微细电解铣削加工模型及实验研究

 对微细电解铣削加工技术进行了深入研究。将分层加工技术应用到微细电解加工过程中,显著改善了加工稳定性;建立了微细电解铣削加工的数学模型;基于电化学刻蚀原理,在线制得直径小至10 μm的圆柱电极;分组实验并验证了加工模型中各参数如：电极直径、加工电压、电解液浓度、铣削层厚度等对微细电解铣削加工精度的影响。通过优化加工参数,成功加工出了深三角结构和四棱台微型腔,形状精度高,加工稳定性好。     

基于统计能量分析进行声学优化设计的技术研究

阐述了用统计能量分析方法进行声、振环境预计的研究机理,为利用统计能量分析方法进行飞机舱内声学优化设计提供了探索的思路;论述了统计能量分析方法在民机舱内噪声分析上的应用优势和局限性。以某型号飞机客舱段为实例,建立了统计能量声学模型及加载,通过选择不同的飞机客舱壁板材料,进行客舱环境的声压级预计并分析预计结果,从而确定舱内声学设计优化方案。     

MA 及原位-热压合成TiC/ Ti5 Si3 复合材料

以Ti粉、Si粉和C粉为原料,利用高能球磨及热压工艺合成了TiC/Ti5Si3陶瓷复合材料。研究了工艺条件尤其是热压温度对合成产物相组成及微观结构的影响,并结合DSC、XRD和SEM对反应合成机理进行探讨。结果表明:通过优化合成工艺,高能球磨12 h,热压温度1 400℃时,烧结6 h得到了高纯度的TiC/Ti5Si3陶瓷复合材料;合成过程为:反应开始时发生Ti+C■TiC,反应ΔG=-167.72 kJ/mol。2 h时发生5TiC+8Si■Ti5Si3+5SiC,反应ΔG=-62.12 kJ/mol,当6 h时发生3SiC+8Ti■Ti5Si3+3TiC,反应ΔG=-697.8 kJ/mol。显微结构表明:TiC/Ti5Si3复合材料的合成过程伴随Si熔融,该材料以TiC-Si-Ti5Si3形式相结合,其中Si为黏结剂。     

苯并噁嗪/ BMI/ 环氧树脂的固化动力学

制备了苯并噁嗪树脂/BMI/环氧树脂三元体系,采用动态DSC分析了三元体系的固化反应过程。并用Kissinger和Ozawa方法分别求得三元体系的反应活化能为89.5 kJ/mol。由Crane理论计算得到该体系的固化反应级数n=0.93级反应;根据计算的动力学参数,建立了三元体系的固化动力学模型。利用所建立的固化动力学模型分别预测了等温和动态条件下,三元体系的固化反应特性。得到了三元体系的固化工艺为180℃/1 h+200℃/2 h+230℃/2 h,后处理工艺为250℃/2 h。     

分步固化工艺对中温材料体系天线罩性能的影响

为探讨分步固化工艺对某中温材料体系天线罩性能的影响,本文对SW-280A/环氧树脂预浸料、FM73M胶膜和Nomex纸蜂窝组成的中温材料体系层压板及蜂窝夹层结构试样多次固化后的力学性能及电性能进行了研究。结果表明:经一次、二次、三次、四次及五次固化后,力学性能及电性能变化幅度不大,无明显的下降趋势,说明多次固化未对该中温材料体系的力学性能及电性能造成影响。材料体系天线罩的制造可以采用分步固化工艺,分步固化工艺对其力学和电性能不会产生影响。     

微型燃气轮机乙醇燃烧室点火与熄火试验

对应用于微型燃气轮机上的可再生生物质燃料乙醇燃烧室开展了试验研究,包括4种不同的供油方式,获得了常温常压进口条件下乙醇燃烧室的点火与熄火特性.研究结果表明:常温常压下采用旋流器的乙醇燃烧室的贫油点火和贫油熄火当量比的值均随空气流量的增加而减小,其点火与熄火性能优于预蒸发预混管燃烧室.      

关于分布式能源系统建设与发展的思考

介绍了分布武能源系统的特点和应用,以及所面临的发展机遇和挑战,分析了建设与发展分布式能源系统的基础和条件,最后提出了思考与建议。     

优化UPS蓄电池的循环寿命

在交流电正常供电时,不间断电源（UPS）的蓄电池可储存能量,并维持正常的充电电压。当供电巾断时,蓄电池立即对逆变器供电,以保证交流电正常供电的连续性。本文介绍了不间断电源的应用及对蓄电池的维护。     

基于能量的飞机横侧向控制方法研究

结合偏差控制与总能量解耦思想,将总能量控制原理应用于飞机的横侧向控制,实现了滚转与偏航模态解耦及偏航角、侧滑角的无稳差控制。对某型运输机典型飞行状态进行了横侧向解耦控制律设计和仿真,仿真结果表明,基于飞机纵向总能量控制同样能用于飞机的横侧向飞行控制,较好地实现了偏航角和侧滑角的信号跟踪及滚转与偏航模态的解耦。     

基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断

通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断.