聚甲基丙烯酸甲酯-b-聚苯乙烯共聚物的合成与表征

采用原子转移自由基聚合方法(A tom transfer rad ica l po lym erization,ATRP),以α-溴丙酸乙酯为引发剂,溴化亚铜和联二吡啶为催化体系,合成了端基为卤原子的单分散聚甲基丙烯酸甲酯(PMM A-X)预聚体。以此PMM A-X为大分子引发剂,在同样催化体系下,引发苯乙烯聚合,得到了分子量分布较窄的聚甲基丙烯酸甲酯-b-聚苯乙烯(PMM A-b-PS t)嵌段共聚物,并用红外光谱(IR)、核磁共振谱(1H-NM R)、凝胶渗透色谱(GPC)和透射电子显微镜(TEM)对其结构和形态进行了初步表征。结果表明,嵌段共聚物中聚甲基丙烯酸甲酯的质量百分数为28%,数均分子量(M n)为4.76×104,多分散系数(PD I)为1.49。经TEM表征,发现该嵌段聚合物具有周期性层状相分离结构,层状取向周期达到了400 nm左右,在紫外-可见波长范围内。这一特征长周期为嵌段共聚物材料用作光波导等光学器件提供了结构基础。     

光纤陀螺的温度实验与仿真分析

热致非互易相移的存在影响了光纤陀螺的工作精度.通过对热致非互易相移的分析,把握了该相移与光纤陀螺温度特性的关系.在此基础上,进行了光纤陀螺的温度实验与仿真分析.结果表明,仿真分析光纤陀螺的整体温度分布是可行的;温度实验与仿真分析相结合的办法有助于光纤陀螺温度特性的把握.     

四相横向磁通永磁电机的三电平滞环电流控制

以新型四相横向磁通永磁电机为研究对象,利用MATLAB/Simulink软件平台以及Simpower System工具箱,对闭环控制系统进行了研究。在传统双闭环调速控制基础上,为滞环电流控制环引入零电平,将滞环分为上滞环和下滞环。综合考虑开关频率与电流THD确定合适的滞环环宽,并根据偏差电流值与滞环环宽比较值得到逆变器控制信号。通过仿真得到各种工况下的电机运行数据,说明该控制方法能够对四相横向磁通永磁电机进行有效控制。     

硅谐振式压力微传感器闭环系统

硅谐振压力微传感器在自激振荡回路中采取电阻热激励、电阻拾振时得到的信号,由于有用信号本身的量级小,因而含有严重的同频干扰信号(耦合激励信号),信噪比SNR (Signal Noise Ratio)仅为10^-3数量级.为了提高信噪比,滤除同频干扰,多级放大之后的处理中将锁相环PLL(Phase-Locked Loop)工作原理和分频技术相结合,由锁相环输出作为传感器的激励和鉴相相关信号,搭建硅谐振压力微传感器闭环自激振荡回路.结果表明:采用锁相分频技术的微传感器闭环系统能可靠运行,信噪比低的问题得到了很好解决.     

带壁面射流燃烧室燃烧数值模拟

利用基于非结构化网格有限体积法对三维有壁面射流的燃烧室内两相流动和燃烧进行了数值研究.对气相流动在Euler坐标系下求解,而对液滴相则利用Lagrange方法进行追踪求解.计算区域采用四面体网格进行划分,气相流场用SIMPLEC计算方法,对液滴相采用了欧拉隐式方法.考虑了液滴相与气相的完全双向耦合作用,分别采用了Spalding液滴蒸发模型和涡破碎(EBU)燃烧模型,数值计算结果与文献中实验数据吻合较好.      

基于相位变化率的无源定位法

无源定位技术有着广阔的应用前景，本文在现有单站无源定位方法的基础上，介绍了相位变化率定位法。该方法利用观测平台上两个相互正交的相位干涉仪接收目标辐射电磁波的相位获取目标的方向信息，利用对应的相位变化率获取目标的径向距离信息，从而实现对目标的实时高精度定位。文中还给出了观测平台飞行姿态变化情况下的定位表达式。仿真结果表明，该方法是一种发展前途较好的单站无源定位方法。     

YE4系列超超高效率三相异步电动机效率验证的研究

IE4超超高效率为国际电工委员会发布的IEC 60034-30-1:2014标准中电动机的最高效率等级。采用B法——测量输入-输出功率的损耗分析法对YE4系列(IP55)三相异步电动机的各大损耗的精准测试,以及采用不同降耗设计措施所达效果等进行了实际验证,确保了全系列电机达到了IE4效率等级规定。YE4系列产品的成功开发及推广应用,将对进一步推进我国节能减排政策的落实做出重要的贡献。     

Laves相Nb-Cr合金的真空烧结

研究了真空烧结参数及机械合金化对Laves相Nb-Cr合金致密度的影响,结果表明球磨后粉末烧结试样的致密度增加率是未球磨粉末烧结试样的3~5倍;当烧结温度增加、烧结时间延长,Laves相NbCr2的合成更为充分,试样致密度增加。     

基于相空间重构的网络流量RBF神经网络预测

应用混沌理论,分析了网络流量,用单变量的网络流量时闯序列重构与网络动力系统等距同构的相空间,进而计算了实际网络的关维数和Lyapunov指数,并证实了网络流量存在混沌特性;据此建立了基于径向基函数（RBF）神经网络的模型,并对实际网络数据流进行了预测。仿真结果表明,相对于其他前馈神经网络预测,基于混沌理论的RBF神经网络预测方法学习速度快,预测精度高。     

月球着陆器精确定点及安全着陆技术研究

在未来月球探测中,需要对一些地形复杂的区域进行探测,而在这些区域软着陆,潜在的危险性增加,这就要求着陆时具有较高的定位精度并能够自动避险。当前,由于着陆时定点的误差较大,在小范围安全地域准确着陆很难。研究了一种精确定位、安全的软着陆方式,它在软着陆过程中增加了悬停阶段。在这一阶段中,通过着陆区危险地域的识别、着陆地点位置误差的计算,加上对着陆器横向漂移的控制技术,使着陆地点的精度以及着陆生存率大为提高,能够满足未来月球探测的软着陆要求。