异螺距万分尺设计

介绍了一种螺旋万分尺的结构设计。该万分尺的微分筒采用双螺纹,两螺纹的螺旋方向相同,螺距不同。采用V型槽和V型块精确定位来增加量程。测量最小刻度可达0.001 mm,读数精度达0.0001 mm。万分尺采用纯机械结构,结构原理简单,制造安装方便。     

深海环境下浮力材料的力学性能研究

浮力材料凭借其优异的机械性能和低密度,在深海装备、航空航天及生活用品中的应用越来越广泛。将空心玻璃微珠填充环氧树脂基体中采用模压的方法制备了三种密度浮力材料,对产品全方位静水压(12.5MPa)作用后的力学性能、尺寸稳定性、吸水率等进行了测试。结果表明,浮力材料经过全方位静水压作用后,压缩性能基本没有变化,剪切强度保留率在95%以上,拉伸强度和冲击强度都有所提高,尺寸稳定性好,吸水率随着静水压作用时间的延长先快速升高后趋于稳定。     

喷射成形Al-Zn-Mg-Cu合金挤压态的组织和力学性能

研究了利用喷射成形辅以挤压制备Al-5.72Zn-2.36Mg-1.66Cu合金后优化的组织结构特征和力学性能。结果表明,合金基体组织均匀细化,晶粒形貌趋于圆整,平均晶粒大小达到10 μm左右。当合金的冷却条件通过快速凝固技术改变时,会产生不同程度的固溶强化效果和第二相弥散强化效果,从而改善了合金的整体性能。合金的屈服强度和抗拉强度分别平均提高了20%左右,且伸长率也略有提高。     

基于深度学习的传感器优化布置方法

针对传感器优化布置(optimal sensor placement,简称OSP)问题,提出了一种新的使用深度神经网络的解决方案,并以简化的桥梁形状的桁架结构中的振动测试传感器优化为例进行了验证。首先,选择一种传统的传感器优化布置方法,对自动化生成的大量不同的桁架结构分别进行传感器优化布置计算,将所得优化布置结果在进行数据预处理后构建出深度学习方法所需要的训练集与验证集;其次,使用Python语言和深度学习框架TensorFlow设计实现与本研究问题适配的深度神经网络模型并训练;然后,随机生成了新的桁架结构参数;最后,将深度神经网络输出的传感器布置结果和传统方法的计算结果进行了比较,验证了本研究方法的有效性以及在速度上、可移植性与可扩展性方面的性能优势。     

机翼极限环颤振的CFD/CSD全隐式紧耦合方法

针对轴承振动实时状态监控的需要，从符号动力学角度提出了符号聚合近似与Lempel-ziv复杂度（SAX-LZC）融合的振动监控参数。首先，以Logistic映射和Duffing方程为对象，从理论角度验证了SAX-LZC对动力学结构表征的准确性，并验证了该指标的抗噪能力和计算效率；其次，将SAX-LZC指标与信息熵、样本熵、多分段Lempel-ziv复杂度等动力学参数性能进行了综合对比；最后，从实验角度对轴承早期微弱异常进行了监测，并对轴承典型故障进行了特征提取。理论研究结果表明，SAX-LZC具有动力学结构表征准确、抗噪能力好、计算高效简洁等优点，克服了常规动力学参数工程应用能力弱的问题。实验研究结果表明，SAX-LZC对早期微弱异常有准确的监测，对不同种类故障具有较好的区分度，弥补了时域和频域对轴承微弱故障表征能力不足的缺陷，是一种轴承振动实时状态监控与故障特征提取的有效参数。     

镜头成像畸变的MTF像高测试法研究

为了解决传统标板拍摄测试广角镜头成像畸变的不准确、复现性差问题,提出了基于调制传递函数(MTF)理论的成像畸变测试方法。通过研究镜头畸变测试国内外的研究现状,重点分析了成像镜头特别是广角镜头采用传统标板拍摄测试成像畸变的缺陷。提出了一种通过测试镜头轴上有效焦距和不同角度的离轴有效焦距,并导入畸变计算公式从而得到镜头成像相对畸变的MTF测试方法。研究结果表明,采用MTF测试方法可以实现对镜头成像畸变的快速、准确的测量。     

智能变电站设备管控大数据分析系统研究

结合数据挖掘、大数据技术在电力系统中的应用现状，分析和设计了一种智能变电站设备管控大数据分析系统。对变电站设备运行状态的大数据特征及基本框架进行了分析，并重点阐述了变电站设备运行状态大数据分析系统的数据集成与预处理、数据存储与处理、设备状态评估模型以及数据可视化展示。实验结果表明，所设计的大数据分析系统能够大幅度提升变电站设备数据分析智能化水平，为变电站管控稳定运行提供更加有效和实用性的技术支撑。     

基于Faster R-CNN的颜色导向火焰检测

基于深度特征的目标检测方法Faster R-CNN在火焰检测任务上存在检测效率低的问题,因此提出了基于颜色引导的抛锚策略。该策略设计火焰颜色模型来限制锚的生成,即利用火焰颜色约束锚的生成区域,从而减少了初始锚的数量,提升了计算效率。为了进一步提高网络的计算效率,将区域生成网络中的卷积层替换成掩膜卷积。为了验证所提方法的检测效果,采用BoWFire和Corsician数据集进行验证。实验结果表明,该方法实际检测速度相较于原Faster R-CNN提高了10.1%,BoWFire上该方法的火焰检测F值为0.87,Corsician上该方法的准确度可达99.33%。所提方法可以提高火焰检测的效率,并能够准确检测图像中的火焰。     

PAM-粉煤灰体系在煤泥水絮凝沉降过程中的作用及机理

以煤泥水COD、SS、动电位、污泥比阻为切入点,分析了煤泥水的特点及难以絮凝沉降的原因,并研究了PAM-粉煤灰体系在混凝沉降作用中的机理。研究结果表明:PAM-粉煤灰法在最优条件下,清水分离率47%、沉降速度0.357 mm/s;上清液:pH=7.35,SS=55.57 mg/L,COD=37.72 mg/L;污泥比阻为0.062×10^15 m/kg,满足煤泥水循环标准。