同基共模抑制石英晶体谐振器研究

在分析AT切石英晶体谐振器力敏特性及晶体内振动波传播特点的基础上,研究了同一晶体基片上的多个谐振器的力敏特性.根据共模抑制原理,将同一晶体基片上不同位置的谐振器对应的谐振频率作混频处理,并以差频形式输出,以此消除相关干扰因素对谐振器输出频率的影响.实验结果表明,AT切同基三电极石英晶体谐振器差频输出的力敏特性是传统的单基单电极谐振器力敏特性的1.3倍;同基四电极谐振器的力敏特性则略小,但可同时获得两组输出;同基多电极谐振器的频率稳定性均可达10-10的量级;在-50～60 ℃内,相对频率变化约为±5×10-6.     

卤水管道中影响碳酸钙垢溶解度的因素及规律

文章针对江汉油田盐化工总厂的卤水管道结垢的生产实际,系统研究了影响碳酸钙溶解度(用Ksp表征)的因素(温度、pH值及盐浓度)及其规律.碳酸钙的溶解度随着温度升高、pH增大而减小,当盐浓度为50g/L时,碳酸钙的溶解度最大.针对江汉油田盐化工总厂的卤水水质情况,理论分析和实验规律结合,确定了其卤水输送的阻垢条件,建立了预防卤水输送管道的碳酸盐结垢的研究方法,成功解决了碳酸钙类结垢的问题.     

电极材料对集成式谐振器力敏特性的影响

设计制作了同一晶片上的集成三电极的谐振器。研究了这种谐振器的力敏特性与加力方位、电极材料的关系。并对电极材料分别为Au、Al的谐振器进行了比较实验。结果表明,谐振器的力敏特性与加力方位密切相关,加力方位与x轴夹角ψ为0°时,力敏系数最大;电极材料通过对石英晶体谐振器有效机电耦合系数的影响,进而影响谐振器的力–频特性。集成式谐振器在相同加力方位时,镀Au电极比Al电极的力敏系数最大可高出189.8Hz/N。     

成形工艺对铁基软磁复合材料电磁性能的影响

通过磷化处理制备了软磁绝缘铁粉,并采用粉末冶金工艺制成软磁复合材料,研究了压制压力、成形润滑剂种类及其添加量对所制备的软磁复合材料电磁性能的影响。结果表明:铁粉经磷化处理后,表面成功包覆了完整均匀的磷酸盐绝缘层;随成形润滑剂添加量的增加,复合材料的磁芯密度降低;添加0.20%(质量分数)PS1000b超级润滑剂的复合材料的磁芯密度、磁导率和饱和磁感应强度最高,矫顽力和磁滞损耗最低;随压制压力增大,复合材料的磁芯密度和磁导率增大,电阻率减小,中高频磁损耗增大。     

铁粉纯度和粒径对磷化铁粉软磁复合材料磁性能的影响

研究了铁粉纯度和粒径对磷化铁粉软磁复合材料磁性能的影响。结果表明,铁粉经磷化后,表面成功包覆了完整均匀的磷酸盐绝缘层。铁粉纯度提高,软磁复合材料磁芯的密度和磁导率增大,同时磁滞损耗降低。铁粉粒度增大,磁芯密度和磁导率增加,中高频率下磁损耗明显增加,且频率越高越明显。     

磷化工艺对铁基软磁复合材料电磁性能的影响

研究了磷化工艺对铁基软磁复合材料电磁性能的影响。XRD、SEM、EDS分析和元素面分布结果表明,合适的磷化工艺能在铁粉表面生成1层很薄的非晶或纳米晶结构磷酸盐,并且包覆完整均匀。磁性能测量结果表明,室温条件下用0.01g/mL磷酸对铁粉进行磷化30min,所得到的磷化铁粉磁芯具有优异的综合电磁性能。随着磷酸浓度的增大,磷化时间的增长和磷化温度的提高,软磁复合材料磁芯的电阻率增大,中高频磁损耗不断降低,同时磁导率也有一定程度的降低。     

添加不同抑制剂对细晶WC-6Co硬质合金组织和性能的影响

本文系统研究了添加不同配比的VC、Cr3C2、(Ta、Nb)C、TiC晶粒长大抑制剂对细晶WC-6Co硬质合金显微组织和性能的影响.研究结果表明,添加0.2％VC或0.2％VC与Cr3C2、(Ta、Nb)C、TiC抑制剂结合均可不同程度地细化合金晶粒,但由于这些抑制剂对Co相润湿性、流动性影响不同,导致合金的孔隙度也有所不同.在本试验条件下,在WC-6Co中加入0.2％VC对细化合金晶粒和降低孔隙度的效果最佳,使晶粒细化到0.5μm左右,因而其合金综合性能最好,洛氏硬度达93.1、抗弯强度1605 MPa、冲击韧性2.45 J/cm2、断裂韧性13.71 MPa ·m1/2.     

一种纳米氟硼酸盐润滑油添加剂的制备及其摩擦学性能

采用机械化学法制备出经偶联剂表面修饰的氟硼酸盐纳米微粒。借助TEM、XRD对表面修饰纳米氟硼酸盐微粒进行了表征,并利用四球摩擦试验机对其用作润滑油添加剂的摩擦学性能进行了评价,试验条件为载荷100~700N,转速1200r/min,时间10min。结果表明所制备的表面修饰氟硼酸盐微粒平均粒径小于100nm,且分散性好;以其作为聚α-烯烃合成油添加剂,当添加量为0.9%(质量分数)时,在载荷300N下,可降低摩擦因数18%,减小磨斑直径19%,且具有良好的极压抗磨性能。     

视频人脸识别中判别性联合多流形分析

将基于视频的人脸识别转换为图像集识别问题,并提出两种流形来表示每个图像集:一种是类间流形,表示每个图像集的平均脸信息;另一种是类内流形,表示每个图像集的所有原始图像的信息.类间流形针对图像集之间的区别提取整体判别信息,作用是选出几个与待识别图像集较为相似的候选图像集.类内流形则考虑图像集内各原始图像之间的关系,负责从候选图像集中找出最为相似的一个.不同于现有的非线性流形方法中每幅图像对应流形中的一个点,采用分片技术学习两种流形的投影矩阵,每个分片对应流形中的一个点,所学到的特征更具有判别性,进而使流形边界更加清晰,同时解决了传统非线性流形方法中的角度偏差和不充分采样问题.还提出了与分片技术相匹配的流形之间的距离度量方法.最后在几个广为研究的数据集上进行了实验,结果表明:新方法的识别准确率高,尤其适用于不受控环境下的视频识别,而且不受视频段长短的影响.