CNFs/CDA纳米纤维复合膜装置的制备与性能研究

以二甲基亚砜/三氯甲烷作为新型双组分溶剂体系,利用溶剂置换法将纤维素纳米纤维(Cellulose nanofibers,CNFs)与二醋酸纤维素(Cellulose diacetate,CDA)复合;利用熔融沉积(Fused deposition modeling,FDM)3D打印技术,在平行导电板上直接打印成型蜂窝状的碳纤维(Carbon fiber,CF)/聚乳酸(Polylactic acid,PLA)复合材料支撑体;采用静电纺丝技术使CNFs/CDA复合纳米纤维直接沉积于蜂窝状CF/PLA支撑体上,制备了基于3D打印技术的CNFs/CDA复合纳米纤维膜装置。利用透射电镜(Transmission eletron microscopy,TEM)、扫描电镜(Scanning electron microscope,SEM)、傅里叶红外光谱(Fourier transform infrared spectroscopy,FTIR)、X射线光电子能谱(X-ray photoelectron spectroscopy,XPS)等测试技术对所制备CNFs/CDA复合纤维膜的形貌与结构进行了表征,并测试了CNFs/CDA复合膜装置对蛋白质的吸附性能。结果表明,当CNFs的质量分数为0.5%时,CNFs/CDA复合纳米纤维平均直径可达(381±116)nm,纤维直径分布更均匀,超过80%的纤维尺寸保持在200～500 nm范围内。而且,基于3D打印技术的CNFs/CDA复合纳米纤维膜装置对牛血清白蛋白(Bovine serum albumin,BSA)具有一定的吸附能力,最高吸附量可达433.89 mg/g。     

纵列式直升机双旋翼流场及性能试验

通过加装一台套单旋翼试验台,与原有的单旋翼试验台组成了双旋翼试验台.基于测力天平和PIV技术,通过改变前后两旋翼的水平和轴向间距,测量了纵列式双旋翼不同气动布局干扰状态下的流场特性和旋翼性能,并与单旋翼情况进行了比较.分别给出了悬停和前飞状态下的旋翼速度场和涡量场分布,对比了不同纵向和轴向间距对双旋翼性能的影响.结果表明:悬停时,后旋翼性能和单旋翼基本一致;前飞时,后旋翼性能比单旋翼差,且随前进比的增加,后旋翼性能与单旋翼性能的差距会更大.     

利用通用轨迹设备(UTD)测量旋翼锥体

直升机旋翼锥体检查是一项直升机常规视情检查项目。由于旋翼锥体直接影响直升机的振动,且使用频度较大,所以对于旋翼锥体测量方法的研究,层出不穷。本文主要介绍利用美国SPS公司的通用轨迹设备(UTD)测量旋翼锥体的方法,并研究了在实际使用过程中安装位置选择等问题,并对实际调整效果进行了验证。     

高速立铣加工中切削温度的测量

介绍了一种用常规的自然热电偶和标准热电偶方法实现高速加工过程中切削温度的直接接触式测量的计算机辅助测温系统。它采用自然热电偶测量刀一工界面温度,采用夹丝热电偶测温技术对工件表面和体内温度分布进行直接接触式测量。该方法可以应用于刀具旋转的切削加工中(例如立钻、立铣)测量切削温度,并已在高速立铣淬硬钢研究中得到应用。     

基于FPGA的液晶控制器研究

现代社会由于信息技术的飞速发展,人类获得的视觉信息很大部分是从各种各样的电子显示器件上获得的,因此,显示技术也有了很大的进步,不仅液晶显示器件本身而且关于液晶驱动控制系统也取得了很大发展。本文介绍了一种基于FPGA的液晶显示控制器的设计,主要论述了使用FPGA设计的用于本系统的特殊SDRAM控制器,以及液晶控制器通过该SDRAM控制器进行显示缓冲器的管理,STN液晶彩色屏灰度显示的时间抖动算法和帧率控制原理及实现,显示数据的缓冲、转化方法,还给出了系统硬件原理图、软件系统的vHDL描述及仿真结果等。     

液体镜头技术应用于空间探测的初步探讨

文章介绍了一种方兴未艾的镜头技术——液体镜头技术,分析了几种典型液体镜头的工作原理和控制方法,并初步探讨了其在空间探测领域应用的可能性。     

天宫号目标飞行器氢镍蓄电池压力-容量充电控制研究简

作为在轨管理的关键部分,良好的充电控制是保证蓄电池长寿命的重要因素.对于氢镍蓄电池,压力-容量充电控制是最理想的充电控制方式,但存在压力检测难度大、控制策略复杂等困难.天宫一号目标飞行器氢镍蓄电池通过大量的压力测量地面可靠性试验,解决了压力传感器的测量稳定性及一致性问题;同时提出柔性充电控制策略,给出了压力-容量标准曲线、不同荷电态下的充电电流及压力控制点修正系数.在轨数据表明,天宫一号目标飞行器氢镍蓄电池压力-容量充电控制稳定,满足设计要求.     

压力传感器单电源调理电路技术研究

对单电源供电的压力传感器调试中出现零位输出较大且存在相应死区的问题,进行了理论分析,找出了问题原因,采取了有效的解决措施,为传感器产品化和产业化奠定了基础。     

翼型研究的历史、现状与未来发展

"翼型"俗称翼剖面或叶剖面,是飞机机翼及尾翼、导弹翼/舵面、直升机旋翼、螺旋桨、风力机叶片等外形设计的基本元素和气动力的"基因",也是影响综合气动性能的核心因素之一.自20世纪初莱特兄弟发明人类第一架飞机以来,翼型研究的每一次重要突破,都有力促进了航空飞行器的更新换代或性能的大幅提升.除了发展RAE、DVL、NACA、TsAGI等通用翼型族外,研究者们还针对性地发展了适用于各类飞机的翼型族,以及适用于直升机旋翼、螺旋桨和风力机叶片的专用翼型族.进入21世纪,随着现代数值模拟方法、流动稳定性与转捩预测、优化设计、试验测试技术等研究的进步,各种新的设计理念、优化方法和设计技术相继被提出,翼型研究也被赋予了新的使命和内容.本文立足飞行器设计和翼型研究的前沿,在回顾100多年来翼型发展历程的基础上,重点综述了翼型研究的最新进展,分析了研究现状,提出了未来发展方向.新一代翼型将适用于未来飞行器的发展需求,在宽速域、大空域、多物理场及智能变体等复杂使用条件下兼具优良的多学科综合性能.     

基于块对角投影表示的人脸识别

针对大多数特征表示算法在挖掘高维数据内在结构时容易受到噪声的影响,以及特征学习与分类器设计割裂导致分类性能降低的问题,提出了一种新的基于特征表示的人脸识别方法,称为块对角投影表示（BDPR）学习。首先,利用样本信息对每类样本的编码系数施加一个加权矩阵,通过局部约束来加强表示系数之间的相似性,从而降低噪声对系数学习的影响,使所提方法能够更好地保持数据的局部结构。其次,为了实现数据与编码系数相关联,降低表示系数的学习难度,构造了块对角化判别约束项来学习一个判别投影,通过投影从低维数据中提取样本表示系数,使系数包含更多的样本间全局结构信息且具有更低的计算复杂度。最后,将系数学习和分类器学习整合到同一框架下,同时增大不同类别样本间的“标签距离”,采用迭代求解的方式交替更新判别投影和分类器,最终得到最适合当前表示特征的分类器,使得所提方法能自动完成分类。多个公开的人脸数据集上的实验结果表明:较之传统的协作表示分类和多个主流的子空间学习方法,所提方法均取得了更优的识别效果。