铺层Kevlar装甲材料的制备及力学性能

将环氧树脂E-51和聚醚胺WHR-H023(质量比4∶1)组成的树脂体系与10层Kevlar机织物按照质量比1∶1复合,制成铺层Kevlar装甲材料,测试材料的拉伸及弯曲性能,观察材料的破坏形貌。结果发现:分层是该材料拉伸过程中的主要破坏模式;材料的经纬向拉伸性能相近,但纬向拉伸性能离散性较大;弯曲未对材料造成明显的断裂和分层,材料表现为韧性良好,且纬向弯曲性能明显好于经向。     

压力容器-保温层流道变形条件下临界热流密度试验研究

针对压力容器外部冷却（ERVC）应用中的压力容器-保温层流道（RPV-保温层流道）变形问题，利用提高临界热通量影响因素（FIMR）的试验装置，在相同流量范围开展了变形条件下壁面临界热流密度（CHF）的试验研究，分析了流道变形和流量变化对压力容器（RPV）下封头壁面CHF的影响规律，获得了流道变形情况下ERVC的安全裕度。结果表明:随着RPV下封头角度升高，循环流量增加，下封头壁面CHF增大；与原型流道相比，变形流道下封头壁面CHF的变化幅度小于7%，流道变化的影响并不显著；变形流道中，下封头壁面安全裕量最小的位置与原型流道相同，其安全裕量略有提高。      

基于RBF-GA的铝/镁异材FSLW工艺参数优化

为获得高质量的7075-T6/AZ31B异种合金Zn中间层-超声辅助FSLW接头，通过RBF-遗传算法对转速、焊接速度、Zn中间层厚度及超声功率四种工艺参数进行了优化. 结果表明，经过训练的RBF神经网络满足预测精度要求；将其与遗传算法相结合，在经多次迭代后可获得最优工艺参数组合. 取可执行最优解转速1 037 r/min、焊接速度82 mm/min、Zn层厚度0.04 mm和超声功率1 440 W进行试验验证，焊接接头拉剪载荷达到8 860 N，与已报道最优接头相比提高11.4%. RBF神经网络与遗传算法相结合的人工智能优化方法可准确预测并优化接头质量，且具有较大的时间及经济优势.     

基于LSTM神经网络的柴油机NOx排放预测

柴油机NO_x排放是机动车排放污染物的主要来源,有效的NO_x排放预测模型是选择性催化还原技术(SCR)控制和车载诊断系统(OBD)完成SCR监测的基础.利用长短期记忆(LSTM)神经网络预测某柴油机的NO_x排放,LSTM神经网络能够记忆时间序列先前的输入并将其用于当前的预测.将稳态工况与瞬态工况整合成新的混合工况,并在划分的测试集和全球统一瞬态试验循环(WHTC)工况上验证模型精度,结果表明:LSTM神经网络模型能够同时在稳态过程与瞬态过程取得较高的预测精度和稳定性,整合工况测试集的预测误差均方根为55.33×10~(-6),并且具备较强的泛化能力.     

非织造过滤介质孔径及截留性能的研究

对应用于液固分离和气固分离的非织造过滤介质的孔径和截留性能测试方法做了研究,指出采用气体流量法进行孔径性能测试,可同时得到非织造过滤介质的最大孔径、平均孔径及孔径分布,全面表征了其孔径性能;并对用于液固和气固分离2个不同领域的非织造过滤介质采用不同的方法做了截留性能测试。同时,对比非织造过滤介质的孔径和截留性能,对二者之间的关联做了探索,为实际工业过程中非织造过滤介质的选用和评价提供了指导。     

齿轮轴向滚轧成形建模与轮齿完整性研究

齿轮滚轧成形的轮齿完整性对轧轮齿根应力和寿命有着重要影响。为了揭示齿轮轴向滚轧成形齿高的增长规律,便于设计轧轮以及提高轧轮寿命,依据平面啮合理论及轴向滚轧工艺特点,推导出成形件的齿廓方程式;基于坐标变换法及齿轮轴向滚轧渐进成形特征,求得任意时刻轧轮半齿在齿坯截面上的包络面积;根据体积守恒,建立任意时刻齿轮轴向滚轧成形件的齿高估算模型,并据此得到轧轮精整段齿全高计算方程式。以模数为1.75 mm,压力角为20°,齿数为46的直齿轮滚轧为例,利用有限元和滚轧试验对所提出的模型与轮齿完整性进行分析。结果表明:齿高估算模型的理论值与试验值最大相对误差为4.97%;由齿全高计算模型设计的轧轮能保证轮齿完整性,避免成形齿顶出现"完全光顶"现象,防止兔耳缺陷埋入齿顶,影响成形齿的性能;同时,降低轧轮齿根应力32.89%。本研究为解决轧轮齿全高精确计算提供了理论基础。     

激光雷达技术在哈达山水利工程三维管理系统中的应用

利用激光雷达技术,基于Skyline开发平台,研究哈达山水利工程三维管理系统,实现三维动态显示、浏览和空间量测等功能,并总结技术方法。结果表明,可以快速和准确获取水利工程三维地理信息,为水库洪水监测,水利工程管理等提供技术支持,为整个流域空间分析提供基础。