传递矩阵法特征值问题解法改进

传递矩阵法实特征值方程的形式为:D(Ω)=0(1)式中D(Ω)是随Ω而变化的N阶特征行列式。      

转子动力特性计算中常用方法的对比分析

传递矩阵法、有限元素法及及模态综合法是对转子系统进行动力特性分析最常用的方法。通过大量算例, 本文从计算精度、内存、机时等方面对它们进行了对比计算, 并对计算结果进行了分析。在采用模态综合法进行动力特性分析时, 涉及需选取不同的控制参数, 诸如子结构数的多少, 子结构保留模态阶数等, 本文也给出了经验数据。      

鹿药提取物清除羟基自由基的研究

采用浸提、索氏提取、大孔吸附树脂分离等技术制备鹿药提取物,包括:鹿药水提液、醇提液、醇提水溶液,醇提液浓缩后经大孔树脂柱水洗后依次用φ为30%、50%、70%、90%的乙醇洗脱分离得到Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ4部分干物质,从Ⅲ中分离得到5个黄酮类化合物:3-甲氧基-8-甲基槲皮素(A)、8-甲基木犀草素(B)、3′-甲氧基木犀草素(C)、木犀草素(D)和槲皮素(E).采用邻二氮菲-Fe~(2+)-H_2O_2氧化法测定鹿药提取物抗氧化清除羟基自由基(HO·)的能力,结果表明,在试验浓度范围内,除鹿药醇提液之外,其他提取物制备液都具有清除HO·的作用,清除率23.30%～98.07%,其中5个黄酮单体化合物清除HO·的能力较强,且随浓度增大清除作用增强,并且作用强度明显好于对照维生素C.可见鹿药中具有较好的抗氧化活性成分.     

基于LMD与AO-PNN的中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承受噪声干扰大、传递路径复杂导致采用传统方法难以进行故障诊断的问题,提出了一种基于局部均值分解（LMD）与相关系数-能量比-峭度准则、结合天鹰座优化算法（AO）优化概率神经网络（PNN）的中介轴承故障诊断方法。使用LMD对传感器采集的振动信号进行分解;利用相关系数-能量比-峭度准则判决筛选分解得到的PF分量,重构筛选后的信号;计算重构信号的多尺度排列熵（MPE）,以构建特征向量;通过AO优化的PNN的平滑因子,将优化后的神经网络用于中介轴承的故障诊断。基于中介轴承故障试验数据对诊断结果进行了分析,结果表明：提出的方法可以有效诊断高背景噪声、复杂路径干扰下的航空发动机中介轴承的典型故障,与粒子群优化的概率神经网络方法（PSO-PNN）和传统的PNN方法相比,其诊断准确率分别提高了3.875%和8.125%,具有较好的全局收敛性和计算鲁棒性。