浅析AC313直升机主减速器设计

介绍了AC313直升机主减速器主体结构以及重要零部件,如机匣、齿轮、轴承的设计方法、过程和采用的新材料、新工艺;介绍了主减速器为了取得国内民航型号合格证需要进行的试验考核。     

多层板层压过程中的尺寸收缩分析

内短作为多层板层压制作过程中的一种常见的失效形式,一直严重的影响了电子产品的性能。而芯板的涨缩是导致层偏内短的主要原因之一。本文通过分析多层板层压过程中内层收缩的两大主要影响因素:残留内应力和热涨系数不匹配,然后以线路/PP/线路芯板结构的六层板为例,分别建立内应力完全释放与不释放两种数学模型,各自进行求解,得出两种情况下的菲林补偿系数,分别为-0.37和4.79,这与相关制造厂商提供的线路菲林补偿系数的测量数据2~3.5十分接近。另外,计算结果还验证了内应力对内层收缩的影响。     

改进的高效MIMO-OFDM系统EM信道估计算法

针对MIMO-OFDM系统中期望最大化(EM)信道估计算法在高信噪比(SNR)下带来的误差地板(EF)现象,且OFDM符号的数据传输效率随发射天线数的增加而明显降低,提出一种改进的高效EM信道估计算法。该算法首先引入一种准确的等效信号模型并推导出一种修正的EM算法,改善了EM算法在高SNR下的性能;在多个OFDM间利用相位正交导频序列来提高数据传输效率,同时进行联合信道估计以提高估计性能。仿真实验验证了所提算法具有更高的信道估计性能和更高的数据传输效率。     

澳洲坚果种质果仁主要营养成分分析与评价

以12份澳洲坚果优良种质为试材,通过相关分析与主成分分析等方法,分析不同澳洲坚果种质之间的营养成分差异,挖掘及合理评价现有资源,为澳洲坚果种质资源保护和优异资源的开发利用提供理论依据。结果表明,澳洲坚果果仁的营养成分含量在供试种质之间变化较大,变异幅度在4.60%~24.84%之间,果仁内的变异系数由高到低依次为Ca＞Zn＞P＞Mg＞可溶性糖＞Fe＞蛋白质＞氨基酸＞K＞脂肪。氨基酸含量与Mg含量、Zn含量、蛋白质含量和脂肪含量呈显著正相关,与P含量呈极显著正相关。主成分分析将主要营养成分聚为4个主成分,氨基酸组分因子、矿物质因子、脂肪因子、蛋白质因子,累积贡献率87.91%。根据果仁营养成分含量聚类分析,将12份种质划分成果实营养成分相近、蛋白质和氨基酸含量高、可溶性糖和脂肪含量高的3种类型,且筛选出果实综合品质较好的B7、B4、JW 3个种质。     

火电厂石灰石-石膏湿法脱硫特点及效率的影响因素

介绍了火电厂石灰石-石膏湿法脱硫系统的工艺原理和特点,分析了实践中存在的技术问题、处理方法及影响脱硫效率的主要因素.     

细长轴加工的单片机误差补偿系统设计

建立细长轴车削的数学模型,分析细长轴加工误差来源。设计一个误差补偿系统,利用单片机实时检测细长轴零件的变形,从而控制刀具的切削用量。试验结果表明:该系统可以有效提高零件的加工精度。     

重整K201汽轮机转速波动原因分析与故障处理

本文针对三联合重整装置K201压缩机组在运行中产生的转速不衰减波动的现象,通过对可能引起转速波动的错油门、油动机、调速器、调节气阀、二次油压、平衡支架、蝶簧等进行故障排查。查找引起转速波动的原因,从根本解决引起汽轮机转速波动的问题,为压缩机组的长期平稳、安全运行提供保证。     

渤海海域中生界覆盖型潜山成藏认识与渤中13-2大油田发现

历经50余年勘探,渤海海域暴露型潜山已获得渤中19-6等多个大中型油气田发现,中生界覆盖型潜山一直未取得规模型勘探突破。近年来,针对制约覆盖型潜山勘探的成储和成藏问题展开了系统研究,取得了相关的地质新认识。认识到“垂向顶部差异、横向内幕连续”是大型变质岩潜山优质储集层分布模式,内幕网状裂缝型储层是覆盖型潜山主要储层类型,早、晚印支—燕山期多期应力叠加改造是优质储层形成的关键;提出“不整合—断层—网状缝”构成覆盖型潜山复式输导体系,“断面超压强注—网状缝高效输导”是覆盖型潜山主要成藏模式。新认识指导勘探实践,在渤中凹陷西南部中生界覆盖区发现了渤中13-2大型整装挥发性油田,实现了渤海海域覆盖型潜山勘探的领域性突破,打破了覆盖型潜山难以形成优质储层、难以规模成藏的传统认识,对于推动渤海湾盆地及近海其他盆地同类型潜山的勘探具有重要指导意义。     

FEC体系高电压电解液性能研究

在常规碳酸酯基电解液中加入20％（体积百分数）氟代碳酸乙烯酯（FEC）,可将电解液电化学窗口提高至4.7V.LiNi0.5 Mn1.5 O4//Li半电池测试结果表明,FEC的加入不影响电池库伦效率和材料克容量发挥,其中含20％FEC电解液可以使锂离子电池在0.5C充放电条件下100次循环容量保持率为98.5％,远高于使用不含FEC常规电解液的锂离子电池容量保持率（81.6％）.     

基于PSO-SVR的选择性激光烧结制件收缩研究

建立了聚苯乙烯(PS)选择性激光烧结(SLS)工艺参数与制件收缩率之间复杂的非线性支持向量回归(SVR)模型。采用正交试验设计支持向量回归的训练数据,并采用均匀设计初始化的粒子群优化(PSO)算法,优化选择向量回归参数。结果表明,均匀设计显著提高了粒子群全局寻优速度与精度,基于正交试验选择的小样本训练模型,较为准确地反映了工艺参数与收缩率间的关系,预测平均误差控制在4%,优于BP神经网络10%的平均预测误差。采用选择的模型,建立了工艺参数与收缩率之间的关系,并结合烧结理论进行了影响规律的分析,该方法为选择性激光烧结工艺的研究提供了一种行之有效的新思路。