UHMWPE/HDPE/纳米SiO2共混体系的毛细管挤出流变行为

采用毛细管流变仪,研究了超高分子量聚乙烯(UHMWPE)/高密度聚乙烯(HDPE)/纳米二氧化硅(SiO2)共混体系,及其对照组的流变行为和挤出过程中的不稳定流动现象,分析了共混物发生鲨鱼皮畸变和整体破裂的临界剪切应力和临界剪切速率的变化情况。结果表明,经过偶联剂改性的纳米SiO2粒子,在PE基质的共混体系中存在一定的界面黏附作用,降低了纳米共混体系的挤出胀大比,弹性特征减轻。这种界面相互作用限制了纳米共混材料在口模区域的黏性流动以及分子链离开口模后的构象恢复,降低了发生流动不稳定现象的临界剪切速率,发生鲨鱼皮畸变的临界剪切应力增大,整体破裂后,形成交替出现"鲨鱼皮-破裂"的振荡性变化外观。     

场协同对PP/PS复合体系传热传质性能的影响

从动量和能量守恒方程出发,提出速度场与温度场的协同耦合作用对聚合物流动与换热具有重要影响,并以此为依据设计了新型扭转螺杆结构和场协同螺杆。以聚丙烯(PP)和聚苯乙烯(PS)为原料制备PP/PS复合材料体系,通过挤出试验对比研究了常规螺杆与场协同螺杆的传热传质性能。结果表明,相对于常规螺杆,设置有扭转螺杆结构的场协同螺杆的数均粒径更小、粒径分布密度和平均停留时间更大,提高了挤出机的混合能力;场协同螺杆的对流换热系数更大、径向温差更小,提高了挤出机的换热能力。     

不同形式补强圈对吊装强度影响

针对大型萃取精馏塔,利用有限元方法分析了3种形式的补强圈对其吊装强度的影响,为大型塔设备吊装提供合理方案。     

匀强电场作用下分散相液滴的变形和破裂

基于Cahn-Hilliard方程的相场方法,建立了在匀强电场作用下液滴的变形和破裂行为模型。从微观角度研究分散相液滴变形过程中电荷密度、电场强度和电场力的分布规律以及流场和电场分布,探讨了微观液滴变形机理;采用数值模拟方法研究了电场强度、液滴直径和界面张力对液滴变形的影响,结果表明电场强度越强,液滴直径越大,界面张力越小,液滴变形量越大;分析了液滴的两种主要破裂方式,其破裂主要取决于连续相和分散相物性条件,为电破乳技术提供了理论基础。     

海底管道铺设自动焊接设备人机系统设计与实现

随着海洋油气的开发,为了满足海洋管道铺设中自动焊接设备日益复杂的功能需求,设计了基于ADS通讯为数据交换模式的人机交互系统。系统以Twin CAT为控制核心,采用C#语言实现人机界面的设计及编程,通过ADS通讯方法与Twin CAT控制系统实现数据交换。人机交互系统可实现焊接任务的设置与实时数据显示,焊接控制参数和分区参数的分别设置与实时存储,并且可以绘制成直观表示参数变化的动态曲线。试验表明,该人机系统操作简单易懂,实时性高,数据处理能力强。     

5356铝合金电弧快速成型工艺及组织性能

采用MIG焊进行5356铝合金的快速成型试验。利用万能试验机、光学显微镜、扫描电镜等设备研究5356铝合金成型件的形貌、微观组织特点及焊接电流和层间冷却时间对成型组织及力学性能的影响。结果表明,焊后成型件主要存在α(Al)、β(Mg_5Al_8)和(FeMn)Al_6相。当层间冷却时间固定时,随着焊接电流增大,成型件抗拉强度增大。当层间冷却时间为60 s时,焊接电流为90 A,达到最大抗拉强度273.57 MPa。若继续增大电流,抗拉强度降低。当焊接电流固定时,随着层间冷却时间的增加,成型件抗拉强度增大。当层间冷却时间为60 s时,成型件形貌更加美观。     

AZ31镁合金微弧氧化Ca-P膜层在人体仿生液中的磨损特性

为了提高AZ31镁合金在人体仿生液中的耐磨性,对AZ31镁合金进行微弧氧化处理,在其表面生成了Ca-P膜。利用扫描电镜(SEM),电子探针,X射线衍射仪(XRD)、显微硬度计等分析了微弧氧化Ca-P膜的微观组织结构、成分、相组成和硬度。采用高速往复摩擦磨损试验机研究了微弧氧化Ca-P膜在人体仿生液中的耐磨性。结果表明:AZ31镁合金微弧氧化Ca-P膜呈多孔蜂窝状,其Ca/P(摩尔比)为0.50;微弧氧化Ca-P膜的硬度为353.4 HV,是基体的3.5倍;微弧氧化Ca-P膜的磨损体积随载荷和滑行时间的增加而增大,当载荷为7 N时,微弧氧化Ca-P膜破裂,磨损体积迅速增加;随着滑行时间的增加,微弧氧化Ca-P膜的耐磨性增强;随着载荷和滑行时间的增加,Ca-P膜表面微凸体产生的磨屑逐渐增加,磨损机理由对磨球与试样在仿生液中的腐蚀磨损、微动磨损和磨粒磨损复合而成。     

基于融合特征的双通道CNN滚动轴承故障识别

针对传统的滚动轴承故障识别方法效果较差,对专家经验依赖较高的问题,提出一种基于融合特征的双通道CNN滚动轴承故障识别方法.该方法首先将原始信号采用小波分解方法生成时频图,再将时频图和原始故障信号融合输入到Lenet-５网络中,进一步对故障特征进行准确提取,在输出层对数据进行融合,使用Softmax分类器对轴承故障进行分类.实验结果表明,该方法对不同种类的滚动轴承故障的识别均能做出准确的判断,识别准确率高.