微/纳结构三维形貌高精度测试系统

为实现微/纳结构三维形貌的高精度测量,提出利用显微干涉技术和偏振技术相结合的方法来研制微/纳结构三维形貌亚纳米级精度测试系统.首先,利用五步相移干涉技术采集5幅带有n/2相移增量的干涉条纹图.然后,通过Hadharan五步相移算法得到包裹相位图.最后,利用分割线相位去包裹算法和相位高度关系转换得到微/纳结构三维形貌.在测试过程中通过偏振片产生强度可调的线偏振光,再由1/2波片改变偏振光在分光镜中的分光比,补偿参考镜与试件的反射性能差异,可得到亮度适中且对比度高的干涉条纹图,从而有利于实现微/纳结构三维形貌的高精度测量.系统的轮廓算术平均偏差R_a的重复测量精度可迭0.06 nm,最大示值误差不到±1%,示值变动性不到0.5%.通过对标准多刻线样板、硅微麦克风膜和硅微陀螺仪折叠梁的三维形貌测量验证了系统的有效性和实用性.     

基于条纹图的微结构离面运动特性测量

为了测量微结构离面（Out—of—plane）运动特性,利用频闪显微干涉技术设计研制了微结构离面运动测试系统,首先采集微结构运动周期内不同时刻的一系列干涉条纹图,并通过SUSAN滤波算法对各干涉条纹图进行降噪处理,再利用5步相移算法从干涉条纹图中提取被测微结构的相位信息得到包裹相位的锯齿型条纹图,并采用质量导向图法进行去包裹处理,最后根据相位高度关系式可得到被测微结构运动周期内不同时刻的形貌图及其离面运动曲线。通过实验对正弦基础激励下硅微悬臂梁的离面振动响应进行了有效测量,且测量重复性小于10nm。     

考虑轴承间隙时裂纹转子的故障状态及仿真分析

基于所建立的开闭裂纹转子的动力学模型,并考虑到轴承间隙这一非线性因素,对转子在不同激励参数下的裂纹开闭和间隙力存在条件进行了预测,并对转子运行轨道和频谱响应进行了动态仿真分析,结果表明,对裂纹开闭和间隙力存在条件的预测是正确的,同时转子出现裂纹和间隙力时显示出特殊的动力学特性。     

基于WEB的轧机状态监测与故障诊断系统研究

针对宝钢集团热轧厂２０５０机组中Ｆ２精轧机的状态监测和故障诊断系统的研究过程,分析了基于Ｗｅｂ监测诊断系统的特点;介绍了该系统的总体结构、系统软件;重点说明了数据库管理子系统的功能与设计技术。     

基于自组织映射的齿轮箱状态监测可视化研究

提出了一种自组织映射网络训练结果的可视化方法——距离映射法,该方法通过计算出竞争层神经元权矢量与输入模式的相似度,并综合考虑神经元的网格分布,把输入矢量降维映射到二维平面。结合该方法研究了自组织映射网络在齿轮箱故障识别和状态监测中的应用。与U－矩阵法相比,该方法能更加清楚地将齿轮正常、裂纹和断齿状态的特征数据映射到二维平面的不同区域,将齿轮箱状态聚类分开,特征数据在平面上的映像点轨迹变化趋势直观反映了齿轮箱工作状态的变化,便于及时监测识别出齿轮的早期故障及其变化趋势。     

准分子激光电化学刻蚀硅的刻蚀质量研究

为了解决现有硅刻蚀工艺中存在的刻蚀质量等问题,采用激光加工技术和电化学加工技术相结合的工艺对硅进行了刻蚀,研究了该复合工艺的工艺特性。实验中采用248nm-KrF准分子激光作光源聚焦照射浸在KOH溶液中的阳极n-Si上,实现激光诱导电化学刻蚀。在实验的基础上,研究了激光电化学刻蚀Si的刻蚀孔的基本形貌,并对横向刻蚀和背面冲击等质量问题进行了分析。结果表明,该工艺刻蚀的孔表面质量好、垂直度高;解决了碱液中Si各向异性刻蚀的自停止问题,具有加工大深宽比微结构的能力;也具有不需光刻显影就能进行图形加工的优越性。     

立式捏合机搅拌桨曲面的NURBS表示与误差分析

依据搅拌桨水平截面轮廓线的理论坐标点,反求生成了NURBS曲线;按照搅拌桨的螺旋升角,生成了一组不同高度截面轮廓线的NURBS曲线;利用蒙皮方法,生成了搅拌桨的NURBS曲面。提出了一种新的控制顶点投影法求解点到NURBS曲面最小距离的算法,用于计算搅拌桨的NURBS曲面的重构误差。结果表明,立式捏合机搅拌桨的NURBS曲面重构精度高,研究结果可为搅拌桨曲面优化设计提供借鉴。     

热弹性效应分析与机床进给系统热动态特性建模

通过一维杆的一维传热的分组显式数值求解,分析热弹性效应的存在及规律,得出随着时间的增长,温升-热变形之间的关系会逐渐趋近稳态,但不可能获得绝对的稳态;在传热过程中,随着距离增加,温度衰减很快,离热源越远的点的热弹性效环应越窄.提出用非线性时序模型与前向神经网络相结合的模型(Nonlinear auto-regressive moving average neural network with exogenous inputs,NARMAX-NN)来辨识热弹性效应.用NARMAX-NN模型对高速进给系统试验台的热动态特性进行建模,获得良好的效果.此方法比多变量回归模型、反馈神经网络模型及广义最小二乘输出误差模型有更好的精度和鲁棒性,能精确地对复杂结构、多热源的时变非线性热误差特性进行建模和预测.     

基于线结构光的冰箱门装配间隙在线检测方法

提出了一种基于线结构光的双门冰箱装配间隙在线检测方法.工业数字相机拍摄投射在冰箱门上的激光条纹;通过连通区域搜索,捕捉图像中条纹位置;采用高斯曲线拟合法提取条纹中心线;通过三角法获得中心线的偏移量对应的装配间隙.对测量数据进行倒数变换,使得检测方法的输入输出具有线性关系,方便工业现场标定.实验与现场测量数据表明该方法能够满足工业现场应用.     

稀疏重构SAM芯片焊点检测方法研究

提出了基于稀疏表示的声扫描显微镜(Scanningacousticmicroscope,SAM)图像超分辨率重构方法,以解决其空间检测分辨率受超声波频率和穿透深度的限制,原始SAM图像分辨率较低,不利于封装缺陷辨识等问题。通过字典设计训练和稀疏系数α求解获得了重构的高分辨率SAM图像,利用Levenberg-Marquardt算法改进BP神经网络(LM-BP),并用于倒装芯片焊点缺陷识别。与原始图像及双三次插值图像相比,稀疏重构图像的峰值信噪比明显增大,提高了SAM图像质量,减小了芯片焊点的错误识别数目,错误率降至2.76%。试验结果表明稀疏表示的SAM重构算法和LM-BP神经网络训练速度快、识别精度高,可用于高密度半导体封装缺陷的检测及可靠性评估。