微构件316L在力电耦合下力学行为实验研究

力学场与电场造成的场耦合下,微构件材料的力学行为的研究有重要的意义.用自制的微拉伸装置,通过对不同电流作用下的直径为20 m的316L微构件进行拉伸实验,发现微构件在拉伸作用下出现明显的塑性变形;力学性能与宏观性能有所不同,出现了小尺寸效应;不同电流作用下,微构件的弹性模量和拉伸强度随电流的增大而降低,获得了可靠的设计参数.     

用侧向力显微镜对力/电/热耦合作用下金表面力学行为的研究

对微构件力/电/热等多域场下力学行为的研究有着重要的意义,利用原子力显微镜采用纳米压痕法对样品金在力-电-热耦合作用下的表面力学性能进行了研究,实验表明在压痕过程中,无论在无电场作用下还是有电场作用下,压痕周围的金属由于挤压形成了凸起,从扫描得到的形貌图中可以明显的看出,压痕周围的亮区为材料被挤出的区域.此外,在外加直流电场作用下,随电流的增大,硬度值有增大的趋势,而残余压痕和弹性模量都呈现减小的趋势.     

螺杆式塑化3D打印装置的设计模拟及出丝性能研究

设计了螺杆、机筒、螺旋叶片等结构,建立了螺杆式塑化三维（3D）打印系统,利用Polyflow软件对压力场、速度场、剪切速率进行了数值模拟分析,并对粒状物料3D打印出丝性能进行了研究。结果表明,螺旋叶片结构通过施加轴向力实现了强制喂料;在整个螺杆挤出段上,熔融物料沿挤出方向随螺杆转速的提高压力逐步增加,梯形螺棱设计有利于熔体流动;材料熔融需要通过剪切作用与加热装置热量传递协同作用以降低熔体黏度;螺杆转速从0.1 r/s向1 r/s的变化过程中,丝材直径呈小幅度增加。     

风-水冷却状态下钢轨横截面上各点相变规律的研究

通过测量风-水双介质冷却钢轨横截面上不同点的温度变化曲线，参照本成分钢轨的连续冷却曲线，研究了强化钢轨的组织、性能及相变规律。结果表明，经风-水冷却后，钢轨的组织和性能优良，各检测点的相变规律相似，所不同的是各点相变发生的时间及温度不同。     

光-热双固复合材料3D打印成型数值模拟及实验验证

光-热双固化碳纤维增强复合材料3D打印成型综合了增材制造零件高精度无模快速成型和热固化基质材料力学性能优良的优势,具有广阔的应用前景。针对光-热双固化复合材料制件变形带来的制件疲劳寿命降低以及连接装配损伤等问题,综合考虑光固化动力学、热固化动力学及固化变形建立了光-热双固复合材料成型的多物理场理论模型,研究了复合材料光-热双固3D打印成型过程中单层固化厚度、光-热双固数值材料组分及纤维含量和长径比对制件变形的影响,并通过实验验证了模型及理论分析结论的正确性。结果表明,增加单层固化厚度从而减少分层数可以降低制件固化后的应力应变和翘曲变形;光-热双固化树脂中光固化树脂分数增加会使制件的翘曲变形量增大;提高纤维体积分数和纤维长径比可以降低制件膨胀系数,从而降低制件的翘曲变形量。复合材料光-热双固化3D打印成型过程的多物理场建模计算方法可以为相关研究提供借鉴,基于该方法的研究结果对于优化工艺参数从而提升成型质量具有参考价值。     

纳米层状石墨/六方氮化硼协效膨胀阻燃EP复合材料的制备与阻燃特性研究

首先将环氧树脂与少量膨胀阻燃剂进行复配出环氧树脂/膨胀阻燃复合材料,再将石墨、氮化硼两种材料同时进行微波剥离,制备出纳米层状石墨/纳米氮化硼,将其与环氧树脂/膨胀阻燃复合材料进行协效阻燃,制备出阻燃型环氧树脂复合材料.分别研究了微波剥离出的纳米层状石墨/氮化硼作为协效阻燃剂对复合材料的热稳定性能、燃烧性能、固化行为的影...     

液压脉动注塑机能耗分析

对新研制的液压脉动注塑机进行了介绍;在其它加工工艺不变的条件下,分别调节预塑和注射过程中的振幅和频率,通过能耗分析仪,直观地观察到动态加工过程的能耗与稳态加工能耗的区别;研究比较了直接加热与纯振动场作用下,两种不同换能方式对聚合物固体材料塑化性能的影响,得出了纯振动场作用比直接加热更能促进聚合物材料塑化的结论.并用黏弹性理论解释了振动强度对能耗的影响.     

上倾管高黏油气两相流型及压降特性

利用室内实验装置,对上倾管内高黏油气两相流的流型和压降特性进行了实验研究。实验中观测到7种流型,得到了不同工况下的压力波动信号及压降值。实验结果表明,由于液相黏度的影响,上倾管内大部分流型的过渡边界向流型图的左侧偏移,且黏度越大偏移程度越大。将流型数据与Barnea流型判断模型进行对比,发现在高黏度时两者误差较大。根据压降数据得出,由于高黏度时液滴的附着作用增强,在气液表观速度均较小时,会出现黏度增加而压降却减小的现象。验证了OLGA模型和Zhang模型对于压降的计算精度,发现高黏度时模型的计算误差远大于低黏度情况。通过高黏度闭合关系式对Zhang模型进行修正,结果表明可以显著地提高其计算精度。     

结合AdaBoost和代价敏感的变压器故障诊断方法

数据集类别分布非均衡极大制约了人工智能技术在电力变压器故障诊断领域中的应用。为克服数据非均衡导致自适应算法(adaptive boosting, AdaBoost)分类精度提升有限的缺陷,研究提出了一种结合AdaBoost和代价敏感的Adacost算法,以有效提升诊断模型的综合分类性能。首先,确定专家打分和混淆矩阵结合的代价敏感矩阵以保证模型的合理性和客观性;然后,构建基于Adacost算法的电力变压器故障诊断模型,并以油中溶解气体无编码比值作为诊断模型的输入特征参量;最后进行算例仿真,同时选用准确率、F1度量以及G-mean作为诊断模型的评价指标。研究结果显示,相较于决策树和AdaBoost分类器,Adacost模型的各评价指标均有大幅提升,其中F1度量分别提升了22.03%、10.07%,表明所提方法有效提升了非均衡数据集下诊断模型的故障识别性能。     

多酚氧化酶-硅藻土耦合系统选择性氧化/吸附邻苯二酚

研究了多酚氧化酶-硅藻土耦合系统在苯甲醚共存条件下氧化邻苯二酚及产物吸附过程的特性.多酚氧化酶表现出对酚类物质的特异性催化作用,不受共存非酚类物质的影响;硅藻土与反应产物之间的特异性吸附作用有利于从溶液中分离邻苯二酚.耦合系统对酶促反应具有增强效应,多酚氧化酶在溶液中的相应半衰期增加2.4倍;当硅藻土/酶的质量比为6时,最大分离效率达到98.76 %.