微机电系统的构成及其关键技术

微机电系统技术是当前机械工程研究的前沿技术之一．是21世纪最有前途的产业之一。概述了微机电系统的定义与构成．讨论了微机电系统的一些关键技术,并对微机电系统的发展前景作了展望。     

陆军装甲指挥信息系统装备PHM应用技术研究

在分析了装甲指挥信息系统故障装备3级故障特点的基础上,从装甲指挥信息系统装备维修保障的实际需要出发,设计了装甲指挥信息系统装备PHM系统的体系结构和功能构成,并对各功能分系统进行了论述,对装甲指挥信息系统装备PHM系统的建设进行了有效的理论探索.     

膨化生产SPF动物饲料的尝试

试验使用DSE-25型双螺杆挤压膨化机,采用4因素3水平正交试验设计L9(34),就膨化前的水分含量、喂料速度、螺杆转速和膨化温度对饲料灭菌效果的影响进行了研究.结果表明:①大肠杆菌、霉菌和酵母对膨化比较敏感,经过80℃的膨化后,都未检出.②四个因素对饲料中菌落总数都有极显著影响(P＜0.01),其影响程度为:膨化温度最大,膨化前的水分含量、喂料速度、螺杆转速的影响力一样.③最优工艺参数为:膨化前的水分含量23%、喂料速度24 r/min、螺杆转速150 r/min和膨化温度120℃.④只要能够避免冷却、输送、打包等后续工序中的二次污染,就能够生产出符合SPF动物的饲料.     

混凝土管片质量控制

以混凝土管片原材料选择为基础,从管片生产工艺的每一个步骤来详细介绍管片质量控制,以指导混凝土管片生产,控制管片质量,为生产优质混凝土管片提供依据和参考.     

500 kV变电设备状态检修技术

现行的计划检修体制存在着严重弊端,随着电力体制的改革以及故障诊断、在线监测等相关技术的进步及成熟,在我国展开变电设备的状态检修意义重大。在对当前状态检修技术、故障诊断技术、决策支持技术和现代信息技术进行研究的基础上提出了一套状态检修系统的设计方案,通过对该方案的实施及其系统在试点变电站的运行情况表明,该系统得到了用户的认可并体现出极大的实用性、可信性及先进性。     

三片式摄影物镜的优化设计及光学性能评价

通过分析三片式摄影物镜各种结构的特点,并以某三片式摄影物镜的初始结构为基础,结合ZEMAX光学设计软件对三片式摄影物镜进行优化设计,弥散斑、球差、场曲、畸变和光学传递函数等光学性能得以明显改善,完全满足了摄影物镜的要求.     

氢氧化镁的改性及其填充聚丙烯复合材料的燃烧性能和结晶行为的研究

研究了硅烷改性剂对氢氧化镁(MH)的表面改性和其填充聚丙烯(PP)复合材料的阻燃性能和结晶行为.用FTIR、XRD和SEM对改性前后MH的结构和形貌进行了分析.结果表明,硅烷处理剂包覆在MH粉体的表面,有效地降低MH粉体的表面能,提高了MH在干态下的分散性.DSC、POM和LOI对PP/MH复合材料的结晶行为和燃烧性能进行了研究.结果表明,未改性的MH对PP有异相成核作用,使结晶峰温度升高;而表面改性剂削弱了填料的异相成核作用.POM结果暗示了MH粒子在基体中的分散性对PP球晶的晶粒形貌和晶粒尺寸起着十分重要的作用.改性后的MH能进一步提高复合材料的LOI.     

玻璃纤维含量对竹粉/高密度聚乙烯复合材料性能的影响

为利用玻璃纤维提高木塑复合材料的综合性能,探讨玻璃纤维含量对竹粉/高密度聚乙烯(HDPE)复合材料性能的影响规律,首先,采用A-171硅烷偶联剂对竹粉表面进行了改性,并加入了一定量的玻璃纤维;然后,采用热压成型工艺制备了玻璃纤维-竹粉/HDPE复合材料;最后,考察了玻璃纤维含量对复合材料力学性能、热学性能及摩擦学性能的影响,并利用SEM观察材料的断面和磨损表面形貌。结果表明:当玻璃纤维含量为3wt%时,能显著提高竹粉/HDPE复合材料的拉伸强度和弯曲强度,与未添加玻璃纤维的复合材料相比,添加玻璃纤维后复合材料的拉伸强度和弯曲强度分别提高了19.41%和23.54%;在30~60℃温度范围内,复合材料长度-宽度方向上的线膨胀系数随着玻璃纤维含量的增加而明显减小,而同一复合材料的线膨胀系数随温度的升高而逐步增大;在氮气气氛下,随玻璃纤维含量的增加,竹粉/HDPE复合材料的摩擦系数先逐渐增大,而后基本保持不变,磨损率逐渐减小。所得结论显示玻璃纤维含量为3wt%~7wt%的木塑产品适用于建筑横梁(如凉亭或桥梁等),而玻璃纤维含量为7wt%~10wt%的木塑产品适用于高人流量场所(如公园或休闲绿道等)的地面铺装。      

GPS控制网高程拟合精度初探

GPS高程拟合作为求取待定点高程的方法,在实际工作中被大量运用,文章结合实例,采用不同的高程拟合方式,对高程所能达到的精度进行了分析,提出提高高程拟合精度的办法。     

基于深度神经网络的燃煤电站SCR脱硝系统时序建模研究

选择性催化还原(SCR)脱硝系统可以通过控制氨的注入,有效减少氮氧化物的排放,但能源结构、负荷波动、反应器动态特性和系统延迟等因素均会影响氨注入量的精确控制。为了实现高精度的氮氧化物排放预测,提出基于时间序列特征的深度神经网络建模方法,用于预测反应器动态特性和系统延迟。以1台660 MW燃煤锅炉为例,利用连续3 d的50 000多个采样数据建立深度神经网络。结果显示：模型实现了对t+1时刻SCR出口NO_x的精确估算,测试集上的最大绝对误差仅为1.6 mg/m³。