POEM法制备微米级Cu球形粒子的传热与凝固行为研究

脉冲微孔喷射法（POEM）制备微米级球形粒子是典型的无容器传热和凝固过程,制备出的球形粒子具有粒径均一、圆整度高、热履历一致等特点,对流和辐射主导的传热机制对其制备工艺、凝固过程和组织控制至关重要。针对脉冲微孔喷射法微米级球形金属粒子的制备过程、冷却传热与凝固特征,本文建立了三维球坐标系下的粒子传热与凝固数值计算模型,考虑纯Cu粒子在无约束凝固过程中的对流和辐射换热特点,采用温度回升法处理纯金属的凝固潜热,计算了金属粒子在凝固过程不同阶段的温度变化与分布特点,考察了粒子凝固进程中的温度梯度、冷却速率、液固界面推进与凝固速度;模拟分析粒子的对流、辐射换热特征及贡献强度,探讨了不同制备工艺对粒子对流换热的影响,为POEM法微米级球形粒子制备工艺的优化和凝固过程调控提供参考。     

无需预先测速的靶场弹丸落点定位算法实现

该文针对现有靶场弹丸落点定位系统需要提前测量波速,实际应用复杂,定位误差大等问题,提出一种无需预先测速的弹丸落点定位算法,此算法采用米字型传感器阵列,米字型阵列又可以分解成2组五元十字阵,通过来波方向(DOA)算法预先估计波速,然后把波束估计值代入到达时间差算法(TDOA)方程中计算初始位置,再把初始位置和估计波速作为参数代入到泰勒级数展开算法中,收敛定位。由于不需要预先人工测量波速,减少了波速测量误差,波速和定位位置都是在迭代算法中逐步收敛求精的,所以该算法提高了弹丸落点定位精度,减少了实际应用的复杂性。仿真算法也验证了此方法的可行性,在距离定位阵列1000 m范围内迭代算法都是收敛的。     

InSAR双星编队测绘卫星任务规划方法研究

针对双星编队干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)测绘任务的特点,考虑双星编队卫星平台的约束条件,采用多目标优化和基于优先级的遗传优化算法,实现了双星编队任务规划的各个关键步骤的设计,并对测绘任务进行了系统仿真,求取了测绘任务规划结果,最终获得了任务规划的最优解。经过与贪婪优化算法仿真结果对比分析,采用的基于优先级的遗传优化任务调度算法在双星编队卫星测绘任务优化问题求解方法方面具备明显的优势,卫星系统资源分配效能达到最优,对卫星资源的合理分配起到了关键作用。     

WL-355卧式螺旋沉降离心机振动分析

在建立卧式螺旋沉降离心机振动模型的基础上,推导出卧式螺旋沉降离心机临界转速的一般公式。并对石油矿场广泛使用的WL-355卧式螺旋沉降离心机的临界转速进行了分析计算,计算结果通过实验验证,对该型离心机合理使用和设计具有一定的实际意义。     

CDMA移动网络协议及其测试分析

随着我国移动通信应用的飞速增长,一个基于IS-95A网络技术、覆盖全国330个地市、容量达到1515万户的CDMA移动网络在2001年底正式建成,标志着我国移动通信技术的发展进入了一个新阶段。     

基于改进CEEMDAN⁃熵方法的管道泄漏工况识别

负压波信号的去噪效果和特征向量的提取是影响输油管道泄漏检测准确性的关键因素。针对当前管道泄漏检测准确性较低的问题,提出了改进的添加成对白噪声的完全集合经验模态分解算法（改进的CEEMDAN）对负压波信号进行预处理,将管道上下游压力传感器测得的负压波信号进行CEEMDAN分解,得到多个固有模态函数（IMF）,并根据双通道传感器的相关系数原则筛选有效IMF分量,提出基于熵的特征向量,计算有效IMF分量的能量熵、峭度熵以及排列熵,并输入支持向量机（SVM）对不同工况进行分类。通过现场数据验证,改进的CEEMDAN⁃熵方法可以有效提高输油管道泄漏检测的准确性,具有一定的现场应用价值。     

聚氨酯硬泡在高温巷道的研究与应用

根据山东一煤矿深部热害问题的实际情况,将聚氨酯泡沫材料应用于矿井,提出了一种新型隔热支护技术,将该技术现场应用于已经使用的巷道.通过现场温度测试的结果分析对比,得出平均温度可以降低4.8℃,在阻断巷道内来自于围岩的热量传递中有着良好的效果,减少了矿山企业被动降温的成本,有利于矿山企业自身持续发展、安全生产.     

麦芽酚系列衍生物的合成及在香精领域的应用

麦芽酚系列衍生物有着悠久的使用历史,作为一种常用的添加剂,深受各行业的重视。随着合成工艺的不断完善和应用领域的不断拓宽,麦芽酚系列衍生物在各行业的适用性越来越强。本文主要论述了麦芽酚系列衍生物的发展历程、合成方法及在香精领域的应用,对麦芽酚系列衍生物的未来发展进行了预估。     

两种海上油气田低压天然气回收技术应用分析

海上油田在石油、天然气开采处理中,会分离出伴生气现象.由于受到原设计影响,多数油气生产处理设施无伴生气液化、临时存储、对外加注液化气设计.部分设施并未敷设海底管线,无法对外输送天然气,多数伴生气通过火炬燃烧或冷放空,加剧环境污染,造成资源浪费.传统低压回收技术,包括压缩机回收、射流装置回收.在本文研究中,讨论两种海上油...     

基于Shannon熵的LCD-SVM方法在齿轮故障分类中的研究

局部特征尺度分解(Local characteristic scale decomposition,LCD)是一种新的自适应时频分析方法,该方法可以自适应地将一个复杂信号分解为若干个ISC(Intrinsic scale component,ISC)分量之和。支持向量机(Support vector machine,SVM)是一种机器学习的智能分类方法,Shannon熵是一种非线性的统计学习方法。将LCD与SVM引入到机械传动系统的故障分类之中,利用Hilbert解调分析求取LCD的ISC分量的包络信号,构造其Shannon熵,然后在深入分析的基础上,与SVM友好结合起来,将其结果输入到SVM分类器进行分类研究,来判别齿轮的故障位置、类型和程度。研究表明,这种相结合的方法可对齿轮正常、齿根裂纹、齿面磨损、复合故障四种运行状态的故障进行较好的区分,综合识别率达到了97.5%。