掘进机截割部行星齿轮传动系统断齿故障仿真分析

掘进机截割部在工作过程中承受较大的冲击载荷作用,导致截割减速器齿轮断齿等故障频发。为获取故障状态下截割减速器行星齿轮传动系统动态响应特性,以EBZ120型掘进机截割减速器低速级行星齿轮传动系统为研究对象,运用三维CAD软件SolidWorks建立系统三维实体模型,以ADAMS软件为平台,建立行星齿轮传动系统正常状态、齿圈断齿故障、行星齿轮断齿故障、太阳轮断齿故障的虚拟样机模型。对系统不同状态下的齿圈约束反力的变化规律及其频谱特性进行仿真研究。仿真结果表明:齿圈约束反力的幅值波动显著,具有较强的周期性;故障状态下齿圈约束反力的时域均值增大,时域波形中包含有明显的周期性冲击成分,同时幅值谱中还出现以故障频率为边带的故障特征。     

滚动转子式压缩机在雪融机上的应用研究

滚动转子式压缩机具有结构紧凑、性能高的特点.本文将滚动转子式压缩机应用于雪融机产品,通过测试,雪融机整机功耗下降了25.7％,噪音下降了1.5 dB,雪融成品时间缩短了6.2％.     

5-甲基-1-芳基-1,2,3-三唑衍生物的合成研究

1,2,3-三唑衍生物具有良好的生物活性,鉴于这一性质,设计了由芳基胺合成1,2,3-三唑衍生物的路线,合成了6种5-甲基-1-芳基-1,2,3-三唑衍生物.目标产物结构经核磁共振谱、质谱确认,并测定了其中部分化合物的单晶结构.希望在此基础上,进一步研究1,2,3三唑衍生物的生物活性.     

一种电感式ID卡及其阅读器

采用ARM单片机LM3S9B96控制单相桥开关,以恒流源向原边线圈充放电,可以实现电感式阅读器和ID卡的功能,原、副边线圈一样,只有5匝。线圈之间的轴向距离为2.4 mm,两线圈的径向偏差允许在10 mm以内。工作周期分成充电时段和测量时段两部分,测量一次ID码(32-bit)的时间为16 ms。设计了试验电路和控制程序,测量出了ID卡上的电源特性,做了波形分析。通过试验证明可以实现ID卡的功能。     

CO2—NaOOCH—H2O—有机胺多相复合平衡系统的热力学模型

测定了25℃时HCOOH－H2O－有机胺和CO2－NaOOCH-H2O－有机胺系统的平衡数据。通过对复合平衡过程的分解和简化，利用Pitzer方程和NRTL方程，建立了CO2－NaOOCH-H2O-有机胺复合平衡系统的热力学模型。模型计算值与实验值的吻合情况良好。     

入侵防御系统可信通信协议的设计与实现

入侵防御系统主要基于入侵检测系统和防火墙之间的联动,而它们各自能识别和维护的数据格式往往是不同的。此外,这些敏感数据通常是在开放的网络环境中传输的,面临各种安全威胁。为此,引入可信通信的概念,设计并实现了基于XML（eXtensible Markup Language）的可信通信协议。与同类工作相比,该协议可实现异构操作环境下入侵检测系统与防火墙之间的安全数据传输,并可进一步扩展支持各种网络安全产品和网络管理设备,对于实现这些设备之间的数据融合,检测复杂的分布式网络攻击具有一定的参考价值。     

基于数据仓库的销售数据可视化分析系统

为了辅助销售管理者充分利用已有的历史销售数据,快速直观地捕获敏感数据,及时准确地把握市场行情,研究了以数据仓库为分析平台,根据销售数据具有的地理特征,结合Google提供的Google Maps API（Application Program Interface）,将OLAP（Online Analytical Processing）的分析操作映射到地图具有的交互操作上的可视化分析系统。并基于实际案例着重设计并优化了数据仓库架构,为系统应用开发奠定了良好的基础。实践证明,系统有效提高了销售管理部门的统筹决策的效率及能力,为企业创造了更大的经济效益。     

国内外页岩气开采利用发展情况概览

页岩气作为1种潜力巨大的非常规天然气资源,其开发在保障国家能源安全、改善能源结构、促进节能减排及提高工业产品竞争力等方面具有重要的战略意义。通过持续的攻关研究,我国已形成了具有自主知识产权的页岩气工程配套技术,具备了页岩气水平井钻完井与压裂设计及施工能力,并实现了涪陵等地区页岩气资源的勘探和开发。分析国内外页岩气开采利用发展情况及趋势,可为我国航天企业进行页岩气产业研究提供支撑。     

航天增材制造项目发展战略研究初探

通过研究借鉴国内外增材制造技术开发和应用的成果与经验,初步研究现代企业加速实现增材制造技术高效转化和运用的途径及方法,运用SWOT分析法对航天提升整体智能化制造能力进行系统研究,进而根据研究结果初步提出相应的发展战略、模式以及对策等。     

物联网中基于KNN和BP神经网络预测模型的研究

物联网中,无线传感器网络由于环境、资源等因素的变化和限制,会导致部分数据异常或丢失,使数据传输的可靠性降低。因此常用的BP神经网络方法在根据最终获取数据进一步处理时的准确性不高。提出K近邻算法和BP神经网络相结合的二阶段预测模型,先使用K近邻算法对BP神经网络输入数据中异常或缺失数据进行估值和替换预处理,同时进行初步预测,然后将预处理后的数据输入BP神经网络,综合BP神经网络和KNN的预测结果给出最终结论。实际环境中实验表明,所提出的模型能够有效地提高物联网环境中预测的准确度和稳定性。