10 kV绝缘横担的轻量化设计及应用研究

为充分发挥绝缘横担轻质高强的特点,提高绝缘横担的使用寿命,满足腐蚀严重区域的使用需求,引进高强铝合金材料对10 kV绝缘横担进行轻量化设计及应用研究.从横担芯体、中间固定金具及配套附件三个方面对绝缘横担进行了轻量化的结构设计,采用有限元软件进行了详细的计算分析,为试制提供技术支撑.采用高强铝合金材料对方棒和T形绝缘横担的中间固定金具和配套抱箍进行了试制,并进行了抗弯、抗拉和抗扭测试,结果均满足要求.为了验证铝合金材料金具在绝缘横担中使用的稳定性,对方棒绝缘横担进行了热机循环试验,然后对两端金具进行抗拉试验,结果表现良好.经统计,高强铝合金材料在10 kV绝缘横担中的应用,大幅降低了整体质量(减轻近40％),可大大减少安装运输成本.     

硅化物涂层对Nb?Ti?Al合金力学性能的影响

采用真空电弧炉熔炼法制备低密度Nb?Ti?Al合金铸锭,利用料浆烧结法在铸锭表面涂覆Si?Cr?Ti复合硅化物涂层,使用万能电子拉伸试验机对合金试样和涂层试样进行力学性能测试,研究硅化物涂层对试样力学性能的影响。结果表明,与合金试样相比,涂覆涂层后的低密度铌合金室温力学性能（抗拉强度、屈服强度及延伸率）显著下降。为进一步研究涂覆涂层合金力学性能下降的原因,采用扫描电子显微镜和能谱仪对合金试样和涂层试样进行显微组织观察、涂层/基体界面成分分析及C含量（质量分数）测定。结果表明,涂层试样力学性能下降的主要原因包括涂覆涂层后合金晶粒显著长大,合金中强化元素Al的向外扩散,脆性相Nb₃Al的形成以及Si?Cr?Ti涂层对合金产生的“渗沉效应”。     

锰含量对衬板用低碳高合金钢组织和性能的影响

用光学金相显微镜、衍射仪及显微硬度计，研究了锰含量对衬板用低碳高合金钢组织和性能的影响。结果表明，当锰含量由2．0％增加到3，0％时，合金的退火态组织由上贝氏体＋屈氏体转变为马氏体，淬火回火后均为单相板条马氏体组织。随锰含量的增加，硬度稍有增大，冲击韧度下降，均匀耐腐蚀性有所降低。含锰量为2％的低碳高合金钢达到了矿山用衬板的使用要求，从成本考虑，是更经济的。     

Co-Ni-xNiFe2O4惰性阳极的电导率及耐腐蚀性能

采用冷等静压-烧结的方法制备了铝电解用Co-Ni-xNiFe2O4(x=5%,10%,15%,20%,质量分数,下同)金属基惰性阳极,并对试样的导电性和抗腐蚀性进行了研究.结果表明阳极试样的电导率随NiFe2O4含量的增加和温度的升高而降低,在900℃时惰性阳极47.5Co 47.5Ni 5.0NiFe2O4和42.5Co 42.5Ni 15.0NiFe2O4的电导率分别为550 S·cm-1和300 S·cm-1.SEM照片表明试样的抗腐蚀性随着NiFe2O4含量的增加而增强.由于氧化作用和铝热反应,电解极化腐蚀速率要比静态腐蚀速率大.     

非晶(Fe_(80)Ni_(20))_(78)Si_(22-x)B_x合金的磁矩与Curie温度

用液态快淬法制备非晶合金条带时,通过加入15—30％的B与Si等类金属含量是形成非晶状态的必要条件。但是,由于Si与B等类金属元素的加入,使非晶态合金的磁性受到明显的影响。本文实验研究了Si与B含量间的相对变化对(Fe_(80)Ni_(20))_(78)Si_(22-x)B_x合金的饱和磁矩、平均原子磁矩与Curie温度的影响关系。利用电子转移模型与分子场近似理论定性的解释了(Fe_(80)Ni_(20))_(78)-Si_(22-x)B_x合金的磁矩(M_s)与Curie温度(T_c)随     

AEC-1声发射接触仪在外圆磨削中的应用研究

传统的观察火花或检测砂轮功率消耗以判断砂轮与工件接触的方法,灵敏度低,且后者在加工刚性小的工件时易造成事故。本文采用声发射接触仪AEC-1研究了磨削接触过程中声发射信号的变化。试验表明,该方法具有灵敏度高的优点,可减少空程时间,提高工效。本文试验也表明冷却液的冲击是磨削中的重要声发射源之一。     

TiAl合金的电子束蒸发行为

建立了TiAl合金蒸发和沉积数学模型，采用活度系数体现溶池中不同组元的相互作用，影响组元蒸发速率的因素主要有元素饱和蒸气压和活度系数，计算值与试验值符合良好。研究结果表明，TiAl合金可以采用底部连续进给单一水冷铜坩埚通过电子束物理气相沉积得到。     

神经网络在电液位置伺服系统中的应用

设计了基于BP神经网络的自适应PID控制器，该控制器充分利用了经典PID控制算法简单的特点，又利用了神经网络良好的自适应和抗干扰能力，通过神经网络的学习和对系统的在线辨识，自适应调整PID参数，使控制系统对参数变化表现出良好的鲁棒性和控制性能，并通过仿真证明了所设计系统的合理性。     

利用量子化学特征的模糊人工神经网络预测咪唑啉衍生物缓蚀效率

针对咪唑啉衍生物的量子化学特征参数与缓蚀效率存在复杂非线性关系，在利用多因素方差分析判断其相关性的基础上建立以最高占据轨道能量、最低未占据轨道能量、分子偶极矩、单点能、硬度、软度、亲核进攻指数、亲电进攻指数、电子转移参数以及咪唑环上非氢原子静电荷之和等量子化学特征参数为输入，以缓蚀效率为输出的模糊人工神经网络。结果表明，咪唑啉衍生物的量子化学特征参数及其缓蚀效率之间具有非常显著的相关性，据此所创建的Takagi-Sugeno型模糊人工神经网络预测模型采用10-30-1网络结构，通过Momentum优化算法对其进行反复训练直至其均方误差小于容许收敛误差限0.005，训练、测试阶段模型输出值与期望值近似呈线性关系，决定系数为0.9999，关联度较高，验证阶段该模型亦表现出良好的可靠性。因此利用量子化学特征的模糊人工神经网络预测模型能够准确预测不同咪唑啉系列衍生物的缓蚀效率。     

注聚合物用静态混合器性能的实验评价

采用高分辨率 CCD 摄像机摄取图象、运用图象处理技术对注聚合物用静态混合器的混合效果进行了实验研究,并结合其它试验手段对流经混合器后的聚合物分子降解和压力损失作了检测,最后对结果进行了分析。