BMC材料气门罩壳的振动分析

在内燃机表面噪声中,气门罩壳是主要的噪声源之一.将BMC材料用于气门罩壳,采用有限元方法对其进行模态分析和谐响应分析,并与铸铝罩壳进行了比较,计算结果表明,BMC材料用于气门罩壳具有减振、降噪的作用.     

水工弧形闸门流激振动的改进简化力学模型

对弧形闸门危害性的流激振动进行振动控制，其中前提之一是对闸门模型做适当的简化。利用三维有限元方法计算的结构动力特性与简化结构动力特性相等的原则修正弧形闸门简化力学模型，并确定了等效的弧形闸门三维简化结构模型和系统参数。分析和计算表明，建立的简化三维力学模型较好地反映了弧形闸门结构的动力特性和随机脉动压力下的振动反应，可用于安装阻尼器的弧形闸门的智能控制设计。     

模糊故障诊断在水电机组中的应用

根据水轮发电机组的振动特点，本文探讨了适合于水轮发电机组的振动故障诊断方法，提出了将模糊技术应用于水轮发电机组振动故障诊断的思想，简要阐述了模糊故障诊断的基本原理，列出了水轮发电机组的征兆集和故障集，并根据征兆集和故障集的相互关系，提出了相应的模糊关系矩阵。最后通过模糊关系矩阵的运算，确定水轮发电机组的故障模糊向量。并以实际机组的振动故障为实例，验证模糊故障诊断方法的可行性和优越性。     

钢丝绳隔振器驾驶座减振性能研究

介绍了拖拉机非线性驾驶座动态特性分析和随机振动试验技术。该技术是在大量试验的基础上,根据振动理论和数值分析方法,建立起来的非线性驾驶座振动特性分析和仿真技术。将此技术运用到自行研制的复合阻尼钢丝绳隔振器驾驶座的研制和分析上,取得了良好的效果。     

汽车发动机振动传感器的研制

阐述了手持式内置微型差动式电荷放大器和频率补偿电路一体化的发动机振动传感器。使用ispPAC可编程器件制作自适应频率补偿电路,展宽了频带,拓宽了手持式传感器的应用范围。实验表明该传感器具有灵敏度高、测量范围宽、温度误差小等特点。     

泌乳期中国荷斯坦牛转化孕酮浓度的影响因素分析及其表型预测

【目的】本研究基于试验测定的中国荷斯坦牛血液和乳汁中的孕酮浓度表型，探究了影响中国荷斯坦牛体内孕酮分泌的环境因素、孕酮浓度的变化趋势、孕酮浓度与乳成分的关联程度以及血乳中孕酮浓度的预测方法。【方法】试验于2021年8月在北京、山东两个牧场采集不同胎次、泌乳阶段和妊娠状态的中国荷斯坦泌乳牛的奶样、尾根血样，测定孕酮浓度，最终获得402条乳汁孕酮浓度和298条血液孕酮浓度表型用于数据分析。对孕酮浓度进行数据转化使其近似服从正态分布后，采用固定效应模型探究胎次、泌乳阶段、妊娠状态、牧场等固定效应对奶牛孕酮表型的影响，运用R语言cor函数计算孕酮与各乳成分间的关联，并利用偏最小二乘法和个体及乳成分信息对孕酮浓度进行预测，以建立孕酮浓度表型高通量获取手段。【结果】妊娠状态对转化乳汁孕酮浓度存在极显著影响（P<0.01），胎次、场效应对转化乳汁孕酮浓度均有显著影响（P<0.05），而转化血液孕酮浓度只受到妊娠状态影响（P<0.01）；全乳固体、乳脂率、乳蛋白率、脂蛋比与转化乳血孕酮浓度均存在显著或极显著的正相关关系（r=0.14~0.37，P<0.05；P<0.01）；基于本试验数据，乳成分与个体信息对转化乳血孕酮浓度的预测准确性不高（R²=0.030~0.17），但如果增加血液或乳汁的转化孕酮浓度对乳汁或血液的转化孕酮浓度进行预测，预测效果则有大幅提升（R²=0.40）。【结论】影响泌乳期中国荷斯坦牛转化孕酮浓度的因素除妊娠状态外，可能还包括饲养条件与胎次。此外转化孕酮浓度与乳脂率、乳蛋白率等乳成分呈极显著相关。基于乳成分信息与转化孕酮的关系，获得了对中国荷斯坦牛乳血转化孕酮浓度预测的可用策略，为今后牧场的繁殖辅助管理、奶牛育种新性状研发以及孕酮浓度的高通量获取等提供了新思路。     

Discrimination between Japanese and Chinese Products using trace elements concentration of kernel in pickled Japanese apricot

pp. 875–880

The trace-element composition of kernel in pickled Japanese apricot (Prunus mume Sieb. et Zucc.) was determined using an inductively coupled plasma optical emission spectrometer in order to distinguish between Japanese products and Chinese products.

Strontium and barium concentrations in the kernels of Chinese products were 10 or more times those of the Japanese ones. When based on 8.0 mg kg^?1 of strontium concentration in kernel, 93.2% of sample was distinguished as Japanese products or Chinese ones.

Applying principal component analysis using 9 elements (Mn, Zn, Fe, Ni, Ba, Sr, Cu, Co, Cr), the pickled Japanese apricots tend to separate into two countries. Linear discriminant analysis (LDA) using 9 elements allowed a reasonable classification of pickled Japanese apricots according to the country of production.

The result of the analysis of K-nearest neighbors (KNN) was better than that of LDA.     

基于PCA-ARIMA模型的高血压发病率预测

目的高血压发病率是政府和相关医学工作者预防和监测高血压的重要依据之一。方法利用主成分分析(principal component analysis,PCA)对因子进行线性筛选,获得保留因子后利用ARIMA进行建模预测,即为PCA-ARIMA多维时间序列组合预测模型。结果高血压发病率的拟合与独立预测结果表明,PCA-ARIMA优于PCA-MLR、ARIMA等参比模型。结论本文提出的基于主成分分析和ARIMA模型(PCA-ARIMA模型)的建模有助于提高模型的预测精度。     

Spatial optimization by simulated annealing and linear programming

Forest management planning comprises selection among treatment alternatives in management units. A traditional linear programming (LP) approach may effectively account for a profit maximization objective combined with sustainability constraints, e.g. on the temporal distribution of harvest volume flows, cash‐flow, and net present value development, but it fails to account for spatial constraints, especially those associated with final felling. By applying a simulated annealing adjacency model based on net present value maximization and combined with an LP consequence computation model, it is possible to delineate optimal strategies of final felling scheduling. Evaluation is made of the trade‐off between (1) the incremental cost (determined by use of the LP model) of an optimal adjacency model solution, and (2) the potential damage cost resulting from adjacency characteristics such as windthrow and bark injuries. The decision support system may contribute significantly to reduce damage costs and may improve the reliability of forest management planning.