活塞“偏缸”的判断和预防

“偏缸”是指大修发动机时,活塞连杆组安装入气缸后,活塞在气缸内向一侧偏斜,即活塞中心线与气缸中心线不重合。活塞连杆组在装配中,如各零件形位公差不符合技术要求,将使活塞在气缸中产生偏斜。根据实际使用情况及计算,当活塞在气缸中偏斜量在100mm长度上为30μm时,活塞压缸壁的力可达147N,而发动机装配后转动曲轴时,所需的力矩将成倍增加,达到196-245N·m;若偏斜量在200mm长度上为0.17-0.18mm时,则气缸的磨损量将增加30%-40%。“偏缸”的结果将导致气缸密封不良,功率下降,油耗增加,活塞、活塞环及气缸等相关零件磨损加剧,缩短发动机的使用寿命,严重时还会发生“咬缸”事故。     

缸套加工夹具设计的改进

缸套镗削、珩磨夹具，多采用孔端夹紧，可预防形变，又可抵消轴向力．但会产生压紧力不足，出现相对运动的现象，装卸时费时费力。改造后的夹具既保持了原来夹具冷却润滑的优点和对中性．同时又增强了压紧力和稳定性。安装方便，省时省力，深受操作者的欢迎。     

炼油碱渣的控制与清洁生产

介绍了炼油碱渣的来源和性质,综述了炼油碱渣的控制、综合利用和治理的有效措施。     

一种平面稀疏阵列的快速综合方法

以快速综合出满足期望方向图以及阵元数最少的平面阵列为目标,提出一种基于迭代加权1范数的平面阵列综合方法。该方法将平面稀疏阵列综合问题转化为加权1范数最小化的稀疏信号重构过程,并利用拉格朗日乘数法求解每次迭代中的阵列加权向量的闭式解,由于二维平面的空间采样导致闭式解中存在大规模矩阵的求逆运算,进而引入共轭梯度法以促进算法加速收敛。当满足迭代终止条件时,由加权向量的非零值确定平面阵列的阵元位置及其激励。仿真结果表明,该方法能有效提高平面稀疏阵列综合的收敛速度。     

双向高斯核函数时频分布及在瞬时频率估计中的应用

将双向高斯核函数时频分布引入到非平稳信号瞬时频率估计。通过控制时延、频移参数,该时频分布能够有效提高时频分辨率,同时对多分量信号检测时存在的交叉项能够得到很好的抑制。理论推导及计算机仿真均表明该分布具有良好的性能。     

《土壤污染防治行动计划》简析

"土十条"是继"气十条"、"水十条"之后,国家防治污染整体战略的三大举措之一,涉及石油、石化行业的内容有重点行业监管、用地准入、土壤污染治理与修复和环境风险防控等方面,很多要求对于石化行业都是新的课题,"土十条"的发布对行业发展影响深远。     

碳纳米纤维增强聚酰亚胺复合气凝胶的合成与性能EI北大核心CSCD

以4,4′-二氨基二苯醚(ODA)、均苯四甲酸二酐(PMDA)为单体,酸化碳纳米纤维(a-CNF)为增强材料,采用溶胶-凝胶方式成型,运用冷冻干燥技术制备PI复合气凝胶。对复合气凝胶的形貌、隔热、吸波以及压缩性能等进行表征分析。研究结果表明:随着a-CNF含量的增加,PI复合气凝胶的收缩率从45.52%降至35.32%,密度也随之从0.084 g/cm^(3)降至0.069 g/cm^(3),气凝胶孔洞分布呈增大增宽趋势。a-CNF的引入有效抑制了PI复合气凝胶的收缩率,热导率降低;整个体系的导电损耗增加,同时由于气凝胶的多孔结构提供了较好的阻抗匹配,使得PI复合气凝胶的反射损耗(RL)在8.3 GHz达到-9.7 dB。加入质量分数为15%的CNF/PI复合气凝胶压缩强度和压缩模量分别是纯PI气凝胶的近1.5倍和2倍。     

LFM信号参数联合估计新方法——域频率相差法

采用分数阶傅里叶变换域频率分析方法，针对线性调频连续波信号分数阶傅咀叶变换的特性，提出了分数阶域相差法，可以在低信噪比条件下对线性调频连续波信号进行检测，获得多普勒频移与实验的精确参数估计。同时时频参数联合估计中不必进行二维搜索，具有快速、高效的特点。计算机仿真结果表明了该方法的有效性。     

阵元失效下基于核范数和SCAD惩罚的MIMO雷达DOA估计

阵元失效下多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)雷达虚拟阵列协方差矩阵出现大批整行整列元素缺失,破坏原有内在完整结构,导致波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计性能下降。为此,提出一种联合核范数和SCAD(Smoothly Clipped Absolute Deviation)惩罚的完整协方差矩阵重构方法,以利于阵元失效下MIMO雷达DOA的有效估计。首先对待恢复的协方差矩阵建立核范数和SCAD惩罚双先验约束模型,并利用等正弦空间稀疏化方式划分粗网格空间,在可容忍的模型误差内能大大降低运算复杂度;然后利用ALM-ADMM(Augmented Lagrange Multipliers-Alternating Direction Method of Multipliers)算法对双先验约束模型进行求解,从而恢复协方差矩阵中大量整行整列的缺失数据;最后通过RD-ESPRIT(Reduced Dimensional ESPRIT)算法进行目标DOA估计。仿真结果验证该方法能快速恢复虚拟协方差矩阵中的缺失数据,从而有效...     

基于矩阵因子重构的MIMO雷达角度估计方法

多输入多输出（MIMO）雷达中部分失效阵元会使得阵列采样数据丢失,从而导致较差的角度估计性能。为此,提出一种基于不完整矩阵因子重构的MIMO雷达角度估计方法。首先,根据协方差矩阵可分解的性质,提取维度较低的矩阵因子,并将协方差矩阵中缺失数据恢复问题转化为矩阵因子重构问题。然后,为了利用矩阵因子中元素的相关性,对不完整矩阵因子建立核范数约束下的低秩Hankel矩阵重构模型;为避免传统的核范数最小化求解中计算复杂度高的问题,采用低秩矩阵拟合方法将Hankel矩阵分解为两个维度较低的矩阵,等价表达了核范数约束。最后,利用交替方向乘子法（ADMM）对该矩阵重构模型进行求解。仿真结果表明,本文方法可以有效地重构出矩阵因子中的缺失元素,进而实现阵列协方差矩阵中丢失数据的补全,改善阵元失效下的MIMO雷达角度估计性能。