绿色技术创新对企业成长绩效的影响——基于研发投入强度的调节作用

随着我国经济的高速发展,生态问题日渐凸显.通过技术创新处理好经济发展和生态效益的关系成为实现绿色发展的内在要求.本文利用94家创业板制造业上市公司2014-2017年的数据,采用广义最小二乘法对绿色技术创新、研发投入强度与企业成长绩效之间的关系进行实证分析,探讨了绿色技术创新对企业成长绩效的直接影响,并对研发投入强度的...     

基于硅基MEMS工艺的快速控制反应镜制作

快速控制反应镜(以下简称快反镜)是光电精密跟踪系统中必不可少的组成部分,在消费电子、医疗、天文望远镜、激光通信等领域中有着广泛应用。基于硅基微电子机械系统(micro-electromechanical system, MEMS,)工艺制作微型快反镜,对于实现快反镜和跟踪系统的小型化、轻量化有重要意义。陈述了一款硅基快反镜的结构设计、工艺选择以及制作攻关过程。通过加工便利性、加工精度、加工可靠性与制作成本的综合分析比较,确定了MEMS深硅刻蚀工艺制作小型化快反镜可动结构技术思路。快反镜的制作中,通过“化面为线”的版图优化减少刻蚀面积解决了深硅刻蚀不匀问题,通过清洗方法的对比和择优解决了反射镜面表面清洁度问题,通过改变金属化方法解决了镜面的面形精度控制问题。测试结果表明,此款基于硅基MEMS工艺的小型化快反镜满足了设计和应用需求。     

A review of topology optimization for additive manufacturing: Status and challenges

Topology optimization was developed as an advanced structural design methodology to generate innovative lightweight and high-performance configurations that are difficult to obtain with conventional ideas. Additive manufacturing is an advanced manufacturing technique building as-designed structures via layer-by-layer joining material, providing an alternative pattern for complex components. The integration of topology optimization and additive manufacturing can make the most of their advantages and potentials, and has wide application prospects in modern manufacturing. This article reviews the main content and applications of the research on the integration of topology optimization and additive manufacturing in recent years, including multi-scale or hierarchical structural optimization design and topology optimization considering additive manufacturing constraints. Meanwhile, some challenges of structural design approaches for additive manufacturing are discussed, such as the performance characterization and scale effects of additively manufactured lattice structures, the anisotropy and fatigue performance of additively manufactured material, and additively manufactured functionally graded material issues, etc. It is shown that in the research of topology optimization for additive manufacturing, the integration of material, structure, process and performance is important to pursue high-performance, multi-functional and lightweight production. This article provides a reference for further related research and aerospace applications.     

含多部位损伤搭接结构应力强度因子三维有限元分析

应力强度因子(Stress intensity factor,SIF)分析是含多部位损伤(Multiple site damage,MSD)结构剩余强度和裂纹扩展寿命预测的基础和关键。考虑接触与摩擦,建立了含MSD搭接结构的三维有限元模型,研究了不同裂纹长度、铆钉类型以及损伤模式下裂纹尖端SIF分布情况和变化规律。结果表明,搭接件孔边裂纹Ⅰ型SIF起主导作用,Ⅱ型和Ⅲ型SIF可忽略不计。由于次弯曲、铆钉变形和板厚度等因素,SIF在外表面最小,接触面一侧较大,最大值多位于蒙皮内部。MSD会使裂纹间的干涉作用增强,SIF增大,且裂纹间距离越近干涉作用越强。裂纹长度相同时,埋头铆钉的孔边裂纹SIF积分均值大于平头铆钉,且接触面的SIF埋头铆钉大于平头铆钉,外表面则相反。     

视觉测振技术在柔性太阳翼模态试验中的应用

针对8 m×5 m的柔性太阳翼在倒立状态下进行模态试验,设计数字摄像视觉测振系统,基于图像特征跟踪法实现了从相机标定、图像采集、信息提取到三维振动数据获取的过程,通过工况模态辨识方法获取了柔性太阳翼模态频率及振型等动力学参数。并考虑空气和重力影响建立太阳翼有限元模型,通过与基于基恩士激光位移传感器的传统模态试验结果及仿真分析结果进行对比,验证了基于视觉测振工况模态试验方法的准确性,为柔性太阳翼在轨模态辨识奠定基础。     

基于学习自动机的雷达干扰资源分配研究

综合考虑干扰机干扰频率、干扰功率、干扰时机和干扰样式等干扰效果评估指标,构建干扰效益矩阵,建立目标函数,构建干扰资源分配博弈模型,并基于学习自动机原理提出了分布式干扰资源分配算法,求解出干扰分配决策。仿真结果表明,提出的分布式干扰资源分配算法能以很低的复杂度来获得很好的干扰性能,有效地解决了干扰资源分配问题,对实际作战指挥有一定的指导意义。     

惯性推算误差抑制的神经网络自学习模型设计与验证

惯性推算误差抑制是提升复杂场景下组合导航定位性能的关键,现有采用运动约束或系统误差高阶建模的方法从运动学模型及传感器误差模型出发,通过经验确定参数及模型的最优解。深度学习隐式模型能够挖掘数据之间的隐含关系,进行自主化参数寻优,并在提升惯导误差建模精度方面具有一定优势。总结了现有主流网络模型设计的优缺点,通过对比不同的输入输出方案进行优选,最终利用卷积神经网络构建了一套惯性误差抑制的轻量化神经网络自学习模型,并利用实测车载数据验证了该模型的有效性。实验结果表明,在GNSS信号失锁300 s的路段I和失锁285 s的路段II,网络模型速度约束的算法相较于纯惯性推算和传统NHC算法均有一定提升,融合NHC及网络模型速度约束的算法在水平定位精度上分别改善了41.7%~47.4%和26.7%~36.6%,一定程度上抑制了惯性推算误差。     

探讨培养高职学生语文职业能力的途径

从弱化传统语文重视知识传授的做法、注重语文教学与专业学习的结合及加强语文能力的实践训练等方面,探讨培养高职学生语文职业能力的途径。     

带轴对称台阶的圆锥高超声速边界层转捩试验

在Ma 6风洞内,通过高频脉动压力测试技术和基于纳米粒子示踪的平面激光散射(NPLS)技术,分别对带前向、后向轴对称台阶的圆锥高超声速边界层转捩进行了试验研究。采用功率谱密度分析和互相关计算等方法对脉动压力数据进行分析,得到了边界层中扰动波的发展规律,定量分析了第二模态波的相关参数。结果显示：两种模型中第二模态波在沿流向向下游发展的过程中,其幅值均先增大再衰减、特征频率均逐渐减小;特征频率和传播速度整体上均随雷诺数的增大而增加(后台阶模型中特征频率由100 kHz增至196 kHz,前台阶中则由 97 kHz 增至174 kHz)、波长变化规律则与之相反(后台阶中由6.35 mm降至4.54 mm,前台阶由7.35 mm降至 4.66 mm );后台阶模型中第二模态波初次出现位置比前台阶中更靠近上游,边界层转捩位置较前台阶前移。将NPLS结果与高频脉动压力测试结果进行对比,两者吻合较好。