关注新生,改善学习--新生学习状况调研报告

本文从学生的学习态度、学习能力、学习兴趣、知识水平、学习动力等学习心理的五个方面 ,和学习所涉及的教师的教学能力、社团活动及课余时间的利用等因素入手 ,分析我校学生学习现状 ,提出了改善学生学习状况所采取的有效措施     

联合优化的BP神经网络模型的应用研究

BP算法因收敛速度慢、易于陷入局部极小值等缺点，使得对于较大的搜索空间、多峰值和不可微函数常常不能搜索到全局极小点，这些制约了BP网络在各个领域中的应用。本文通过对学习系数、神经元的激励函数及误差函数的联合优化，在一定程度上避免了学习中的局部极小问题，提高了学习效率，改进了网络的性能。     

基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断模型

利用某型发动机地面定检状态实测数据作为学习样本，采用径向基函数(RBF)神经网络建立发动机的故障诊断模型。通过该模型对起飞状态实测的发动机参数进行了辨识，结果表明：这种方法具有训练时间短、学习速度快、诊断精度高等优点。     

航空发动机风扇叶片两种表面处理方法对比

在对激光冲击强化技术与喷丸表面强化技术比较分析之后,表明航空发动机叶片经过激光冲击强化后,能显著增加叶片表面残余压应力,提高疲劳性能,并且其效果优于喷丸表面强化技术。     

Nb对富钛TiNiAl金属间化合物强化机制的影响

 采用力学压缩试验、扫描电镜和X射线衍射方法研究了Nb元素对于Ti₅₀Ni₄₂Al₈合金的力学性能和微观组织结构的影响。结果表明，Nb能够显著提高合金从室温到700 ℃之间的强度。在600 ℃时，Ti₅₀Ni₄₀Al₈Nb₂合金的压缩屈服强度和比强度分别为1 237 MPa和216 MPa/(g·cm^-3)，超过Rene95高温合金。微观组织观察及成分分析表明，Nb元素在基体和强化相Ti₂Ni（Al）中固溶，促进强化相的弥散析出和细化，并导致高强富Nb相的析出，从而提高了合金的强度。     

喷射沉积制备Al-Zn-Mg-Cu合金大型坯组织性能的研究

利用Ospray公司的喷射沉积设备制备了Al11.3Zn2.4Mg1.1Cu合金,合金挤压成棒材后,经过固溶和时效处理,用万能材料实验机对其进行了力学性能测试,合金的抗拉强度为849 MPa、屈服强度为796 MPa,延伸率为3.3%.透射电镜和扫描电镜对拉伸试样微观组织的研究结果表明,合金微观组织中包括微米级晶粒和纳米级晶粒,合金的强化方式为纳米晶强化、固溶强化以及沉淀强化,拉伸试样的断口分析表明,合金的断裂方式主要为沿晶断裂.     

航空发动机叶片三维强化抛光技术

针对我国航空涡轮发动机钛合金叶片强化抛光的现状,通过理论建模动力学分析计算,设计并试制出无导轨支承的三维振动强化抛光设备。三维振动强化抛光是一种新的强化抛光加工技术,通过试验证明,该技术解决了航空涡轮发动机钛合金叶片强化抛光的加工难点。     

难切削材料专用刀具的表面强化技术

ＰＣＶＤ复合渗镀表面强化技术是用ＰＣＶＤ法在刀具表面制备由离子氮化渗层和（Ｔｉ，Ｓｔ）Ｎ镀层组成的复合渗镀强化层。强化层有优异的耐磨性、良好的抗氧化性和强韧性，可显著改善刀具的切削性能，以适应难切削材料的切削加工。文中介绍了该强化技术的原理，并给出了部分应用实例。     

具有自学习功能的机载火控系统故障诊断系统研究

研究了一种应用于机载火控系统的具有自学习功能的故障诊断系统.首先介绍了系统的总体结构;然后通过分析火控系统的结构建立了层次诊断模型,并通过示例对诊断系统中知识的表达方法、推理方法等问题做了详细的分析;最后详细描述了系统的自学习机制.应用具有自学习功能的故障诊断专家系统,可实现综合化机载火控系统的智能故障诊断.     

铝合金孔的冷挤压强化

首先比较了冷挤压强化紧固件孔的两种方法，而后讨论了铝合金孔冷挤压中挤压量选择、回弹量确定及挤后铰削量三个重要问题，最后介绍了冷挤压所获得的疲劳寿命增益。