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磁性气凝胶材料的应用研究进展
被引量：
4
1
作者
裴梓帆
王雪
+2 位作者
唐寅涵
段皓然
崔升
《材料导报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第A01期470-475,共6页
气凝胶是一种空间网状结构中充满气体分散介质的新型轻质纳米多孔材料,具有低密度、低导热率、高孔隙率和高比表面积等特殊性质,因而具有广阔的应用前景。磁性气凝胶即在外加磁场作用下能表现出显著磁性能的改性气凝胶材料,被广泛应用...
气凝胶是一种空间网状结构中充满气体分散介质的新型轻质纳米多孔材料,具有低密度、低导热率、高孔隙率和高比表面积等特殊性质,因而具有广阔的应用前景。磁性气凝胶即在外加磁场作用下能表现出显著磁性能的改性气凝胶材料,被广泛应用于防冲击、防噪隔热、储能器件和超强吸附材料等多个领域。在水处理中,磁性气凝胶除具备优异的吸附性能外,还容易被磁铁快速分离和回收,优势明显。此外,磁性气凝胶材料还在催化、医药、电化学等领域有着广泛的应用。本文综述了磁性气凝胶在吸附、催化、生物医学和电磁学领域的应用及其未来的发展趋势。
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关键词
磁性气
凝胶
复合材料
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职称材料
基于ELMD能量熵与PSO-SAE的齿轮故障诊断研究
被引量：
2
2
作者
马芸婷
郭晓苏
+1 位作者
张彪
段皓然
《内燃机与配件》
2019年第7期34-36,共3页
齿轮发生不同的故障会导致不同频带内的信号能量值发生改变,因此可通过计算不同振动信号的能量熵判断齿轮是否发生故障,而针对复杂多变的工况和噪声的干扰而导致的齿轮振动信号的非线性、非平稳性且由于数据量大等问题。传统的信号分析...
齿轮发生不同的故障会导致不同频带内的信号能量值发生改变,因此可通过计算不同振动信号的能量熵判断齿轮是否发生故障,而针对复杂多变的工况和噪声的干扰而导致的齿轮振动信号的非线性、非平稳性且由于数据量大等问题。传统的信号分析方法,已无法表征丰富,海量的信号信息与复杂的多元非线性信号关系。故本文提出基于ELMD能量熵与PSO-SAE的齿轮故障诊断研究。该研究首先对原始信号进行ELMD分解,得到若干个乘积函数(PF);其次,对ELMD分解结果的前7个PF进行求取能量熵作为特征样本。最后进入一个经粒子群优化后的深度学习网络即堆叠自动编码机网络(PSO-SAE)对特征样本分类。实验中,将PSO-SAE与两类常用支持向量机分别进行识别精度与运行时间的对比。实验结果证明,所提研究方案可很好地应用在齿轮故障诊断研究中。
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关键词
ELMD
能量熵
深度学习
堆叠自动编码机
粒子群优化
故障诊断
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职称材料
题名
磁性气凝胶材料的应用研究进展
被引量：
4
1
作者
裴梓帆
王雪
唐寅涵
段皓然
崔升
机构
南京工业大学材料科学与工程学院
江苏先进无机功能复合材料协同创新中心
出处
《材料导报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第A01期470-475,共6页
基金
教育部创新团队项目(1RT_15R35)
江苏省高校自然科学研究重大项目(15KJA430005)
+4 种基金
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX17_0977)
江苏省重点研发(产业前瞻与共性关键技术)项目(BE2016171
BE2017151)
宿迁市科技计划项目(M201704)
江苏省大学生创新创业训练计划项目(2019DC0090)~~
文摘
气凝胶是一种空间网状结构中充满气体分散介质的新型轻质纳米多孔材料,具有低密度、低导热率、高孔隙率和高比表面积等特殊性质,因而具有广阔的应用前景。磁性气凝胶即在外加磁场作用下能表现出显著磁性能的改性气凝胶材料,被广泛应用于防冲击、防噪隔热、储能器件和超强吸附材料等多个领域。在水处理中,磁性气凝胶除具备优异的吸附性能外,还容易被磁铁快速分离和回收,优势明显。此外,磁性气凝胶材料还在催化、医药、电化学等领域有着广泛的应用。本文综述了磁性气凝胶在吸附、催化、生物医学和电磁学领域的应用及其未来的发展趋势。
关键词
磁性气
凝胶
复合材料
Keywords
magnetism
aerogels
composite materials
分类号
TB34 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
基于ELMD能量熵与PSO-SAE的齿轮故障诊断研究
被引量：
2
2
作者
马芸婷
郭晓苏
张彪
段皓然
机构
内蒙古科技大学机械工程学院
包头轻工职业技术学院自动化学院
北京化工大学信息科学与技术学院
出处
《内燃机与配件》
2019年第7期34-36,共3页
文摘
齿轮发生不同的故障会导致不同频带内的信号能量值发生改变,因此可通过计算不同振动信号的能量熵判断齿轮是否发生故障,而针对复杂多变的工况和噪声的干扰而导致的齿轮振动信号的非线性、非平稳性且由于数据量大等问题。传统的信号分析方法,已无法表征丰富,海量的信号信息与复杂的多元非线性信号关系。故本文提出基于ELMD能量熵与PSO-SAE的齿轮故障诊断研究。该研究首先对原始信号进行ELMD分解,得到若干个乘积函数(PF);其次,对ELMD分解结果的前7个PF进行求取能量熵作为特征样本。最后进入一个经粒子群优化后的深度学习网络即堆叠自动编码机网络(PSO-SAE)对特征样本分类。实验中,将PSO-SAE与两类常用支持向量机分别进行识别精度与运行时间的对比。实验结果证明,所提研究方案可很好地应用在齿轮故障诊断研究中。
关键词
ELMD
能量熵
深度学习
堆叠自动编码机
粒子群优化
故障诊断
分类号
TH132.41 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
磁性气凝胶材料的应用研究进展
裴梓帆
王雪
唐寅涵
段皓然
崔升
《材料导报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于ELMD能量熵与PSO-SAE的齿轮故障诊断研究
马芸婷
郭晓苏
张彪
段皓然
《内燃机与配件》
2019
2
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职称材料
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