

深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。     

山丹湖环境水化学特征的主因子分析

用因子分析法和相关的统计方法研究了山丹湖的富营养化特征,从原始数据的相关矩阵出发,提取了占总方差８２％的两个主因子,并对主因子作出合理的解释,主因子分析的结果表明,由氮营养化引起的污染是控制山丹湖营养化学特征的主要因子。     

松树枯梢病的发生与土壤条件的关系

松树枯梢病的发生与土壤条件关系密切。砂质土和粘质土壤上生长的松树病害发生严重,而相同条件下壤土上生长的松树,病害发生要轻。土壤水分状况对病害的发生起着重要的主导作用,相对长期土壤水分亏缺的土壤上生长的松树其病害明显严重。土壤厚度、肥力状况及疏松度对病害发生的影响相对要小些。20~30 cm层的土壤中有效磷含量与病情指数呈正相关,而水解氮、有效钾、土壤密度和土壤pH与病情指数的相关性不强。     

约束最优化的改进中心算法

以最优化问题为核心，对中心算法进行了研究．该算法是解决非线性凸约束数学规划的有效算法．在此对其作了几个方面的改进．实例计算分析表明，改进后算法的收敛速度大大加快，迭代的次数大大降低．     

茂谷柑果实套袋试验初报

试验表明，聚乙烯薄膜袋加海绵网不适宜用于柑桔果实套袋，以旧报纸制袋套果效果较好，平均存果率比对照提高46．7％，好果率比对照提高34．2％，而且果面光洁，色泽较佳，果实可溶性固形物等也比对照较高。     

Sol-gel水热偶合法制备纳米AlOOH及其表征

以AL2（SO4）3为原料，在pH值为3．5，溶胶浓度为0．3-0．5mol/L，分散剂0．3％，温度为80℃的条件下，胶溶4h，后经5h100-150℃的水热处理，制得平均粒度小于70nm的AlOOH；用TEM、X射线衍射、TG-DTA对样品进行了表征，并研究了不同介质、不同pH、不同分散剂用量对分散性能的影响。     

澄碧河水库漫坝风险分析

应用风险分析理论对澄碧河水库大坝进行了漫坝风险研究，计算了土坝的漫坝风险，探讨了该土坝的漫坝风险标准．计算结果表明，在允许漫坝风险范围内澄碧河水库整个汛期的防洪限制水位可由原来的185．00m提高到186．60m，水库蓄水量比原来增加了6400万m^3，从而提高了水电站的发电效益和其它方面的综合效益．     

E—PCE树脂固化反应的研究

通过差示扫描量热法（ＤＳＣ）研究了环氧端基酚酞聚芳醚腈（简称Ｅ－ＰＣＥ树脂）与几种常用固化剂的热效应，测算了Ｅ－ＰＣＥ／ＤＤＳ固化体系固化过程的表观活化能及反应级数。另外，通过ＤＳＣ、ＴＧＡ测试了固化后试样的热性能。     

地方高校应用型人才培养创新模式的研究与实践

地方高校坚持注重工程素质教育，贯彻“原理、工程、工艺和管理”四位一体的教学理念，以及应用型人才培养创新模式的研究与实践的初步体验与收获。提出并实施了采用“课题＋课程＋实验＋成果＋报告”综合评分方式进行课程考核，使理论教学、实践教学和实际应用融为一体的思路，收到了较好的效果。     

新型含能化合物N-次甲基-二-3,3-二硝基氮(杂)环丁烷的理论研究

在B3LYP/6-31G^*水平下计算研究了分子几何构型、电子结构，并预测了该化合物的振动光谱、核磁共振谱和爆炸冲量。研究表明：分子中连接偕二硝基的C-N键重叠集居数较小、键长较长，可能是优先发生的主要热解引发键．与HMX相比该化合物的爆炸冲量略高，可能是一种新型的含能材料。