基于CATIA环境中电子样机开发的研究

为了缩短产品的设计周期和减少物理样机的弊端，提出了在CATIA环境中建立电子样机的相关技术，并在此技术下建立了迁车台的电子样机，为其他复杂产品在CATIA中建立电子样机提供了思路和方法。     

准双曲面齿轮接触斑点的新型分析系统

由准双曲面齿轮的分度锥和装配尺寸关系确定机床设置.利用坐标系转换建立齿面的三维形状.在此基础上建立接触斑点分析系统.这种新的分析系统所开发的高扭矩的齿轮可用于汽车的新型传动系统,其接触斑点在提高疲劳强度和降低噪音方面都可以达到优化.     

基于无线传感网络的支架压力传感器设计

为简化液压支架信息传输系统的布线,提高其可靠性,设计了一种基于无线网络传感技术的压力传感器。通过压力传感器采集液压支架的压力信息,经过差动全桥电路转化为电压信号,经信号调理电路处理发送给CC2530片上集成的8051单片机,通过射频模块发送,从而完成压力信息的采集、处理和发送。     

液氮冷却对碳纤维复合材料钻削表面完整性的影响

目的 研究液氮冷却与钻削工艺对碳纤维复合材料钻削质量的影响。方法 采用YG10X硬质合金钻头开展碳纤维平纹织物/环氧树脂层压复合材料（T300）的液氮低温钻削与常温干式钻削的对比试验研究。分析液氮低温作用下不同钻削参数时的声发射信号有效电压值（Root-Mean-Square of Acoustic Emission Signals,AE-RMS）,并结合孔的加工质量与声发射信号进行有效的识别。结果 与常温干式钻削相比,液氮低温钻削的AE-RMS在钻削阶段平均值增大,且信号相对平稳,在钻出阶段末尾处减小,且无明显突变,孔出口分层因子和出口毛刺减小。在vf=30 mm/min时,孔出口分层因子降低了9.2%,孔壁表面质量提高。结论 与常温干式钻削相比,液氮低温钻削在钻削阶段中,AE-RMS增大,但其波动幅度减小,孔出口毛刺、撕裂等缺陷减少。通过SEM观察,液氮低温钻削下的纤维断口明显减少,树脂涂覆表面整洁平滑,横向纤维与树脂界面有较好的结合性,没有大面积纤维树脂剥离,孔壁表面质量提高。     

义76井钻井液技术

义176井完钻井深3958米,完钻密度为1.78g/cm3。该井的二开为311.2mm,裸眼井段长达3000米,地层成岩性差,蒙脱石含量高,易水化膨胀。钻井液粘切低易导致沉砂卡钻,粘切高易糊井壁,造成假缩径。该井三开钻穿的层位为沙三段、沙四段。在施工中将遇到破碎易坍塌地层,含盐膏层、高压油气层、H2S气层,在沙四段存在着易漏失地层。根据以上地层岩性特点,选用聚合物防塌、聚磺钻井液、双聚承压钻井液体系,通过在该井的施工都取得了良好的应用效果。     

Y2O3-MgO纳米复相红外透明陶瓷制备及其性能研究

以商用Y2O3、MgO纳米粉体为原料,通过球磨混合方法制备了不同Y2O3/MgO配比的Y2O3-MgO纳米复合粉体,使用X射线衍射、扫描电镜、能量色散谱等表征手段对制备粉体的晶体结构、形貌、成分以及均匀性进行了表征。然后采用热压烧结方法制备Y2O3-MgO复相红外透明陶瓷,使用红外光谱仪、维氏硬度计等测试设备对复相透明陶瓷的光学和力学性能进行了分析。重点研究了粉体配比、热压温度、保温和保压时间等关键制备参数对Y2O3-MgO复相红外透明陶瓷晶粒尺度、致密化程度、光学及力学性能的影响。并通过调控粉体制备工艺和热压烧结工艺,制备出了红外透过率达到~80%的Y2O3-MgO复相红外透明陶瓷。同时在Y2O3:Mg0=1:1时,该复相陶瓷的硬度达到了12.3 GPa。     

三峡梯级日优化运行模型及算法

三峡梯级水电站日运行中,给定三峡用水量制定梯级发电计划,给定梯级总负荷优化电站间负荷分配,是其两种最基本的运行方式。针对这两种基本运行方式,探讨了几种常用优化准则的数学模型。根据实际运行中梯级的各种约束条件,建立了梯级日优化运行的数学模型,给出了相应的计算方法。在计算中,考虑电站的水头变化和两坝间水流时滞的影响,对上述优化问题采用了综合改进动态规划的方法进行计算。仿真计算表明,该模型及算法能够很好地解决三峡梯级日优化运行问题,并能够满足实际运行的需要。同时,还就实时优化问题进行了探讨。     

用CPLD实现Gollmann密钥流发生器

本文根据Gollmann密钥流发生器的原理和伪随机序列产生的程序,利用VHDL语言和CPLD, 设计出Gollmann密钥流发生器。该发生器满足一般的加密要求,可以保护信息传输的安全。     

基于CATIA的TBM主机结构有限元分析

TBM主机是隧道掘进机最重要的组成部分,它的设计水平直接关系到整个TBM工作性能.以大型CAD/CAE/CAM软件CATIA为平台对TBM主机进行有限元计算分析.在研究复杂机械结构有限元分析方法的同时,尝试通过对TBM主机的有限元分析,挖掘TBM主机设计的一些重要信息,通过对这些信息分析获得结构和设计参数对TBM主机性能的影响.     

EMS中负荷预测不良数据的辨识与修正

分析了实际电力系统中负荷异常数据的主要成因，并针对2类主要的坏数据各自的特点，分别使用不同的方法处理负荷预测样本数据。针对自动化系统故障造成的坏数据，提出了具有负荷预测应用特点的总加值动态多源处理技术，从而能够充分利用采集设备或网络通道对负荷总加值而言的多重冗余配置；针对大负荷的突发性偶然波动造成的坏数据，采用对电网终端负荷的逐一扫描辨识，部分避免了对单一总加数据预处理的误判和漏判。