主成分分析用于近红外光谱定量测定高硅氧／酚醛预浸料树脂含量及挥发份含量研究

采用傅里叶变换近红外漫反射光谱技术分析了酚醛树脂固化过程的光谱变化,发现高硅氧/酚醛预浸料的近红外光谱经一阶导数处理后,被树脂信息掩盖的挥发份(乙醇)的光谱信息显露出来,由此采用处理后的光谱定量分析挥发份能取得更精确的结果。结合主成分分析法研究了高硅氧/酚醛预浸料树脂含量、挥发份含量的定量分析。结果表明,预浸料的第一主成分在树脂含量上有极高的正载荷。用主成分回归所建立的模型对未知样品预测,树脂含量和挥发份含量平均标准偏差分别为0.6114和0.1885。     

火焰原子吸收法测定铝合金中镁的方法研究

研究了火焰原子吸收法测定铝合金中镁的分析方法，探索了仪器的最佳工作条件，并对结果进行了讨论，同时针对国标中原子吸收法测定镁的方法论述进行了改进。经准确度和精密度试验证明，该方法可有效应用于日常工作。     

4-苯氧基邻苯二甲腈的合成研究

以4-硝基邻苯二甲腈和苯酚为原料，DMSO为溶剂，在K2CO3存在下80％进行硝基亲核取代反应制得了4-苯氧基邻苯二甲腈化合物。反应过程中采取两步法合成，首先使苯酚和K2CO3反应生成酚盐，然后再与4-硝基邻苯二甲腈反应生成目标产物。该反应过程平稳，产物经重结晶提纯后，收率为97．7％，熔点为102—103℃。傅里叶红外光谱和核磁共振氢谱的测定结果证明了产物的分子结构。     

针刺技术在C/C复合材料增强织物中的应用

在介绍刺针功能的基础上,论述了针刺技术用于C/C复合材料增强织物成型的原材料特点、工艺与应用等.分析表明,刺针的结构对于纤维引入有重要影响,合理选用刺针是针刺C/C复合材料增强织物复合成型的基础;针刺增强织物中材料成分、刺针和工艺的多样性,使得针刺增强织物具有相当的可设计性.     

Determination of thermal expansion coefficients for unidirectional fiber-reinforced composites

In the present work, the coefficients of thermal expansion（CTEs） of unidirectional（UD）fiber-reinforced composites are studied. First, an attempt is made to propose a model to predict both longitudinal and transverse CTEs of UD composites by means of thermo-elastic mechanics analysis. The proposed model is supposed to be a concentric cylinder with a transversely isotropic fiber embedded in an isotropic matrix, and it is subjected to a uniform temperature change. Then a concise and explicit formula is offered for each CTE. Finally, some finite element（FE） models are created by a finite element program MSC. Patran according to different material systems and fiber volume fractions. In addition, the available experimental data and results of other analytical solutions of CTEs are presented. Comparisons are made among the results of the cylinder model,the finite element method（FEM）, experiments, and other solutions, which show that the predicted CTEs by the new model are in good agreement with the experimental data. In particular, transverse CTEs generally offer better agreements than those predicted by most of other solutions.     

基于BP人工神经网络的离心压气机叶轮多目标优化设计方法

利用Concept NREC软件建立离心压气机叶轮设计样本库,借助BP（back propagation）人工神经网络建立样本库中各设计参数与压气机性能之间的关系,接下来以多目标遗传算法寻找Pareto解,从而获得离心压气机叶轮最佳设计参数.将该方法应用于Krain叶轮设计工况,所得叶轮的效率、压比较Krain叶轮原型分别提高1.4%和10.9%.通过对人工神经网络模型可靠性的讨论、多目标优化模型的主成分分析和所设计叶轮性能的CFD验证,证明了所构建的目标函数与所获得的Pareto解集的合理性,说明本方法可以有效应用于在离心压气机设计、选型.      

基于空中交通管制运行品质的扇区容量评估

扇区容量反映的是扇区空中交通管制运行品质诸多要素综合寻优下的流量水平,目前将扇区管制员工作负荷阈值映射为扇区容量的评估方法存在片面性。为改善扇区容量评估方法,以成都进近南扇为研究实例,采集198组实际运行数据建立样本集,确立了涵盖空中交通流密度、管制运行安全性能、管制运行效率性能及管制员工作负荷等4类因子的管制运行品质量化指标,并基于主成分分析法实现了扇区管制运行品质综合评价,经函数拟合确定扇区容量为29架次/h,新方法更具科学性、客观性。     

基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测

针对单参数驱动的涡扇发动机性能退化预测精度不高的问题,提出了一种基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测的方法。通过监测发动机性能退化过程中多源参数,采用专家经验和核主成分分析相结合的方法,进行发动机性能参数的选择和融合,从而构建健康参数。基于非线性Wiener过程构建涡扇发动机退化模型,采用极大似然方法求得发动机退化模型的离线参数估计值;由于不同发动机性能退化的差异性,基于贝叶斯更新理念对随机参数进行实时更新,可以实现对单台发动机的性能退化实时预测。通过实例验证,采用此方法在预测末端方均根误差为0.028 3,整体预测精度提升了54.5%,可以辅助指导维修决策。      

一种鲁棒的概率核主成分分析模型

大数据时代面临的数据维数越来越高,对数据降维处理越发显得重要。经典的主成分分析模型已被证明是一种有效的数据降维方法。但它在处理非线性、存在噪声和异常点的数据时存在效果较差的问题。对此,文章提出了一种鲁棒概率核主成分分析模型。该模型将核方法与基于高斯隐变量模型的极大似然框架相结合,用多元 t分布作为先验分布,以同时解决主成分分析在这 3个方面的弊端。提出混合鲁棒概率核主成分分析模型,使其可直接用于对混合的非线性数据进行降维和聚类分析。在不同数据集上进行的实验结果表明,与标准的混合概率核主成分分析模型相比,文中模型在数据聚类方面有更高的准确率。