高性能纤维作为橡胶骨架材料的应用研究

研究聚酰亚胺纤维、芳纶纤维、玄武岩纤维、聚萘二甲酸乙二醇酯(PEN)纤维和聚亚苯基苯并二噁唑(PBO)纤维的工业丝性能及浸胶帘线的力学性能和粘合性能。结果表明:聚酰亚胺纤维和PBO纤维具有较高的强力和模量;聚酰亚胺纤维通过参考芳纶纤维的浸胶液配方进行浸胶处理,帘线与橡胶粘合性能良好;PEN纤维可以直接使用聚对苯二甲酸乙二酯(PET)纤维的浸胶方法进行处理;玄武岩纤维采用优化浸胶液配方进行浸胶处理,完全可以实现帘线与橡胶的良好粘合;PBO纤维采用目前现有浸胶方法较难进行表面接枝处理,与橡胶粘合性能较差。     

综合改进奇异谱分解和奇异值分解的齿轮故障特征提取方法

针对齿轮故障特征微弱，在强背景噪声下难以有效提取的问题，提出了一种改进奇异谱分解（ISSD）结合奇异值分解（SVD）的齿轮故障特征提取方法。针对奇异谱分解（SSD）算法中模态参数需凭经验选取的缺陷，基于散布熵优化算法对SSD算法进行了改进，在得到既定的一组奇异谱分量的基础上，根据峭度值最大准则筛选出了最佳奇异谱分量并进行了SVD处理，采用奇异值能量标准谱自适应地确定了信号重构阶数以还原信号和提高降噪效果。最后对信号进行包络解调以提取齿轮故障特征，将所提方法运用到仿真信号和齿轮实测信号中，并同传统包络谱、SSD包络谱以及经验模态分解结合SVD(EMD-SVD)方法进行了对比分析，结果表明，所提方法的降噪和特征提取效果更佳，能够更加有效地实现齿轮故障的判别。     

基于SSD和MPE的滚动轴承故障诊断方法

为了解决滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出了一种奇异谱分解(SSD)和多尺度排列熵(MPE)的故障特征提取方法,结合K近邻(KNN)算法识别滚动轴承故障类型。首先对滚动轴承振动信号用SSD进行分解,得到3个奇异谱分量(SSC),根据峭度最大原则选择主分析分量;然后用MPE计算主分析分量的熵值,实现滚动轴承的故障特征进行提取;最后将熵值作为特征向量输入KNN分类器中,完成滚动轴承的状态识别。将该方法应用于实验数据分析,并与VMD和MPE相结合的故障诊断方法做比较,结果证明,该方法能够有效地提取故障特征,实现故障诊断。     

高氧浓度下大气压Ar/O_2脉冲介质阻挡放电频率特性数值研究

使用一维流体模型,研究了高氧浓度(1.0%~5.0%)下大气压Ar/O_2脉冲介质阻挡放电的频率(100k Hz)效应。在所考虑的氧浓度和频率范围内,计算了放电电流密度以及四种(O、O(~1D)、O~2(~1Δg)、O_3)活性氧粒子产生与消耗的主要路径及其贡献随频率的变化。结果表明,一个电压脉冲周期中均发生两次极性相反的放电,并分别发生在外施电压脉冲的上升沿和下降沿。不同氧浓度下,第一次放电与第二次放电的放电电流密度峰值均随着频率的增加先减小后增大,即存在最小值,相应的频率定义为特征频率,并获得了二特征频率随氧浓度的变化。另外,在氧浓度为3.0%时,给出了四种活性氧粒子产生与消耗的主要路径及其在不同频率下相应的贡献。     

土建建筑外墙施工中的保温节能施工技术探讨

随着建筑行业和科学技术的快速发展,绿色建筑的概念逐渐被人们接受,人们开始研究一些节能的施工工艺,而保温节能施工技术就是一项重要的节能环保技术。本文以外墙保温节能施工技术为研究对象,分析了土建建筑保温节能施工技术形式,阐述了常用的外墙保温节能技术,并结合实例分析具体的技术应用。     

玄武岩纤维浸渍液的研究

对玄武岩纤维浸渍液进行研究,重点分析浸渍液对玄武岩纤维与橡胶粘合性能的影响。结果表明,采用以环氧树脂为主的一浴浸渍液和间苯二酚-甲醛-胶乳(RFL)体系为二浴浸渍液对玄武岩纤维进行处理,可以实现玄武岩纤维与橡胶的良好粘合,满足连续化的生产要求,同时该浸渍方法适用于聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)纤维和锦纶66纤维的浸渍,且浸渍液可停放40 h后使用。     

半导体激光器在不同制冷条件下散热研究

对半导体激光器在不同制冷条件下的散热进行实验研究.通过设计温度测试系统,分别在被动制冷、单条水路主动制冷和U型回路主动制冷的条件下,测量了多个高功率LD在不同工作电流下的温度,研究了在不同制冷条件下LD温度随电流的变化,发现U型回路主动制冷条件下,LD的散热效果最好.