氢气／空气当量比对微燃烧器燃烧特性的影响

以美国麻省理工学院(MIT)研制的硅基六晶片微燃烧器为研究对象,采用考虑了基元反应动力学机理燃烧程序的二维计算流体动力学(CFD)数值分析方法,研究了在微尺度燃烧器入口处混合气体流量不变的情况下,改变氢气/空气当量比对微尺度燃烧器燃烧特性的影响.整个模拟计算主要包括混合气体的流动路径、微燃烧器的内部区域以及整个燃烧器的墙壁面;计算过程中考虑了氢气/宅气的流体动力学特性、传热学特性和详细的基元反应机理.计算结果显示,当氢气/空气当量比为0.4时,燃烧器发生熄火;当量比为0.5、0.6时,燃烧器内部能维持稳定燃烧;当量比为0.7时,燃烧器的微细通道内出现同燃现象.结果表明,利用二维CFD数值模拟的方法研究微尺度燃烧器燃烧特性足可行的.     

基于at89c52单片机的机器人关节控制系统设计

多关节机器人是很常见的一种机器人类型,通常采用舵机作为关节连接件。文章提出了一种基于AT89C52单片机的通用的多关节机器人控制系统,并提出了一种新的通过排序过程并行输出控制信号的舵机控制算法,可同时控制多达24路舵机,以及利用积分方式对舵机进行调速控制方法,实现关节平滑运动。     

信息化条件下低空近程地空导弹发展趋势

文中首先说明了信息化条件下低空超低空空袭出现的新技术、新战法,然后着重阐述了在新的战场环境下低空近程地空导弹的发展趋势。     

基于EEMD和Laplace小波的滚动轴承故障诊断

滚动轴承故障导致振动信号中出现多阶模态冲击响应,为了提取单阶模态冲击响应的模态参数,由于Laplace小波相关滤波受多阶模态冲击响应的影响,提出了一种基于EEMD和Laplace小波的滚动轴承故障诊断方法。先用EEMD把振动信号中的多阶模态脉冲响应分解为各单阶模态冲击响应分量,然后用从分解的分量的频谱中选取所需的单阶模态冲击响应分量,再用Laplace小波相关滤波对选取的单阶模态冲击响应分量进行分析,便可以诊断出故障。通过对仿真信号和滚动轴承内圈、外圈、滚动体数据分析很好地验证了提出的方法的有效性。     

氯化镁-氢氧化钠复合添加剂制备文石型碳酸钙

采用碳化法,使用氯化镁和氢氧化钠复合添加剂,制备含文石相的沉淀碳酸钙。采用X射线衍射（XRD）、透射电镜（TEM）对产物的晶型和形貌进行表征。讨论了氢氧化钠添加比例、氢氧化钙浓度以及碳化反应温度等工艺条件对实验结果的影响,并分析了过程的反应机理。结果表明：产物中的文石相来自于碳酸钙在氢氧化镁沉淀上的异相成核和生长,方解石相来自于碳酸钙在溶液中的均相成核和生长;氢氧化钠的加入降低了溶液中碳酸钙的过饱和度,抑制了均相成核过程,降低了氯化镁的添加比例。在碳化反应温度为30 ℃、氢氧化钙浓度为1.7~ 2.0 mol/L、氢氧化钠与氯化镁物质的量比为2.6条件下,对文石型碳酸钙的生成较为有利。     

晶种法制备亚微米纺锤形碳酸钙

采用晶种作为晶形控制剂,采用碳化法制备了亚微米纺锤形碳酸钙。研究了晶种添加量、碳化起始温度等因素对碳酸钙颗粒形貌的影响。采用透射电镜（TEM）、BET法比表面积测试等对样品的形貌和性能进行了表征。结果表明：晶种在碳化过程中具有异相成核作用,提供成核位点,使生成的碳酸钙微晶在其表面生长成纺锤形。在碳化起始温度为30~35 ℃、晶种添加量为20%（质量分数）条件下,可制备单个颗粒粒径为400~600 nm、长径比为4的亚微米纺锤形碳酸钙。     

基于BP神经网络的机器人逆运动学新算法

以瑞典ABB公司生产的IRB140型小型工业机器人为例,对空间六自由度多关节机器人进行了运动学分析,建立了该类型机器人的运动学模型,并提出了一种基于BP神经网络改进算法的机器人逆运动学的求解方法。对IRB140型机器人的仿真研究表明,用此改进的BP神经网络算法反解机器人运动学不仅求解过程简单,学习收敛速度快,还可以避免传统反解方法中的许多棘手问题。     

多分辨率能量波动-近似熵方法的设备故障诊断研究

结合小波包分解(WPT)方法和近似熵(ApEn)方法,提出一种多分辨率能量波动-近似熵方法的设备故障诊断技术.首先利用小波包分解将振动信号分解为各频率成分正交、无冗余和无遗漏的子信号,然后对子信号进行能量波动检验,给出故障的存在性诊断;对于存在故障的子信号进行近似熵计算,根据近似熵值的大小,分析信号的复杂性程度,即故障的严重程度.仿真及工程验证结果表明,提出的方法可以有效诊断设备故障的存在性及严重程度.     

三道锁风阀在生料粉磨中的应用

1原料粉磨系统现状简述中国联合水泥集团有限公司南阳分公司（以下简称＂我公司＂）目前拥有一期3000t/d、二期6000t/d二条熟料生产线,其原料磨分别采用丹麦FLS公司Atox37.5和Atox50立磨,且均采用回转下料器进行入磨喂料,并承担系统锁风功能。     

基于重采样技术的声学信号多普勒畸变校正

采用基于道旁的声学信号来分析列车滚动轴承故障的方法是该领域故障诊断发展的主要方向,但拾音器和声源的相对运动造成的多普勒效应使得声学信号的频谱发生了畸变,从而无法准确地反映设备状态.目前还没有合适的校正多普勒效应带来的频谱畸变的方法,而信号畸变的校正又是列车滚动轴承声学故障诊断的关键所在.本文提出一种等频偏重采样方法,首先通过外部条件获得信号频偏变化曲线,其次选择合适的参数对该曲线按频偏等分处理,选取每段的频偏基准点,最后重采样后得到校正后信号,从而解决了列车滚动轴承声学信号多普勒畸变问题,并通过实验验证了该方法的有效性.