氮化齿轮退锡工艺的改进

根据现场发生的实际问题进行了技术攻关，提出用电化学退锡方法代替原来的化学退锡的方法，从而提高氮化齿轮氧化膜的质量，取得了良好的效果。     

基于高频导纳原理的液位传感器

介绍一种新型液位传感器。分析传统电容液位传感器在实用中的局限性,提出一种防挂料原理,变传统的单纯测量探头电容变化为测量在液位变化下探头的复阻抗的变化,并利用同步整流技术,抵消导电介质挂料造成的虚假信号。设计上,通过合理选取有关参数,避免了信号变换器和探头分置时分布电容的影响,使传感器可以用在高温介质测量场合。     

金属载体上线天线阻抗与辐射特性的矩量法研究

用线网格模拟金属载体表面，应用矩量法求出天线及载体网格上的电流分布，据此研究在该金属载体影响下的天线特性，在计算阻抗矩阵元素时，利用了非对称正弦偶极子辐射场的精确表达式，并采用了直接复数积分，简化了计算公式，本文给出了几种金属载体上线天线的阻抗与辐射特性的计算结果，它们与有关文献上的数据或实验结果一致，最后计算了一种舰船简单模型上两根线天线的远区辐射场及它们的自阻抗与互阻抗。     

高频宽范围阻抗测量的一种新方法

本文根据微波网络理论,提出了利用A参量求解高频阻抗的新方法,详细介绍了如何将该方法用于网络分析仪系统测量高频阻抗,并将其测试结果与美国惠普公司生产的专用高频阻抗分析仪HP4191A及该公司最新展出的频谱、网络、阻抗分析仪HP4195A的测试结果作了比较,实践证明,该方法与传统的S参量法相比,大大拓宽了阻抗测量范围,提高了测量精度(能自动地消除联接电缆的影响),且适用于被测件的同轴联接及非同轴联接。此方法对利用各种网络分析仪实现高阻测量具有普遍意义。     

微磁强计弱磁处理芯片设计与实现

为适应微纳卫星平台的应用需求、实现磁强计的微型化,针对巨磁阻抗(GMI)效应微磁强计的研制需求设计并研制了弱磁信号处理芯片.在分析GMI微磁强计构造的基础上,针对单机(微)小型化提出了弱磁信号处理电路芯片化的方案;结合空间应用特点,设计并实现了基于SOI CMOS工艺的弱磁信号处理芯片.实测结果表明:基于所研制的弱磁信号处理芯片不仅实现了磁强计的微型化、集成化,而且具有良好的弱磁测量性能.     

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。     

铝阳极在KOH甲醇-乙醇体系中的电化学性能

为了提高铝的活化性能以及降低铝的腐蚀,用电化学方法研究了在碱性甲醇-乙醇有机体系中,添加剂H2O对铝阳极(99.999%)电化学行为的影响。结果表明:4 mol/L KOH+甲醇-乙醇(5∶5)+30%H2O体系能大幅度抑制铝腐蚀,缓蚀率高达70.04%,但极化程度有所增大。在-1.20 V处,铝的电流密度高达72.66 mA/cm2;开路电位Eocp负移程度最大(-1.933 V)。     

TC1和TC4钛合金腐蚀加工溶解行为研究

测试了TC1和TC4钛合金在氢氟酸-硝酸溶液中腐蚀加工的E-t曲线和极化曲线,分析了腐蚀加工过程的速率变化,观察了腐蚀加工形貌。在氢氟酸-硝酸腐蚀加工液中,极化曲线呈现活化-钝化特征,氢氟酸浓度较高时,硝酸浓度增大到一定值后,极化曲线呈现自钝化倾向。钝化膜的生成速率和厚度由氢氟酸和硝酸体积比决定,氢氟酸和硝酸体积比为1∶2时,腐蚀加工速率最大。腐蚀加工初期钛合金表面氧化膜被破坏,自腐蚀电位迅速变负,加工速率较大,继续加工,硝酸使钛合金表面发生钝化,导致速率降低,钝化膜的生成和破坏同时进行,当钝化膜的生成与基体溶解达到动态平衡时,自腐蚀电位和加工速率趋于稳定。TC1和TC4钛合金中的Ti和Al优先溶解,随着硝酸浓度的增加,钛合金表面微观凹坑变浅。     

微小孔电化学去毛刺试验研究

采用电化学方法对不锈钢管壁上钻削的微小孔与不锈钢管内壁相贯处难到达区域的毛刺进行去除。实验研究了加工时间、电解液成分与浓度、电解液流动方式对微小孔毛刺去除质量的影响以及相应条件下阴阳极极间电压的变化规律。研究结果表明:在优选的加工工艺参数条件下,可有效地去除微小孔毛刺。     

头盔伺服系统的主动柔顺控制

 对头盔伺服系统(HMDPM)主动柔顺控制策略的主要内容——轨迹规划和控制方法进行了研究。首先,采用基于力反馈和滑动杆动力学模型的头部运动预测法进行轨迹规划,该方法利用并联机构(PM)分支杆长与运动平台位姿间的映射关系,通过力反馈信息和6-3UPS并联机构滑动杆动力学模型对头部运动进行预测,为头盔伺服系统的位置控制提供期望轨迹;然后,基于头盔伺服系统的动力学模型对系统的惯性项和非线性项进行了计算,设计了惯性项和非线性项补偿控制器,在进行头部运动跟踪的同时,实现了头盔显示器与头部间接触力的控制;最后,采用SimMechanics模块建立了HMDPM—人交互模型,并进行了相关验证实验。仿真结果表明,基于力反馈和滑动副滑动杆动力学模型的头部运动预测法能实时地、较为准确地预测出头部运动位置;基于动力学模型的惯性和非线性项补偿控制器不仅可以较为准确地跟踪头部运动,而且还能有效地减小头盔显示器与头部间的接触力,降低执行机构的刚度、减少系统摩擦力等非线性因素对使用者的干扰。