基于冲击特征提取的旋转机械智能故障诊断

针对齿轮、轴承故障，提出了基于冲击特征提取胶囊网络的旋转机械智能故障诊断模型。在胶囊网络的构架基础上，将原始故障振动信号作为输入，通过构造首层小波核卷积层，针对性提取冲击故障特征，提高深度学习网络特征提取的可解释性。在小波核卷积层之后扩展一层卷积层，强化首层小波核卷积层提取的特征，将强化的特征经初级胶囊层、数字胶囊层输出分类结果，从而构造了“端到端”的小波卷积胶囊网络模型。通过对各层提取的特征可视化分析，证明了该模型对故障振动信号的冲击特征具有良好的提取能力。3个不同实验平台的数据集验证结果表明不同故障类型、不同故障程度的齿轮及轴承的识别精度最高可达到100%，并具有良好的泛化能力。     

功能性聚酰亚胺薄膜的研制

通过原位聚合法，将纳米粒子Al2O3引入聚酰亚胺基体中，制备了具有不同Al2O3含量的Al2O3／PI杂化薄膜。研究结果表明：当Al2O3的质量分数小于10％时，杂化薄膜的拉伸强度和电击穿强度与纯薄膜相当；当Al2O3的质量分数为10％时，杂化薄膜的电老化寿命是纯薄膜的3．4倍，失重5％的温度比纯薄膜提高了42％；随着Al2O3质量分数的增加,杂化薄膜的线膨胀系数呈下降趋势。     

泡沫夹芯型吸波隐身结构复合材料的发展趋势

介绍了吸波隐身材料的发展趋势、泡沫型吸波材料的优势及新型聚甲基丙烯酰亚胺(PMI)泡沫的优异性能,展望了以PMI泡沫为芯材制备泡沫隐身复合材料的应用前景.