流动体系中NaA分子筛膜的制备及渗透汽化分离性能研究

以液体硅酸钠、铝酸钠和氢氧化钠为原料,在一种流动体系中制备了工业应用规格的NaA分子筛膜,用XRD和SEM对分子筛膜的晶相结构和表面形貌进行了表征,所制备的NaA分子筛膜具有优良的渗透汽化分离性能.这种流动体系中制备分子筛膜的新方法从根本上避免分子筛合成过程中的浓度梯度问题,有利于制备均匀、连续、致密、分离性能优异的分子筛膜,特别适合于制备工业应用规模的分子筛膜.     

轻工业包装物品搬运机器人路径跟踪控制

目的 为了提高直角坐标搬运机器人的定位精度,保证机器人能够按照预定路径运动。方法 介绍直角坐标机器人工作原理,并基于模糊控制理论,提出一种基于模糊PID的直角坐标机器人轨迹跟踪控制算法,并将其应用于机器人运动轨迹跟踪控制中。结果 仿真和实验结果表明,基于模糊PID的机器人控制器能够保证机器人沿预定路径运动,机器人轨迹跟踪误差能够很快收敛于0附近,该轨迹跟踪方法具有较好的抗干扰性和鲁棒性。结论 所提方法能够明显提高直角坐标机器人的路径跟踪能力,对于提升机器人运动精度具有参考价值。     

高温无铅压电材料研究进展

随着航空航天、石油化工等领域的快速发展以及可持续发展战略的实施,高温无铅压电材料的作用愈发重要。该文总结了具有高居里温度点无铅压电材料的研究进展,主要包括钙钛矿型的BiFeO₃基和BiAlO₃基陶瓷、铋层状陶瓷、钙钛矿层状结构陶瓷以及铌酸锂、硅酸镓镧和硼酸氧钙稀土等压电单晶。最后总结了目前高温无铅压电材料中存在的问题,并提出其发展方向。     

PC控制技术在ALD系统中的应用研究

针对当前国内原子层沉积（ALD）控制系统中存在硬件结构兼容性较差、数据交换及数据处理能力较弱等问题。通过分析ALD薄膜生长工艺特点,选定系统硬件配件,确定系统控制结构,设计出基于PC控制的ALD系统。系统采用Beckhoff工业PC作为主控制器,运用EtherCAT现场总线技术进行控制器与I/O模块之间的数据传输与交换,利用TwinCAT控制软件控制整个系统的运行。新系统在现场运行结果表明：该系统功能完善,实时性强,运行稳定,工艺结果能够达到半导体薄膜工艺标准。基于PC控制的ALD系统,对于实现薄膜生长的自动化具有重要意义,为PC控制应用于薄膜生长提供了指导。     

基于热流原理的核心温度传感器在膝关节深部测温的应用研究

人体膝关节处深部体温的监测对于关节患者治疗与康复十分重要.为了能够为热疗中的关节炎患者持续测量皮肤组织不同深部的体温.本文基于传热学原理,通过对核心温度测量技术的改进,创新性的提出了膝关节深部测温的方法.根据膝关节的特点将其划分为6个区域并布置12个位置的传感器探头,基于生物传热模型模拟了人体膝关节和传感器探头的传热实验;首先通过设置膝关节核心温度38℃不变,在稳态条件下根据传感器两侧的温度差,以及膝关节深部不同厚度处的温度,利用传热方程计算对应等厚度层皮肤组织热阻,与等温度层热阻对比分析了不同部位组织深度与热阻得关系.维持核心温度38℃,建立了热疗仿真模型,通过设置点热源,模拟高频热疗仪的深部热疗实验,利用所求热阻计算对应深部的温度与该位置探针显示温度值对比,误差在0.62℃以内.基于仿真实验结果建立膝关节传热理论并进行了热板实验和人体实验.热板实验中传感器热平衡时间约为7.7 min,平均误差为0.15℃,分析了人体实验的误差来源.这种基于仿真实验理论的符合人体工程学的体温传感器有可能对膝关节患者深部体温进行连续测量.     

未来工业互联网松耦合结构理论、分析、评估及实现平台

为了解决人机物全要素安全可靠互联的系统复杂性难题,提出一种工业互联网松耦合系统结构,采用发布/订阅模式,通过多种模式的服务质量(QoS),实现全连接环境下的多维数据实时接入与处理.基于工业要素强度和信息熵中心性,构建了一种强度—信息熵中心性(SEC)评估算法,即复合中心性算法,计算系统的脆弱性与关键点.实例分析证明,SEC评估算法能够准确度量工业互联系统关键点,并在工业互联数据链平台CIMS_LINK实现该算法,通过计算系统成员SEC值并排序,监控关键成员状态,来保障松耦合联接下的工业互联系统稳定运行.     

树脂吸附处理高浓度芳香族化合物废水的方法

采用乙醛酸法生产香兰素时有较大量的废水产生,且具有含盐高、含芳香族化合物浓度高等特点,无法采用常规生化方法进行处理。香兰素生产废水通过XDA-1树脂吸附后,其芳香族特征污染物2-羟基-3-甲氧基-5-醛基扁桃酸回收率达到91.5%以上,CODCr去除率大于76%,使香兰素生产废水的处理难度大大降低。     

基于转子端数据驱动LSTM-CNN模型的高速旋转系统运行状态识别方法

针对复杂结构高速转轴运行状态难以准确实时监测与识别的问题,提出了一种基于转子系统数据驱动的复合神经网络转轴工况识别方法。首先,提出了一种基于长短期记忆网络(Long short-term memory,LSTM)和卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)的复合神经网络模型(LSTM-CNN)。然后,建立双盘转子动力学仿真模型,并利用Newmark-β法对转子系统进行数值求解,获得转子系统关键固定节点动力学响应特征;同时基于有限元仿真获得关键旋转节点的动力学响应特征,并将两类数据分别导入LSTM-CNN模型中进行工况识别,并对其准确率和效率进行比较分析。最后,设计搭建高速转子实验平台,获取转子端和固定端数据分别对模型进行训练与验证,比较不同模型对高速转轴运行状态的识别能力。仿真数据与实验验证分析结果均表明基于转子端数据驱动的LSTM-CNN模型识别比传统的基于固定端数据驱动的识别方法具有更优的识别精度和效率。     

扭摆式多方向压电振动俘能器的研究

为实现多方向振动能量回收,提出了一种扭摆式多方向压电振动俘能器,并从有限元仿真与试验两方面对其输出电压特性进行研究,获得了不同激励角(激励方向与X轴在XOY面内的夹角为激励角)时的谐振频率及其所对应幅值的变化规律。研究结果表明,激励角变化对两阶谐振频率影响均较小,但对输出电压的影响较大且影响规律不同;激励角从0°增加到90°时,一阶谐振电压减小、二阶谐振电压增大,激励角为44°时两阶谐振电压相等。在此基础上,进行了电容充电特性及输出功率特性的试验研究。沿X轴和Y轴方向激励时,电容的存储能速度分别达0.58 mJ/s和0.54 mJ/s;沿X轴和Y轴方向激励时,均存在两个最佳电阻使输出功率最大,即沿X轴方向激励时的最佳负载和最大功率分别为(17,81) kΩ和(4.56,3.4) mW,沿Y轴方向激励时的最佳负载和最大功率分别为(17,61) kΩ和(3.96,3.89) mW。