面齿轮蜗杆砂轮的成形修整工艺误差建模及补偿方法

蜗杆砂轮磨削是面齿轮的精加工工艺,蜗杆砂轮修整精度直接影响面齿轮磨削精度。本文分析了修整工艺误差对磨削齿面误差的影响规律,并提出了一种面齿轮蜗杆砂轮的成形修整工艺误差建模及补偿方法。首先,建立面齿轮蜗杆砂轮的数学模型,分析面齿轮蜗杆砂轮的成形修整原理,提出利用圆柱齿轮磨齿机的多轴耦合联动实现面齿轮蜗杆砂轮的成形修整。其次,将修整工艺误差分为轴向位置和径向位置误差,分析轴向位置和径向位置误差对磨削齿面误差的影响规律,提出成形修整工艺误差的补偿方法。最后,进行蜗杆砂轮补偿修整、面齿轮磨削加工及测量实验,实验表明：左齿面齿形误差由补偿前51.9μm到补偿后7.9μm,右齿面齿形误差由补偿前35.3μm到补偿后17.6μm,验证了误差补偿方法的有效性。     

微球型有机硼交联剂的制备与性能评价

通过淀粉微球表面的羟基与硼发生交联形成一种多臂交联体系,制备了微球型交联剂,较佳合成条件为:m(微球)∶m(多硼酸盐)=1∶5,pH=7,反应温度110℃,反应时间4h。制备的微球型有机硼交联剂与羟丙基胍胶交联时存在延迟交联特性,压裂液体系在170s~(-1)、90℃下恒温剪切120min后,黏度保持在100mPa·s左右。通过增加交联剂与胍胶的交联点,增强了交联密度,从而降低油田压裂现场胍胶的使用量。     

松辽盆地白垩系湖相Ⅰ型有机质生烃动力学

针对松辽盆地白垩系湖相Ⅰ型有机质的生烃特征和动力学,利用黄金管模拟装置开展了升温热解实验。液态产物和气体产物的定量分析结果表明,该Ⅰ型有机质在热演化过程中以生油为主,干酪根初次裂解气产量仅为100 mg/g左右。轻质油的色谱演化和烃类气体生成的活化能分布共同证实,封闭体系的烃类气体来源于多种反应途径,其中早期生成液态产物的二次裂解作出了很重要的贡献。同时,动力学计算的结果表明,不同液态产物生成反应的动力学参数存在差异,轻质组分生成的活化能明显要高于重质组分;源内残留油二次裂解的平均活化能为57.3 kcal/mol,要低于油藏内正常原油裂解的活化能;Ⅰ型有机质初次裂解气形成于生油初期到源内残留烃裂解早期阶段。     

基于FEM的坝坡稳定体系可靠度分析方法及工程应用

在高堆石坝建设中,堆石等粗粒土材料在高围压下的强度非线性特征非常显著,仅用传统的安全系数法进行大坝坝坡稳定分析是不够完善的,本文采用基于FEM的坝坡稳定体系可靠度分析方法,综合考虑高堆石坝破坏模式的不确定性,量化安全裕度,对优化高堆石坝坝坡设计、减少工程投资等都具有极大的现实意义。     

回火保温时间对A-100钢力学性能和组织的影响

采用力学性能测试、显微组织观察和断口失效分析等方法研究了回火保温时间对淬火+深冷处理后的A-100超高强度钢组织和力学性能的影响.结果表明,A-100超高强度钢482℃回火时在板条马氏体晶界上会析出逆转变奥氏体,马氏体周围析出M2 C型碳化物,且随回火保温时间增加,逆转变奥氏体数量增多、分散更均匀,马氏体晶粒尺寸有所增...     

含扭曲误差的鼓形斜齿轮接触分析

基于修形齿面的扭曲误差产生机理,推导出含扭曲误差的鼓形斜齿轮齿面数学方程;建立含扭曲误差的主动轮鼓形齿与未修形从动轮的轮齿接触分析(Tooth contact analysis, TCA)模型;并从计算齿面扭曲量的公式中选取螺旋角和修形量两个主要设计参数,分析其对传动误差和接触椭圆的影响规律。结果表明：齿向修形斜齿轮的修形量和螺旋角越大,齿面扭曲现象越严重;修形量和螺旋角增大使得传动误差幅值增大,影响传动平稳性;修形量对接触椭圆面积的影响小,而螺旋角增大,接触椭圆面积减小,使得接触应力增大,通过有限元分析验证螺旋角和修形量对齿面接触应力的影响;通过调整修形量和螺旋角可以控制扭曲量、传动误差幅值和接触椭圆面积,这对齿向修形斜齿轮的优化设计有较大的参考价值。     

超深探测新型地质导向着陆技术的应用

地质导向依靠超深探测方位电阻率测井技术精准着陆的应用,很大程度上有效保证油柱高度,节约实施导眼井的费用,确保钻井零风险,提高钻井效率,实现百分百轨迹准确控制,同时在面对构造不确定的地层中实施效果更加突出。该技术的探测范围目前有了大的突破,探测距离可达30 m,做到了提前预知目的层顶变化,为决策者判断提供了依据,规避了失败着陆带来的一切风险。另一方面,超深探测技术信号强,同时影响信号的因素也相对少,有利于着陆时地层顶界面的清晰反演。     

弱暂态正弦信号的检测

将Duffing振子用于弱暂态正弦信号的检测,发现可被检测的暂态正弦信号的持续时间下限为12个周期,对相位随机分布并淹没在噪声中的弱暂态正弦信号可以用一组(16个)Duffing方程检测到,对到达时间的定位可以精确到一个周期。     

多尺度多特征仿生人脸识别

本文使用Daubechies正交小波变换对人脸图像进行二次小波分解:首先对第二次小波变换低频子图像进行PCA分析。运用邻域法进行分类得到距离隶属度。利用模糊分析提取出候选样本,对候选样本第一次小波变换的低频子图像进行PCA分析,运用最近邻域法进行分类得到最终识别结果。实验表明:小波变换预处理得到多尺度多特征;分类结果之间具有一定的互补性,同时可以提高分类性能。     

非平稳环境下基于小波变换的信号去噪

传统的信号去噪算法往往仅对平稳噪声或缓慢变化的噪声有效,且残留的信号噪声较大。对此,本文研究了一种非平稳环境下基于小波变换的信号去噪算法。该算法对传统的小波阈值法进行了改进,根据信号与噪声在小波域的分布特性以及信号和噪声小波变换模极大值随尺度的变化快慢不同。得到噪声在小波域中的位置以及小波系数大小。实验结果表明:该算法对平稳和非平稳的噪声都能进行较好的去噪。