钨粉化学镀铜对压制性能的影响

通过钨粉表面化学镀铜,使其表面包覆一层均匀的诱导铜膜,以此制备W-15Cu电子封装材料。采用扫描电镜和双对数压制方程理论分析,研究钨粉表面化学镀铜含量对钨粉压制性能的影响,结果表明钨粉表面化学镀铜可改善其压制性能,且随化学镀铜含量的增加,压制同等生坯密度的制品压力增大。     

基于脉动压力噪声源的压缩机吸气消声器设计

为了提高往复式压缩机吸气消声器的消声效果、降低压缩机噪声水平,本文提出采用基于脉动压力噪声源特征这一思路来设计压缩机吸气消声器。首先阐述了往复式压缩机压力脉动噪声源特征的分析理论和方法,同时结合传递矩阵法和声学有限元方法,对某型号压缩机吸气消声器的不足之处进行了分析。然后提出消声器改进方案,通过修改其内部结构来提高该消声器在压力脉动噪声源峰值频域内的传声损失,并用装机试验对消声器新方案进行验证。试验结果表明,该型号压缩机总噪声幅值平均降低1.4dB。     

有源噪声控制次级声源的非线性建模

基于电动扬声器的顺性、磁力因子和音圈自感三个非线性参数,建立了基于电力声类比线路方法的次级声源非线性时域模型.采用该模型对次级声源总谐波失真(THD)进行仿真,并与测试结果进行比较,结果表明在较低频率范围、较大输入信号幅值的情况下,该非线性模型是可行的.将该模型引入有源噪声控制系统,并以滤波-XLMS算法为例,对采用次级声源理想模型、线性时域模型和非线性时域模型的控制系统分别进行仿真,结果表明采用非线性模型系统的降噪量远低于采用其他模型的系统,并且非线性失真度大小对降噪量也具有明显的影响.     

基于局部均值分解的循环频率和能量谱在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮故障振动信号的非平稳特性,将局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)引入齿轮故障诊断,提出了基于LMD的循环频率和能量谱概念,并根据齿轮故障振动信号的特点建立了两种齿轮故障诊断方法:基于LMD的循环频率方法和局部能量谱方法.采用LMD方法能将齿轮振动信号自适应地分解为若干个单分量...     

基于有限元方法的双层材料激光超声数值模拟

采用有限元方法数值模拟了单脉冲激光热弹激发双层材料中的超声波,得到了材料的上下表面的应力场分布。通过对铝板中的波形进行快速傅里叶变换得到频率信号,计算出波包群速度,判断出材料中兰姆波的模态。结果表明：受基底影响,在双层材料的上层铝板中得到了三种模态的兰姆波。该研究为复合材料激光超声的应用研究提供了新的途径。     

添加电解液法生产PS版铝板基用铸轧坯料的工艺研究

通过试验确定在铸轧生产中适当添加电解铝液量,生产出高品质的PS版铝板基用铸轧坯料,对添加电解铝液的PS版铝板基用铸轧坯料生产过程中的工艺控制要点进行总结。     

不溶性硫磺稳定剂的选择及效果研究

考察了聚合、淬冷、萃取、充油工序中加入稳定剂对不溶性硫磺含量及其稳定性的影响。结果表明,每种工序中添加的稳定剂均能提高不溶性硫含量及其稳定性,其中聚合反应中加入醇类稳定剂D、淬冷中加入液态有机稳定剂A、萃取中加入酯类稳定剂X、充油中加入酯类稳定剂X效果最好。另外,在单剂评选的基础上,进行了两剂组合优化方案试验,两剂组合对不溶性硫磺含量及其稳定性无复合叠加作用。     

浅谈白光LED在未来海洋平台照明中的应用

目前,海洋平台的照明设备主要为高压钠灯和荧光灯,随着大功率白光LED的出现,LED照明的高效、节能、环保、长寿等特点,使其作为一种新的光源用于海洋平台照明系统成为可能。本文对目前海洋平台照明系统与LED照明设备进行了对比,分析了白光LED在未来海洋平台作为照明光源的经济性和可行性,并展望其作为新一代绿色环保光源在海上平台照明的应用前景。     

用弦角测量控制法确定型材成形的模拟实验与分析

船用型材冷弯成形常采用端点测量控制法,但采用该方法时,冷弯设备的检测机构庞大、操作不便、造价高、难于制造和安装。为此,提出一种弦角测量控制法代替传统的端点测量控制法实现型材的冷弯成形。为了验证该方法的可行性,采用铜线模拟型材的中性层曲线进行压弯实验,同时对压弯的支点距离、进料步长等进行分析和论证。结果表明,采用该方法获得的铜线形状与型材样条曲线基本吻合。研究结果可为型材冷弯成形提供理论依据。     

基于排列熵和VPMCD的滚动轴承故障诊断方法

VPMCD(Variable Predictive Model Based Class Discriminate)是一种新的模式识别方法,它充分利用从原始数据中所提取的特征值之间的相互内在关系建立数学模型,从而进行模式识别。论文将VPMCD结合排列熵(Permutation Entropy,简称PE)方法应用于滚动轴承故障诊断。首先采用ITD(Intrinsic Time-scale Decomposition,简称ITD)对滚动轴承振动信号进行分解,得到若干个固有旋转(Proper Rotation)分量,并对包含主要故障信息的PR分量提取排列熵作为故障特征值;然后,对VPMCD分类器进行训练;最后,采用VPMCD分类器进行故障识别和分类。实验数据的分析结果表明该方法能够有效地应用于滚动轴承故障诊断。