也谈造成硬盘故障的原因及修复

就个人计算机硬盘故障的原因及一般处理方法作一探讨,对硬盘的日常维护和保养提出几条建议.     

有机/无机杂化材料与多功能纤维研究进展

有机/无机杂化材料能够实现有机高分子材料与无机材料在纳米或分子水平上的复合,在发挥各自组分特性的同时,体现出特有的协同效应,如新性能、多功能.该原理同样适用于有机/有机杂化体系.随着产业用纤维材料的不断发展,其应用领域也随之拓展,开发新型高分子材料,实现纤维的多功能化成为研究热点.根据纤维多功能化的发展需求,结合有机/无机杂化机理,在分子水平上设计构筑杂化功能材料,采用结构设计、界面构筑的方法建立杂化功能材料与成纤高聚物杂化体系.以成纤高分子的结构设计及凝聚态控制、纳米纤维和低维纳米材料的结构可控制备及其功能化复合为例,简要介绍了有机/无机杂化原理在纤维多功能化方面的研究进展,最后提出了多功能化有机/无机杂化纤维的展望.     

多孔介质内预混气体燃烧稳定操作范围的研究

为优化多孔介质燃烧器设计,考察了多孔介质的物性参数对稳定燃烧速度极限的影响.建立了甲烷/空气预混气体在多孔介质内燃烧的二维数学模型,在FLUENT软件中加入自定义编程,用求解瞬态控制方程的方法对多孔介质内的稳定燃烧进行计算,考察了当量比、多孔介质的辐射衰减系数及导热系数对速度极限的影响.结果表明,当量比从0.55增加到0.9时,速度的最小和最大极限值有明显增加,稳定燃烧的最大与最小速度极限差从0.12增加到0.72;与参考算例相比,当下游区域导热系数增加5倍而上游导热系数保持不变时,稳定燃烧最大与最小速度极限差增加到0.47;上游多孔介质的辐射衰减系数增加而下游辐射衰减系数保持不变,可以达到相对最大的稳定操作范围.     

CEEMD结合改进小波阈值的激光雷达信号去噪算法

激光雷达远距离回波信号受噪声影响, 严重失真。为了有效去除信号的噪声, 提高回波信号信噪比, 提出一种互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)结合改进小波阈值的去噪算法。CEEMD可以自适应地分解非线性和非平稳信号, 改进小波阈值函数具有高阶可导特性, 能够克服硬阈值、软阈值函数各自存在的问题。两种方法结合, 可以更有效地去除噪声。首先, 对回波信号进行CEEMD分解, 得到若干固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)。其次, 通过相关系数法计算IMF分量与信号的相关系数, 确定相关分量和不相关分量。最后, 对不相关分量使用小波改进阈值法进行去噪, 对相关分量使用粗糙惩罚法进行平滑, 再重构信号。基于实测数据的实验结果表明, 所提算法比CEEMD去噪法和CEEMD结合原改进阈值去噪法, 信噪比分别提升了2.65 dB和0.58 dB。     

第二类Fredholm积分方程的多项式多投影算法

主要讨论第二类Fredholm积分方程的多项式多投影算法.算法应用到Galerkin方法和配置法两种情况,并证明当核函数和方程的解具有一定的光滑核性时,多投影算法的近似解及其迭代解的精度分别是一般有限维投影法近似解的三倍和四倍,表现出算法具有非常高的超收敛性.     

AM60镁合金精炼过程中镁的蒸发研究

在真空Ar气氛中精炼AM60镁合金熔体,测定了不同精炼条件下Mg元素的蒸发速率.在分析了镁合金熔体中镁元素蒸发机理的基础上,推导了该体系中Mg元素蒸发速率(NMg)和表观传质系数(ka)的计算公式.根据实验测定结果,得到了NMg和ka分别在0.52～0.114 mg/(cm2·s)和(1.7～6.4)×10-5 cm/s范围内.为镁合金精炼过程中精确控制目标合金成分提供了基础数据.     

基于机器学习的超高性能混凝土成本优化

近年来,超高性能混凝土（UHPC）凭借其优异的力学性能和耐久性能成为热点研究方向之一,但高昂的成本始终限制其在工程中的应用。提出了一种基于机器学习的超高性能混凝土配合比优化的方法,以降低UHPC的成本。为实现这一目标,首先通过人工神经网络（ANN）建立了UHPC 28 d抗压强度与扩展度的预测模型,再以其为约束条件,同时考虑UHPC组分含量约束、组分比例约束,通过遗传算法（GA）降低UHPC的成本。研究结果表明,ANN模型的预测结果与实验结果的误差在10 %以内,具有良好的预测精度;遗传算法优化后的UHPC成本降低至838.8美元,低于文献中1 000美元的成本。     

基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。     

基于系统辨识的滑油试验台油温智能控制

针对航空发动机滑油试验台油温控制系统时变、时滞、非线性和难在线实时控制等问题,提出应用带遗忘因子的递推最小二乘法对系统参数在线辨识和遗传算法整定模糊PID初始参数的组合控制方案。通过matlab编程仿真,和常规方法整定的PID控制及模糊PID控制对比,结果表明,这种基于系统辨识的智能控制算法在系统的稳定性、抗干扰性及鲁棒性方面,明显优于常规控制算法。