不同组织Ti6321合金的绝热剪切行为研究

通过热处理获得等轴组织、双态组织和魏氏组织的Ti6321合金,研究不同组织的Ti6321合金在动态压缩下的绝热剪切行为。利用分离式霍普金森压杆(SHPB)试验装置对帽形试样进行强迫剪切加载,结合扫描电子显微镜和金相显微镜,对其绝热剪切带和微观组织演化进行观察和分析。结果表明:Ti6321合金的绝热剪切敏感性与其组织密切相关,魏氏组织具有最高的绝热剪切敏感性,等轴组织与双态组织的绝热剪切敏感性接近。随着热处理温度的升高,双态组织的Ti6321合金初生α相含量降低,绝热剪切敏感性增大。冲击速度也会对Ti6321合金的绝热剪切行为产生较大影响,随着冲击速度提高,其绝热剪切敏感性提高。     

润滑油中磨损颗粒在线监测传感器研究进展*

油液监测是判断设备健康状况和提供设备故障隐患预警的有效方法。综述了用于监测润滑油中磨损颗粒的最新各类在线传感器的基本原理,包括批量磁吸附式传感器、微流体电容传感器、金属扫描传感器、双层平面线圈传感器、超声波传感器和光学传感器等,并讨论各种传感方法的优缺点以及未来发展面临的挑战;指出了高通量、高灵敏度、能区别金属与非金属磨粒、可采集磨粒图像信息的集成式传感器是未来研究的重点,集成式、智能化、无线传输的传感器是未来研发方向。     

基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法

诱导式卫星欺骗干扰可诱导航空器逐渐偏离预定航迹，难以被发现，因此及时有效地检测干扰是飞行安全的保障。在现有紧组合导航体制基础上，设计了一种基于误差估值累加开环校正的紧组合导航结构，并证明了其性能与传统闭环校正紧组合导航性能等效。在此结构中，将紧组合导航系统与自适应序贯概率比检测方法结合，提出了一种基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法，融合紧组合导航信息与其他不受欺骗影响的导航信息，构建欺骗检测统计量进行诱导式欺骗检测。仿真结果表明，开环校正结构可避免随时间累加的惯性导航系统误差所导致的组合导航滤波器发散问题，同时欺骗检测方法可进一步提高算法对“最坏”情形下微小诱导式欺骗的检测效果。     

基于滚动摩擦作用下玉米颗粒在模拟筒仓卸料中的力链分析（网络首发、推荐阅读）

针对颗粒滚动摩擦作用对筒仓中玉米颗粒的力链空间分布进行研究，通过EDEM离散元软件建立筒仓模型与仿真玉米颗粒模型进行卸粮仿真模拟，并与筒仓卸料实验作流态对比，验证模型与仿真结果的准确性。通过对模拟仓进行切片观察和数据处理，对比分析了不同摩擦情况下力链的细观参数随时间演化规律。模拟结果表明：颗粒间摩擦系数越大，卸粮完成的最终时间越长；颗粒间滚动摩擦系数越小，颗粒由整体流转变为管状流的时间越早。对于有漏斗的筒仓来说，减小颗粒间摩擦会改变整体流和管状流之间的极限，从而增加产生管状流的面积。标准滚动摩擦系数下玉米颗粒在卸料过程中会出现起拱-塌陷效应；减小滚动摩擦，玉米颗粒卸料较稳定，未出现起拱的应力突增、以及拱塌陷的应力衰减；增大颗粒间滚动摩擦不但会增加拱效应，且出现成拱高度距离漏斗口更高。     

带热电偶数显温度巡回检测仪校准方法的研究

本文通过对巡检仪进行示值稳定性、重复性的试验,探讨热电偶的选择与巡检仪示值之间的关系,以确定校准方法,指导使其有效溯源.     

典型土耳其煤质对锅炉设计及选型的影响分析

本文从土耳其的电力市场入手,结合土耳其煤质的特点,分析了硬煤和褐煤两种典型的煤质,针对这两种典型的煤质结合实际案例,分别采用煤粉锅炉和循环流化床锅炉技术,并就锅炉设计及选型给出了建议,对国内电力装备企业开拓"一带一路"市场,支持中国产品走出去,具有一定的借鉴意义。     

热轧压下率对车用大厚度比镁铝合金板组织和力学性能的影响

选择厚度为0.2 mm的6063铝合金与厚度为5.0 mm的AZ80镁合金进行组坯,设定厚度比为20,分析各热轧压下率下、以热轧方式制得的大厚度比镁铝合金板的组织和力学性能。研究结果表明:当热轧压下率达到45%或更高时,镁铝合金板形成了结合性能优异的界面,镁基体内形成了均匀分布的细小晶粒;提高热轧压下率后,基体中的晶粒尺寸不断减小,此时形成了更小的晶粒尺寸离散系数,更多晶粒被压碎,晶粒分布状态也比较均匀;提高热轧压下率后,获得了更高屈服强度的大厚度比镁铝合金板,材料发生了更明显的加工硬化,而抗拉强度则先增大再下降,当热轧压下率达到55%时,获得了最大的抗拉强度;当热轧压下率达到65%时,韧窝数量明显增多,表明镁合金通过动态再结晶转变获得了更强的韧性。屈服应力呈现明显波动的状态,热轧压下率为35%时,获得了最高的屈服强度,65%热轧压下率下的屈服强度最低,逐渐提高热轧压下率后,屈服应力也不断减小。     

风力机轴承实时剩余寿命预测新方法

由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。