CuO－SnO_2半导体陶瓷气敏机理研究

本文根据实验结果，分析了以ＳｎＯ＿２为主体材料的ＣｕＯ作添加剂的ＣｕＯ－ＳｎＯ＿２气敏传感器的敏感性能，并从理论上对其气敏机理进行了探讨。     

基于WINCC的变电站监控系统设计与实现

应用西门子公司的WINCC组态软件实现了变电站监控系统的设计。介绍了系统硬件组成,使用WINCC组态软件编制了上位机界面,利用PROFIBUS-DP网络实现智能仪表与PLC及上位机与PLC之间的通讯,通过实施获得了较好的控制效果。     

稀土掺杂对钛酸钡陶瓷介电性能的影响规律

在BaTiO3(BT)-Nb2O5-ZnO系统中引入硼硅酸盐助烧剂,加入不同稀土氧化物(Y,Nd,Gd,Ho,Yb,Er,Pr,Dy,La,Ce)对BT进行介电性能研究,以期获得中烧X7R陶瓷材料。研究发现,不同稀土氧化物对BT陶瓷电容量温度变化曲线低温峰(约40℃)和高温峰(约127℃)的影响可分为3类。其改性机理可用掺杂后晶粒壳与晶粒芯体积分数的变化来解释。对比上述三种典型的稀土掺杂后BT陶瓷的电镜扫描(SEM)照片得出,不同稀土掺杂BT的室温介电常数与掺杂后BT陶瓷的晶粒生长情况密切相关。     

GMDH方法在电力负荷预测中的应用研究

本文在介绍数据处理组合方法GMDH基本原理的基础上,将其用于电力负荷时间序列数据预测,并通过某地区电力负荷预测实例,对电力负荷值进行了计算分析,结果表明该方法可得到满意的预测结果。     

Elman神经网络在农网短期负荷预测中的应用

为提高负荷预测精度,更好地反映负荷的动态特性,提出了一种基于Elman神经网络的预测方法.先对负荷样本进行数据预处理,消除伪数据,然后把不同日各时刻的负荷序列作为样本,对未来时刻的负荷进行短期预测.预测实例表明,基于Elman神经网络的预测方法比基于BP神经网络的预测方法具有更好的预测效果.     

BSNBT系微波陶瓷性能研究

通过XRD、SEM等技术对Ba4[Sm1-x(Nd0.8Bi0.2)x]28/3Ti18O54(BSNBT,x=0.15⁰.9)系陶瓷的结构组成、显微形貌、烧结温度及介电性能进行综合表征和研究。当x=0.45时,在1 320℃烧结获得了高介电常数、高品质因数及近似零谐振频率温度系数的最优微波性能:εr=90.22,Q×f=7 192GHz,τf=-1.39μ℃-1。随着x增大,即Ba(Nd,Bi)2Ti4O12(BNBT)相增加,陶瓷烧结温度从1 450℃降低到1 300℃,烧结特性也随之改善并得到实际应用。     

小轴类零件高效径向钻孔装置的设计

<正>根据生产实践设计了一种高效手动压紧钻孔装置。其压板可做90°回转,装卸零件方便、快捷。并且可调节钻套的上下位置,使其贴近零件表面,克服零件加工时孔位移的现象。直接用钻头钻孔,一次加工完成以保证零件的尺寸精度及形位公差要求。钻孔装置零件如表1所示。被加工零件如图1所示。零件定位:零件用本体定位孔及端面定位,达到五点定位,限制X、Y、Z轴轴向移动和Z、Y轴轴向转动。X向:垂直于钻床主轴的水平方向;Y向:垂直于钻床主轴的垂直方向;Z向:平行于钻床主轴方向。