简介：《中国计量大学学报》是中国计量大学主办的学术理论刊物。本刊以刊登有一定创见性的科学技术研究论文为主,并适当刊登有价值的学科前沿、最新技术发展的综合评述类文章,努力体现“以质量检验检疫为特色,多学科协调发展”的办刊宗旨。

简介：对国内具有代表性的4家燃气表企业生产的超声波燃气表进行了高低温环境下的相对误差及重复性试验.分析了超声波燃气表的计量性能受流量和温度影响的变化特性,比较了国产超声波模组和进口超声波模组的性能差异.试验结果表明：流量和温度对超声波燃气表的计量性能均存在影响.超声波燃气表在大流量段的计量性能优于小流量段（低于3qmin）.当试验温度偏离参考温度20℃时,超声波燃气表的计量性能明显下降.试验结果还表明,在参考温度20℃下,进口超声波模组的性能优于国产超声波模组.本文所获得的试验结果可为我国超声波燃气表相关标准的制定提供参考,为国内超声波燃气表的研发和改进提供底层试验数据支持.

简介：2018年10月18日,中国计量大学迎来了40周年华诞.国家市场监督管理总局副局长、国家标准化管理委员会主任田世宏,浙江省人民政府副省长成岳冲,浙江省政协副主席马光明,国际法制计量组织(OIML)顾问工作组主席、中国计量测试学会理事长、原国家质检总局副局长蒲长城,国际标准化组织(ISO)原主席张晓刚,中国工程院院士、中国计量大学名誉校长庄松林,中国工程院院士周立伟,中国工程院院士徐磊,中国科学院院士张泽,中国工程院院士庞国芳,中国科学院院士王立军,中国工程院院士杨华勇,中国工程院院士王锐等领导和嘉宾出席庆祝大会.国际标准化组织(ISO)、国际计量局(BIGPM)和国际电工委员会(IEC)等国际计量标准机构发来了贺信,祝贺中国计量大学在引领全球标准化教育,推动计量学发展,培养计量、标准、质量人才方面取得的巨大成功.

简介：对熔体温度进行在线计量是获得高质量聚合物挤出制品的重要前提,也是目前挤出加工领域的主要研究课题之一.然而存在计量精度不高、校准困难、计量成本高、熔流扰动、耐用性不佳等一系列问题,且至今尚未开发出可大规模应用于挤出成型工业的熔体温度在线计量技术.文章对现有的聚合物挤出过程熔体温度在线计量技术进行综述,并对未来有望用于挤出工业生产环境的在线计量技术进行分析和展望,以期为聚合物挤出工业熔体温度在线计量技术的开发和应用提供参考.

简介：国际合作论文是国际间开展合作的主要产出之一,对合作论文进行分析是开展机构间国际合作研究的主要途径.基于SCI国际合作论文数据,应用文献计量分析等方法,从中国计量科学研究院国际科研合作规模、与国内外机构联合开展国际科研合作的现状、合作成果的影响力等角度,分析评价了20002017年间,中国计量科学研究院的国际科研合作论文的特征和变化趋势,并对该院在经济、科技创新全球化背景下,如何有针对性的布局和开展国际科研合作及推动计量领域自主创新,提出了意见及建议.

简介：在数据驱动的集中式空调系统故障诊断过程中，特征选择是一个必要的预处理．选取重要的特征作为分类依据，无论是从经济的角度还是对故障的有效判断上，都具有非常重要的意义．现采用不同的特征选择方法对一组冷水机组故障数据进行特征选取，并利用支持向量机完成分类，最后通过对比分析获取冷水机组故障诊断中最重要的特征子集．

简介：为解决空气处理机组在故障检测过程中难以获得大量带有类标记样本,且故障样本数据标记代价较高的问题,本文结合支持向量机与半监督学习方法,提出了针对空气处理机组故障检测的半监督学习算法.首先利用序列前向选择选出重要的特征作为分类依据,将半监督学习方法引入支持向量机的学习过程中,并使用遗传算法寻找支持向量机的最佳参数.然后选择类标记置信度高的未标记样本加入训练样本集,利用未标记样本中有利于支持向量机的信息,提高学习性能.实验表明,提出的混合算法能够在故障标记样本比较少的情况下达到较高的故障诊断率.

简介：在中国高校科技期刊研究会组织的“2018年度中国高校杰出·百佳·优秀科技期刊”遴选活动中,《中国计量大学学报》被评为“2018年度中国高校编辑出版质量优秀科技期刊”这次评选活动旨在不断提升高校科技期刊的创新力、影响力、贡献力和编辑出版质量,对高校科技期刊在科研活动和学术交流中的作用及其质量做出客观、全面的评价,以树立榜样、明确方向,促进高校科技期刊健康发展.其中,中国高校编辑出版质量优秀科技期刊的评选是在差错率低于万分之一的前提下,结合期刊的学术指标和学术影响力,由专业评审组对期刊的政治、编辑出版质量进行综合审查,评选出中国高校编辑出版质量优秀科技期刊53种.

简介：由中国高校科技期刊研究会组织的＂2016年度中国高校杰出·百佳·优秀科技期刊＂评选结果揭晓,《中国计量大学学报》荣获中国高校编辑出版质量优秀科技期刊,共有69种期刊获得此项奖励.

简介：针对观缆车主轴系统难以拆卸的特点,将声发射检测技术应用于观缆车轴承的故障诊断中,提出一种经验模态分解(Empiricalmodedecomposition,EMD)与近似熵相结合的观缆车轴承故障诊断方法.即利用观缆车试验台对滚动轴承无故障、内圈故障和滚动体故障进行模拟,采集其声发射信号.通过EMD方法将获取的声发射信号分解为若干个本征模态函数(Intrinsicmodefunction,IMF)分量,然后利用能量和相关系数法选取IMF分量,最后对筛选的IMF分量进行近似熵计算.实验结果表明,该方法能够有效判断观缆车滚动轴承是否存在故障.