连续液相烧结钨基高比重合金板的密度分布

采用阿基米德排水法，测量了连续液相烧结钨基高比重合金板的密度，并对其在长度和宽度方向上的密度分布进行了研究。结果表明，连续液相烧结得到的钨基高比重合金板密度在烧结试样行进方向上产生梯度分布。定量金相分析表明，密度分布不均是由于钨相在烧结试样行进方向上分布不均所致。而钨的定向浓差扩散是导致钨相分布不均的直接原因。     

Cu/WCu/Cu复合薄板的组织和性能研究

为减少传统工艺制备的钨/铜薄板在压力加工过程中产生过多缺陷,提高板材的力学和电学性能,设计了一种新型的具有Cu/WCu/Cu三明治结构的超薄板,对比分析了两种结构板材在轧制过程中组织和性能的变化。结果表明:与传统结构试样相比,三明治结构试样表面覆铜层能够完成对基体表层钨颗粒的包覆和孔隙的填充,进而实现表面改性;三明治结构试样在轧制过程中产生缺陷相对较少,加工硬化不明显,抗拉强度和导电性能也优于传统试样。     

高钨含量尼龙6复合材料X射线屏蔽性能研究

利用计算机断层扫描(CT)仪对高钨含量尼龙6复合材料的X射线屏蔽性能进行了研究.结果表明:该尼龙6复合材料对X射线屏蔽性能随密度、厚度增大而提高,同时遵守朗伯-比耳定律;密度为10.3g/cm3的尼龙6复合材料具有与铅近似的屏蔽效果.     

钨铜粉轧生坯制备客观化判据

研究W-Cu粉末轧制生坯制备流程的客观化判据,初步得到W-Cu粉轧生坯制备的客观方法框架。基于混料扭矩的变化趋势,确定粉末与粘结剂的最佳配比。基于差热/热重分析结果,确定粉体的烘干温度和烘干时间。基于质量守恒定律,确定粉轧生坯的致密度。研究方法以材料自身的物理和化学特性指标为依据,能够很大程度减少人为因素的影响,提高粉轧生坯制备流程的稳定性。     

基于LVQ网络的航空发动机气路故障特征提取方法研究

针对航空发动机预测与健康管理系统对其状态判断和故障诊断的需求,结合LVQ网络具有处理分类问题时能够识别信息内含有的重要聚类特征信息的优点,提出了基于LVQ神经网络的航空发动机故障特征提取方法。分析研究了LVQ神经网络的结构和学习算法,以及某型航空发动机的测量参数、数据预处理和故障样本选取方法。并以其设计点为例进行了系统仿真。通过与BP网络的分类器对比试验,表明了该算法的可行性和有效性。     

基于KQ的航空发动机多变量控制算法研究

针对某型双转子、双涵道混合排气式涡扇发动机多变量控制系统要求,首先以相关增益矩阵方法研究了航空发动机多变量控制方案中的被控参数与控制量的一一对应关系问题,然后阐明了KQ算法的基本原理和基本算法,并以飞行条件为H=11 km、Ma =1.2为仿真算例点,设计了基于KQ算法的多变量控制器.与非线性部件级气动热力学模型组成控...     

任务管理系统的开发

任务管理的主要功能是对各人员分配任务的进度进行跟踪管理。开发环境使用了eclipse、jetty,使用Java语言开发,开源MVC框架struts2,对象关系映射方案使用了Hibernate Annotation,IOC使用Spring,数据库使用了Mysql。系统将根据用户角色确定相应的操作权限,可以进行相应的操作。不同的角色可以跟踪不同的任务,普通用户仅可以查看分配给自己的任务,组长可以查看自己以及组员的任务信息。     

SAXS方法及其在多孔材料研究中的应用

小角X射线散射（SAXS）是一种有效，重要的亚微结构分析手段。本文主要介绍了SAXS对于非理想两相体系的解析方法及其在多孔材料中的应用。     

尼龙6/钨复合材料的制备及其流变性研究

采用注射成型方法制备了密度高达11.214 g/cm3的尼龙6/钨(PA6/W)复合材料,利用扫描电子显微镜观察了复合材料的微观形貌,用转矩流变仪研究了PA6,PA6与W粉的混合热历史过程及转速对混合物平衡转矩的影响。为了提高PA6/W复合材料的流变性,在PA6与W粉的混合过程中加入3种微量增塑剂季戊四醇硬酯酸酯(PETS)、N,N′-乙撑双硬脂酰胺(EBS)、邻苯二甲酸二辛脂(DOP),利用熔体流动速率(MFR)仪研究了增塑剂对PA6/W复合材料MFR的影响。结果表明,W颗粒被PA6基体包裹良好,且分散比较均匀;在温度为230℃、转速为35 r/min条件下,PA6和W粉混合效果理想;3种增塑剂都能明显改善复合材料的流变性,以EBS的改善效果最佳,并且复合材料属于假塑性流体,非牛顿指数n小于1。     

基于级联宽度学习的疲劳驾驶检测

为减少因疲劳驾驶引发的交通事故,提出融合多参数的驾驶员疲劳检测算法。用渐进校准网络(PCN)检测人脸图像,通过基于CNN的回归模型定位人脸关键点;根据关键点坐标和面部器官的分布规律提取眼睛和嘴部图像,用宽度学习系统(BLS)分别识别眼睛与嘴巴的状态;将眼睛、嘴巴和头部状态的时序序列送入二级宽度网络对司机的状态进行判别。实验结果表明,该算法的疲劳检测准确率为94.9%,单帧检测时间52.43 ms。