网络陶瓷增强铝基复合材料的摩擦磨损性能及磨损模型

本文研究了网络陶瓷增强铝基复合材料在干滑动摩擦条件下的磨损行为,并在大量试验基础上建立了复合材料的磨损模型。结果表明:复合材料的耐磨性明显优于基体合金,其主要原因是增强体独特的网络结构可制约基体合金的塑性变形,并减少对偶件同基体合金的接触,从而有效地增强了复合材料的耐磨性能;从复合材料的磨损率方程中发现,在三个影响因素(载荷、转速、时间)中,转速对磨损率的影响最大,载荷次之,时间最小;磨损率方程的预测值与实测值符合的很好,建立的磨损模型符合实际磨损状况。     

SiC含量对Ti_3SiC_2/SiC复合材料性能的影响

采用反应热压烧结法制备了Ti3SiC2/SiC复合材料,针对SiC含量对该复合材料致密化程度、力学性能以及应力.应变行为的影响进行了研究.结果表明:(1)随着SiC含最的增加,试样难于致密,试样需要在更高的温度才能达到较高的致密度;(2)随SiC含量的增加,Ti3SiC2/SiC复合材料弯曲强度和断裂韧性提高,但SiC含量达到50%时,由于复合材料含有较多的孔洞,使强度和断裂韧性降低;(3)Ti3SiC2/SiC复合材料在常温下表现为非脆性断裂.     

不同粒径SiC对氟醚橡胶性能的影响

研究了不同粒径SiC对氟醚硫化胶力学性能,导热性能和摩擦磨损性能的影响.结果表明,随着SiC粒径的减小,橡胶100%定伸模量增大,拉伸强度提高;填充体积含量为15%的20nm SiC时橡胶的综合力学性能比较优异;大粒径SiC与基体间的界面热阻更小,比小粒径填料更能提高橡胶的导热性能;不同粒径的SiC以一定比例并用也可以提高橡胶的导热系数;SiC晶须能显著提高橡胶的摩擦磨损性能.     

三维编织复合材料力学性能的杂交应力元法

应用非协调多变量有限元法和均匀化理论,提出了三维编织复合材料力学分析的新方法,发展了非协调位移元和杂交应力元,模拟了三维编织复合材料的有效力学性能.与实验值相比,杂交应力元法的结果比文中提及的其他数值方法的结果好,并且对于典型的四步法编织复合材料给出了一些算例和应用.     

条形碳化硅纤维的制备与性能

使用异形喷丝板通过熔融纺丝制备出条形聚碳硅烷原纤维,然后经不熔化及高温烧成得到条形碳化硅纤维。通过X射线衍射仪分析了条形碳化硅纤维的构成、强度及电磁性能。结果表明,条形碳化硅纤维主要由β-SiC和无定形SiC组成,纤维的当量直径为20~31μm,拉伸强度为0.8~2.4 GPa,介电常数实部ε′为6.2~6.8,虚部ε″为2.5~3.3。条形碳化硅纤维可用作结构吸波材料。     

不同应变率下Ni-Ti形状记忆合金压缩力学行为分析

为了研究Ni-Ti形状记忆合金在不同应变率下的压缩力学行为,通过分离式Hopkinson杆实验装置分别对不同Ni—Ti形状记忆合金试样进行了动态压缩试验。实验中应变率变化范围为10^2／s—10^4/s。从压缩试验结果分析中发现：Ni-Ti形状记忆合金的相变屈服应力和位错屈服应力均随着试验温度和应变率的增加而增加,并且当应变率增加到10^4／s数量级时,应力—应变曲线中的应力平台将消失,此时材料的变形行为将类似于一般金届材料。     

改进的内框架驱动式硅MEMS陀螺温度误差模型

温度误差是MEMS(Micro Electronic Mechanical System)陀螺仪的主要误差源之一,为了消除温度对内框架驱动式硅MEMS陀螺仪性能的影响,提出了一种改进的温度误差模型.基于硅材料的赛贝克(Seebeek)效应,结合表头温度变形,分析了陀螺仪零偏误差;利用温度引起的干扰力矩,分析了陀螺仪输出与比力及角加速度有关项误差;针对温度引起系统谐振频率的变化,分析了陀螺仪标度因数误差.试验结果表明:在温度变化过程中,比力引起的干扰力矩是导致陀螺仪温度误差的主要因素,验证了改进的温度误差模型的正确性,补偿后陀螺仪的零偏稳定性提高了53.75倍,标度因数精度提高了19.6倍,改进的温度误差模型也适用于其它MEMS陀螺仪.      

机床振动对高精度金刚石刀具研磨质量的影响

研磨机床的振动是影响金刚石刀具机械研磨质量的重要因素,尤其在精密研磨工序。为了提高金刚石刀具的研磨质量,针对金刚石刀具的精密研磨工序,在研磨加工时对机床施加空气隔振垫,使研磨的金刚石刀具切削刃钝圆半径从隔振前的93.8nm降到了隔振后的72.7nm,前刀面表面粗糙度则从2.4nm降到了1.0nm,研磨质量得到明显改善。     

基于神经网络和D-S证据理论的发动机磨损故障融合诊断

运用了4种最常用的滑油分析技术——铁谱分析、光谱分析、颗粒计数分析及理化指标分析,同时结合发动机试车台监测数据,提出运用神经网络和D-S证据理论对发动机试车状态进行融合诊断的方法。首先依据各种分析方法的标准磨损界限值,将原始数据进行了预处理,统一转换成故障征兆的布尔值;其次,建立各子神经网络的拓扑结构,并依据专家经验建立各子系统的输入征兆与故障论域的映射关系,从而得到各子神经网络的训练样本,对各网络进行成功训练后,利用神经网络实现各子网络的诊断并得到中间诊断结果;然后,将每种方法的神经网络诊断结果作为对各种故障模式的基本概率分配值,利用D-S证据理论,实现对神经网络的诊断结果的融合,从而得到最终的融合诊断结果;最后,运用算例表明了本文方法的有效性。      

电流变柔性微致动器致动过程研究

利用电流变液体阻尼阀效应设计了原型电流变柔性微致动器,建立了相应的力学模型,进行了柔性微致动器致动过程实验研究和三维致动过程的计算机图形仿真,并对电流变柔性微致动过程的位移、速度和加速度等运动学和动力学特征进行了分析研究。