成形顶盖的废料切刀设计

介绍某车型成形顶盖采用新型切边工艺及上、下模切刀结构,以保证切边模具在自动化生产线上能稳定顺畅地使废料滑落。经生产现场验证,一次合模切断的整块废料能稳定地滑落到废料切刀上,二次合模时完成切断,切断后的废料滑落顺畅,验证了该工艺方案的可行性。     

一种新型厂站SCADA系统的设计与实践

该厂站SCADA系统是针对所辖多个现场电力子站 (如变电站、发电厂 )的大型企业而设计的,除实现当地SCADA监控子系统外,还需实现远方总工站监控所有现场子站,以及某一大型子站SCADA兼任监控其它子站的功能。该系统利用光纤介质组建以太环环网,保证所有节点机的图形文件、数据共享。采用TCP/IP网络协议及COM/DCOM技术,确保所有相关节点机间数据及图形的实时性、一致性。经过前期充分的分析、设计与开发,该系统现已投入现场运行。实践证明,它不仅具备一般厂站SCADA的功能和特点,而且具备诸多优越性和先进性     

三维激光扫描技术在多场景的应用研究

三维激光扫描技术可以对目标物体进行零接触式的数据采集,突破了传统的单点测量方法,具有高效率、高精度的明显优势,通过点云模型实测建筑的位置、尺寸、表面垂直度、平整度、体积计算等数据,为分析现场情况、生成模拟预案提供了强有力的数据支撑。本次三维激光扫描技术将以北京城市副中心C08项目为依托,对基坑开挖支护、钢结构主体、机房（泵房）以及二次结构各施工过程实施应用分析,为施工提供助力。     

整体叶盘超硬磨料柔性抛光轮几何参数与力学性能分析

整体叶盘是航空发动机关键部件,采用超硬磨料柔性抛光轮的数控抛光已成为替代人工打磨、提高整体叶盘表面质量的有效方式之一。文章以复杂母线超硬磨料柔性抛光轮为对象,分析建立等效直径及抛光力模型,从而实现抛光过程几何参数和力学性能的优化。其中,利用测力仪将抛光轮几何参数转化成力学参数,建立等效参数计算模型,通过关系式反推获得抛光轮的等效直径,从而改善动态直径测量的不准确所带来的抛光去量偏差;设计单因素正交试验测量不同加工参数下的抛光力,及各因素对抛光力的影响规律,进而在抛光轮稳定工作状态下,建立抛光力的经验模型,可用于整体叶盘数控抛光过程中的真实抛光力预测。实验证明,等效直径测量精度较动态测量可提升2.02%,抛光力的实际值和模型拟合值贴合度非常好,相关系数达到0.999。     

多粒度光网络波带组合策略的研究

为了有效地传输不同波长粒度的业务,对多粒度光网络波带组合进行了研究。首先介绍了多粒度光网络的模型和光交叉节点,并在此基础上分析了多粒度交叉连接结构的两种结构,单层和多层多粒度交换结构。结合多粒度的交换结构,给出了几种波带组合策略,并对这些策略进行了分析和比较。     

电真空器件用金银锗钎料研制

研究了Au-Ag-Ge系列合金的熔化特性、加工性能以及钎焊性能。结果表明,在Au-12Ge合金中加入Ag元素,可以提高合金的熔化温度,但是仍不能满足使用要求。Au-52Ag-6Ge合金熔化温度为566～586℃,采用冷轧制+真空退火工艺可将合金加工制备为0．10 mm厚的带材,清洁性、溅散性和铺展性能良好,可以与AgCu28共晶钎料、AgCuIn钎料、AgCuInSn钎料形成四级梯度钎料,满足真空电子器件封接需求。     

闪存文件系统的快速挂载机制设计与实现

基于嵌入式文件系统CFFS提出一种快速挂载机制。该机制引入“静态超级块”、“引用节点”以及“页位图”等数据结构并采取相应算法,避免了在文件系统挂载过程中进行的全芯片扫描。测试表明,这种快速挂载机制减少了闪存文件系统在大容量NAND芯片上的挂载时间。     

TC4-DT及TC21钛合金疲劳裂纹扩展速率的对比分析

为进一步研究航空主承力疲劳结构件损伤容限型钛合金的疲劳裂纹扩展问题,基于新版标准疲劳裂纹扩展试验方法GB/T 6398—2017,对两类损伤容限型钛合金TC4-DT及TC21进行测试。结果表明,低速扩展阶段,TC4-DT较TC21的疲劳裂纹扩展速率更小,宏观断口形貌粗糙度较大。当裂纹尖端应力强度因子范围ΔK处于24～31 MPa·m1/2的初始稳态扩展阶段时,裂纹扩展速率曲线基本重合,TC4-DT较TC21具有更长的稳态扩展区,断口形貌较为平滑。随裂纹长度的增加,应力强度因子范围ΔK约为断裂韧度KIC的50%时,进入失稳扩展阶段,断裂面粗糙度增加。     

AgCuV合金导电滑环内部缺陷产生原因分析

AgCuV合金导电滑环在进行超声检测时发现有内部缺陷的存在。采用化学成分分析、超声检测、金相检验、扫描电镜及能谱分析等方法对缺陷产生的原因进行了分析。结果表明:AgCuV合金导电滑环经超声检测发现的内部缺陷是裂纹,脆性的含钒第二相与AgCu合金基体的结合力弱并且易碎,在应力集中处产生了微裂纹,微裂纹沿着第二相与基体结合力弱的部位扩展,最终导致AgCuV合金导电滑环内部缺陷的产生。     

基于深度学习的fMRI数据分析在偏头痛研究中的应用

偏头痛作为一种常见的疾病,发病概率高,致病机理尚不明确,并且临床缺乏有效的诊断手段.运用功能核磁共振成像技术获取被试脑功能数据,然后通过深度学习中自动编码器,自动提取数据特征,并结合各种机器学习算法,预测偏头痛,为临床诊断提供参考依据.用深度学习提取数据特征,训练分类器,能达到更好的分类效果.深度学习算法可以在传统模板获取初步特征之后,进一步提取更加精细有效的特征,在预测偏头痛上获得更好的分类性能.