基于关键水平的水下采油树预防性维修决策方法

为解决电液复合水下采油树在运行过程中工作环境恶劣且复杂、系统要求可靠性高、维修难度大且费用高的问题,建立基于伽马退化过程的水下采油树组件可靠度退化模型和考虑维修花费、停产损失在内的维修成本模型,建立水下采油树系统预防性维修优化目标体系,基于多目标粒子群优化算法对维修策略进行优化。建立的模型可有效描述水下采油树系统的工作特性,最优解能够满足在低维修成本的前提下系统高可靠性的工作要求。     

多共振分量融合CNN的行星齿轮箱故障诊断

针对行星齿轮箱中各部件所激起的振动成分混叠、早期故障特征经常被较强的各级齿轮谐波成分以及环境噪声所湮没的问题，提出一种多共振分量融合卷积神经网络（multi-resonance component fusion based convolutional neural network，简称MRCF-CNN）的行星齿轮箱故障诊断方法。首先，对振动信号进行共振稀疏分解，得到包含齿轮谐波成分的高共振分量和可能包含轴承故障冲击成分的低共振分量；其次，构建多共振分量融合卷积神经网络，将得到的高、低共振分量和原始振动信号进行自适应的特征级融合，通过有监督的方式训练模型并进行行星齿轮箱故障诊断。对行星齿轮箱实验数据的分析结果表明，该方法能够有效分类行星齿轮箱中滚动轴承和齿轮的故障，成功对行星齿轮箱故障进行诊断，同时能够进一步增强卷积神经网络对振动信号所蕴含的故障信息的辨识能力。     

ZnS掺杂技术研究及应用现状

对现阶段国内外在ZnS及ZnS基材料掺杂改性方面的研究成果作一概述性介绍，综述了纳米级ZnS发光材料掺杂改性的基本机理，主要的掺杂技术、方法，并对多种掺杂元素的效果进行了分析比较。     

大规模集成电路浮栅ROM器件总剂量辐射效应

提出了一种大规模集成电路总剂量效应测试方法:在监测器件和电路功能参数的同时,监测器件功耗电流的变化情况,分析数据错误和器件功耗电流与辐射总剂量的关系.根据该方法利用60Co γ射线进行了浮栅ROM集成电路(AT29C256)总剂量辐照实验,研究了功耗电流和出错数量在不同γ射线剂量率辐照下的总剂量效应,以及参数失效与功能失效时间随辐射剂量率的变化关系,并利用外推实验技术预估了电路在空间低剂量率环境下的失效时间.     

原料加入温度对Al-Ti-C晶粒细化剂显微组织的影响

采用K2TiF6、石墨粉和纯铝为主要原料的原位反应方法制备了Al-Ti-C晶粒细化剂.通过光学显微镜、扫描电镜和能谱分析等方法分析了Al-Ti-C中间合金的显微组织.试验结果表明,K2TiF6和石墨粉同温下加入时,Al3Ti呈块状分布,不同温度下加入时则呈针状或长条状分布.随着K2TiF6和石墨粉加入温度的不同,Al-Ti-C中间合金中TiC粒子的生成机制也不同.     

聚氨酯弹性体电致伸缩性能研究

以聚(己二酸-丁二醇-新戊二醇)酯二元醇、甲苯二异氰酸酯、1,4-丁二醇和三羟甲基丙烷为原料,经聚合得到了一系列聚氨酯弹性体。利用LCR阻抗分析仪研究了所得聚氨酯弹性体的介电性能。在1kHz频率下聚氨酯弹性体的相对介电常数为7左右,相对介电常数随测试频率的增加而降低。采用数字散斑相关测量方法研究了聚氨酯弹性体在电场诱导下的应变─电致伸缩响应之间的关系。结果表明,聚氨酯弹性体在外加高压电场的作用下,随着高压电源的开合,其应变也随之呈现出相应的收缩与回复,其电致伸缩系数随聚氨酯弹性体密度的增加及相对介电常数的减小而降低。     

硅溶胶—苯丙乳液复合路标涂料的研制

采用正硅酸乙酯(TEOS)为主要原料,以聚合溶胶法制备硅溶胶,制得的硅溶胶与苯丙乳液冷拼复配得到复合基料,再以该基料制得硅溶胶—苯丙复合路标涂料。通过正交试验分别确定了制备硅溶胶、硅溶胶—苯丙复合乳液和硅溶胶—苯丙复合路标涂料的最优方案。     

聚氨酯弹性体的电致伸缩效应

电致伸缩是指在外电场作用下电介质所产生的与场强二次方成正比的应变。近年来对聚氨酯电致伸缩性能的研究发现，聚氨酯弹性体综合了压电聚合物与传统的锆钛酸铅(PZT)压电陶瓷片的优点，具有很好的应用前景，本文简单介绍了聚氨酯的电致伸缩效应。     

金免疫层析试条检测线的提取

针对反射型光纤传感器测量金免疫层析试条反应结果的工作原理和不足,在扫描检测的基本原理下,提出积分扫描的方法提取试条的检测线,并且分析该方法的可行性,给出了检测线提取的程序流程图,试验结果表明：该方法在检测线不倾斜的情况下,可以较精确地提取检测线。     

丙烯酰胺水溶液聚合反应的研究

探讨了聚乙二醇作为分散剂时丙烯酰胺水溶液聚合体系中单体含量、还原剂用量对聚合物分子量的影响，并探讨了聚合时间与转化率、单体含量与聚合体系粘度之间的关系。结果表明，在保持聚合体系能够流动的前提下，单体含量可提高到２０％，聚合物的分子量可达３００万以上。