纳米抛光碳化硅压力对相变影响的分子动力学模拟

为了研究纳米抛光碳化硅时压力变化对表面的影响规律,建立了金刚石磨粒纳米抛光碳化硅的分子动力学模型,数值模拟了纳米尺度下的碳化硅抛光过程,具体分析了抛光压力线性增大过程中的配位数为1至6的原子数量的变化规律,揭示了线性改变抛光压力对被加工表面相变的影响规律,仿真结果表明:压力是诱导碳化硅相变的主要因素,当抛光压力增大时,发生相变的原子数增多,碳化硅的相变深度增加,其中配位数为1、2和4的原子数减少,配位数为3、5和6的原子数增多。     

陶瓷粉作混凝土矿物掺合料的研究进展

从陶瓷粉的材料特性入手,阐述了陶瓷粉作为混凝土矿物掺合料的可行性和水化特性,在此基础上,进一步从陶瓷粉对水泥基胶凝材料的工作性、强度、耐久性的影响等方面,综述了水泥-陶瓷粉胶凝材料的国内外研究现状。并针对现有研究存在的问题,对水泥-陶瓷粉胶凝材料的进一步研究提出了建议。     

织构参数对不锈钢与猪股骨间摩擦性能的影响

采用YLP-F20激光打标机在4Cr13不锈钢圆盘试件表面加工出不同尺寸的沟槽微织构试样;将织构试样与新鲜猪股骨制成的骨棒试样构成销-盘摩擦副,在立式万能摩擦磨损试验机上进行摩擦磨损试验,研究微织构参数对不锈钢与猪股骨在生理盐水润滑下的摩擦特性的影响。结果表明:沟槽型的摩擦因数比无沟槽的要小,在文中研究的范围内摩擦因数随着沟槽宽度的增加而减小,随着沟槽间角度的增加而增加;对加工微织构后的表面进行处理对摩擦因数的影响很大。文中研究范围内宽度200μm、深度20μm、角度1.21°微织构组合,相比较于无微织构试件摩擦因数最大降低了36.4%。     

基于大数据的传感网络链路稳定性检测系统设计

传统检测系统在对链路检测过程中,经常受到移动环境的影响,导致检测结果的完整性以及准确率较低,为解决这一问题,提出并设计了基于大数据的传感网络链路稳定性检测系统。对传感网路传输端、数据中心服务器以及检测端三部分进行具体分析,完成系统硬件设计。为尽量减小移动环境的影响,在软件设计部分,采用直接链路和间接链路稳定性相结合的检测方法,共同完成基于大数据的传感网络链路稳定性检测系统设计。实验结果表明,该系统检测结果的完整性较高,且检测准确率平均值可高达93.5%左右,验证了该系统的优越性能。     

基于遗传算法优化的阴性选择算法在故障检测中的应用

针对存在于阴性选择算法(NSA)的"黑洞"问题,研究一种基于遗传算法(GA)进行改进的阴性选择算法。通过遗传算法优化阴性选择算法生成的检测器集,降低了漏测率。最后通过仿真分析对该方法的有效性进行了验证。     

预熟化对谷物煮制时间及营养成分影响研究

拟开发大米、小米、玉米、藜麦4种谷物预熟化的工艺路线,使用水浴加热方式对4种谷物进行处理。以各谷物的煮制时间、淀粉、还原性糖、蛋白质的含量作为评价指标,采用控制变量法对此工艺条件进行优化,谷物按直接干燥和-20℃冷冻后干燥两种方式进行处理,结果表明,大米预熟化较佳的工艺路线为:浸泡米水质量比1∶3,在80℃下水浴2 h,经-20℃冷冻后干燥,煮制时间为4 min。小米预熟化较佳的工艺路线为:浸泡米水质量比1∶2,在60℃下水浴2 h,经-20℃冷冻后干燥,煮制时间为3 min。玉米预熟化较佳的工艺路线为:浸泡米水质量比1∶3,在60℃下水浴2 h,经-20℃冷冻后干燥,煮制时间为4 min。藜麦预熟化较佳的工艺路线为:浸泡米水质量比为1∶2,在80℃水浴下加热3 h,经-20℃冷冻后干燥,煮制时间为3 min。     

微波辅助蜜胺甲醛树脂负载硫酸催化合成5-取代四氮唑

以蜜胺甲醛树脂负载硫酸为固体酸催化剂,在微辐射下,利用苄基腈或芳基腈和叠氮化钠在N,N-二甲基甲酰胺(DMF)溶剂中的环加成反应,一步法制备得到5-取代四氮唑类化合物3a～3j,其结构经IR、~1 H NMR和元素分析等表证;实验结果表明,在催化剂摩尔分数为20%,400 W,120℃,微波辐射下反应25～30min,目标化合物3a～3j收率为80%～92%,该方法具有操作简单、催化剂易回收和能多次使用等优点。     

3-RRRU并联机器人运动学建模与误差分析

针对3-RRRU并联机器人控制精度问题,基于空间矢量法建立运动学正解模型以及误差模型,详细分析了机器人各结构误差源对控制精度的影响。仿真结果表明:驱动角度误差分布在0.001°～0.01°时,第一支链的驱动角误差对被控终端的精度影响最大为84.2um;连杆加工误差在0.01mm～0.1mm变化时,靠近动平台的被动杆为0.1mm时对被控终端精度影响最大,其最大误差值为137.2um;静、动平台的外接圆半径加工误差为0.1mm时,机器人终端最大误差为568.4um。因此,对于线性连杆加工误差和角度误差源,连杆加工误差对多支链、多连杆机器人精度的影响高于角度误差,且静、动平台的加工误差对机器人的终端控制精度影响最大,为后续机器人结构的最优化设计提供了理论依据。