不确定系统稳定性的仿射不等式分析

针对不确定系统的区间表示不能描述变量间的相关性,相应的区间算法容易导致误差爆炸的缺点,提出了不确定系统的仿射表示法及系统稳定性的仿射不等式判断方法.首先将系统中的不确定信息用仿射参数来表示,得到不确定控制系统传递函数的仿射形式,然后通过求解含仿射参数的不等式组求得了满足系统的稳定性条件时各噪声允许的范围.算例表明,由于考虑了变量间的相关性,相对于区间算法,所提方法可以在更大的不确定范围内判断出系统的稳定性,算例验证了该方法的有效性.     

核壳型无皂含氟丙烯酸酯共聚乳液的合成

以甲基丙烯酸全氟辛基乙酯(PFEA)为含氟丙烯酸酯单体,烯丙氧基壬基酚聚氧乙烯(10)醚单磷酸(ANPEO10-P1)为反应型乳化剂,采用预乳化、半连续法聚合方式合成了具有核壳结构的无皂含氟丙烯酸酯共聚乳液。研究了乳化剂用量对聚合反应以及PFEA用量对乳胶膜吸水率和接触角的影响。结果表明,当反应型乳化剂ANPEO10-P1用量为5%(质量分数,下同),PFEA用量为6%时,得到的乳液粒径分布窄,稳定性好,乳液成膜后吸水率低,达到8.8%,对水的接触角达到了109.5°,表现出优异的疏水性能。     

多点成形CAD／CAM—一体化软件系统的研制

阐述了自主开发的多点成形CAD／CAM一体化软件系统的基本框架结构及其主要模块的特点和功能。介绍了该软件在多点成形工艺实验和实际生产中的应用情况。     

宽频带高增益RFID微带天线阵设计

设计了一种宽频带高增益微带天线单元并组成了4元阵列。通过在普通矩形微带贴片加载2个对称切角、改变贴片表面电流分布实现天线单元的双频工作,调节切角尺寸使两个频点相互靠近融合,展宽频带。在此基础上确定合适的阵元间距,采用等副同向并联馈电,馈电网络由T型结功分器组成,并使用同轴探针馈电方式,实现天线阵列的设计。通过高频电磁结构仿真软件HFSS对天线进行仿真和优化,结果表明阵列天线性能良好。     

随机参数板梁组合结构的动力特性分析

以随机物理参数板梁组合结构为对象,研究了基于概率的结构动力特性分析方法。利用随机因子法,建立了考虑结构弹性模量和质量密度同时具有随机性时结构的刚度矩阵和质量矩阵;从结构振动的瑞利商表达式出发,利用代数综合法推导出结构特征值随机变量数字特征的计算表达式。通过算例,分析了结构物理参数随机性对结构动力特性的影响,并表明文中模型和方法的合理性与可行性。     

压电主动杆位置和增益在随机智能桁架结构振动控制中的优化

对结构物理参数、几何尺寸、作用荷载和控制力同时具有随机性时 ,随机压电智能桁架结构中主动杆的配置位置和闭环控制系统增益进行了优化 ,基于系统最小储存能 ,构建了具有动应力、动位移可靠性约束的主动杆配置和控制增益的优化模型 ;并对结构动力响应的数字特征进行了推导。通过算例 ,验证了该优化配置模型的合理性和有效性 ,获得了若干有意义的结论。     

纳米TiO2的光催化作用及其应用研究进展

纳米TiO2 是一种宽禁带半导体光催化剂 ,可用于污水处理、空气净化、灭菌消毒、医疗、化学合成、贵金属提取冶金、能源材料等多个领域 ,未来的研究发展重点应是实用化纳米TiO2 光催化剂的开发及高效光反应器的研制。     

高炉总降所主变晶体管保护装置故障诊断

高炉总降所的四台主变压器,采用“南自”生产的晶体管分立元件保护装置,近年来由于腐蚀,爬电现象严重,故障较为频率,在实际工作中,采取了一系列防范措施,总结出了一套行之有效的诊断经验,特别是对谐波制动回路诊断,针对分板插件互锁不起作用而导致误动,进行了理论分析和工艺改进,确保了高炉总降所正常供电,安全运行。     

几何自适应参数曲面网格生成

为满足有限元分析的需要,针对参数曲面提出一种几何自适应的网格生成方法.通过黎曼度量控制下的曲面约束Delaunay三角化获得曲面中轴,将其用于自动识别曲面邻近特征,并通过曲率计算自动识别曲率特征;根据邻近特征和曲率特征,融合传统网格尺寸控制技术控制边界曲线离散,并创建密度场;结合映射法和前沿推进技术对组合参数曲面生成几何自适应的网格.实验结果表明,该方法能够处理复杂的几何外形,生成的网格具有很好的自适应效果和质量.     

基于EMD能量熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法

针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了基于经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD)和支持向量机的齿轮故障诊断方法。首先通过EMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的本征模函数(intrinsic mode function, IMF);齿轮发生不同的故障时,在不同频带内的信号能量值会发生改变,故可以通过计算不同振动信号的EMD能量熵判断是否发生故障;从包含有主要故障信息的IMF分量中提取出来的能量特征作为输入建立支持向量机（support vector machine,SVM）,判断齿轮的工作状态和故障类型。实验结果表明,文中提出的方法能有效地应用于齿轮的故障诊断。