纺织材料芯吸性能建模预测研究进展

纺织芯吸模型是从毛细管系统到宏观芯吸行为的桥梁,针对芯吸模型繁杂多样的现状,对现有模型进行分类综述。在阐述纺织品芯吸性能测试方法及影响因素基础上,根据建模原理将现有芯吸模型分为毛细管力模型、压力/压强模型、能量模型3类,分析了各类模型的建模条件、理论基础和适应范围,预测了芯吸建模研究的发展方向。研究得出：基于受力平衡的毛细管力模型因其简化的毛细管模型与实际毛细系统的层次性及复杂性仍有较大距离,推广受限;压力/压强模型基于Washburn方程分析毛细管系统内的压力、压强差,结合Laplace方程及Poiseuille定律计算流体在系统中的流量、流速和距离,该模型对纱、织物进行整体考虑,以结构参数的经验值作为其代表量,因而灵活性高适应面广;能量模型基于能量守恒对芯吸中的能量转化进行分析。     

含磨料尼龙刷抛光去毛刺工艺试验研究

通过试验存出含磨料尼龙丝刷在含游离磨料浆液中对工件进行抛光去毛刺，可获得Rα0.3μm工件表面。单用含磨料尼龙丝刷或单用含磨料浆液都不能获此效果。应用该工艺，含磨料尼龙刷丝径对抛光金属去除量影响最大，钻床的转速也有明显影响，在抛光的同时，工件上因车、铣、钻引起的毛刺一同被去除，从试验中我们得出各工艺参数对加工效果的影响。并由此开发出了实用工程样机，并成功应用于生产。     

同时,快速测定饮用水中微量砷和泵

在供水行业中 ,测定砷的方法主要有化学法和石墨炉原子吸收法 ,汞的测定采用测汞仪。这些方法普遍存在操作复杂、灵敏度低、干扰大等问题。现介绍一种新的检测方法 ,即双道原子荧光光度法同时快速测定饮用水中微量砷和汞。此法灵敏度高 ,最低检测限砷为 0 .10× 10 - 3mg/L ,汞为 0 .0 2× 10 - 3mg/L ,并且简单 ,速度快 ,准确度、精密度和回收率均较理想 ,样品用量少 ,具有较宽的线性范围     

低阈值宽调谐的内腔调Q Nd:YVO4/PPLN光学参量产生

将多周期极化铌酸锂(PPLN)晶体置于激光二极管(LD)端面抽运的声光调Q Nd:YVO4激光器谐振腔内,实现了准相位匹配内腔光学参量直接产生(QPM-IOPG).PPLN晶体长20 mm,利用外加电场极化法制作,极化沿晶体的z向进行.设定声光Q开关重复频率为19 kHz,通过温度调谐和周期调谐,获得了信号光在1384～1541 nm范围内的连续输出,脉冲宽度约为80 ns.在PPLN晶体温度为140 ℃,极化周期为29 μm时,内腔光参量产生的阈值仅为0.93 W,在3 W激光二极管抽运功率下,获得了140 mW的信号光输出;在极化周期为26.5 μm时,内腔光参量产生的阈值增大到1.36 W,在3 W激光二极管抽运功率下,获得了105 mW的信号光输出.分析了不同极化周期下阈值和转换效率存在差异的原因,对内腔光学参量产生的阈值进行了理论分析和计算.     

连铸结晶器用密封涂料

以石灰石粉、粘土粉、石英粉和硅微粉作为固体填料，以水溶性有机粘合剂作为结合剂，以三聚磷酸钠作为分散剂，研制开发出来的连铸结晶器用密封涂料，具有施工方便、粘着力强、使用性能好等优点。经过在宝钢连铸生产中长期使用，证明其安全可靠，有效地防止了开浇时钢水的泄漏。     

织物悬垂性研究的追踪与展望

对织物悬垂性的理论研究和指标评价体系的发展进行综述,重点介绍近期国内在这一领域内的进展情况,最后提出进一步研究的方向和重点。     

HALT高加速寿命试验在智能电能表可靠性中的应用

智能电能表作为一种大宗电子产品,在投入批生产以后,往往由于各种原因,如原材料、元器件和制造工艺所带来的缺陷,很难达到原始设计的固有可靠性水平。为满足产品上市时间的需要,必须在最短的时间检验出产品的可靠性。因此,近几年来一些国际大型企业纷纷将思维模式转为如何在产品开发阶段,采用最快速而且有效的方法来寻找产品可能潜在的缺陷。而高加速寿命试验(HALT)正是这种能在短时间内发现产品缺陷的一种有效方法。本文从实际应用出发,通过对目前市场主流智能电能表产品进行相关试验验证,结果验证了该试验方法的科学有效性,为HALT试验技术在智能电能表行业的推广提供一定的理论基础。     

基于EEPROM 数据读写的智能电能表白盒测试方法

针对电能表黑盒测试方法无法实现电能表软件分支路径遍历测试,及无法给出电能表EEPROM数据错误容错能力评价的问题,考虑电能表数据存储单元EEPROM保存着电能表运行参数的事实,提出了一种基于EEPROM读写的新型电能表白盒测试方法。该测试方法通过对EEPROM参数的改写来实现电能表软件分支路径的全覆盖,有效地解决了黑盒测试方法相关分支路径的漏测问题,通过相关测试平台的搭建与集成,实现了智能电能表自动化白盒测试。该方法的实现对提高电能表的可靠性及容错能力,具有一定的参考价值。     

基于模型预测控制的防爆变频器低损耗控制

针对传统矢量控制方法难以对防爆变频器进行主动式热量管理的问题,提出一种基于模型预测控制的防爆变频器低损耗控制方法。建立了防爆变频器热损耗模型,对功率器件导通损耗和开关损耗进行推导分析,指出低损耗控制的关键是降低开关频率;基于模型预测控制系统框架,设计了适用于防爆变频器低损耗控制需求的高精度预测模型,进而基于考虑损耗特征的价值函数完成滚动优化计算;基于1 140V/2MW防爆变频测试样机对所提方法进行实验分析与验证,结果表明:该方法可实现约束条件下防爆变频器多目标优化问题,合理配置多个优化目标权值系数,在满足防爆变频器动稳态性能要求的情况下,有效降低系统整体损耗。     

基于改进阈值函数的自适应图像去噪方法

经典的BayesShrink通过软阈值函数对小波系数进行修正,使得原小波系数和修正小波系数存在恒定偏差,降低了去噪图像质量。文章利用噪声系数幅值随小波系数幅值的增大而相对减小的特点,构造了具有伸缩性的自适应阈值函数,该方法克服了软阈值函数产生的恒定偏差,依赖小波系数幅值对原始系数和修正系数间的恒定偏差自适应调节。伸缩因子m根据不同图像特点采用二分法自适应寻得最优值。实验结果表明改进后的阈值函数相比经典软阈值函数去噪效果较优。