聚丙烯腈同轴电射流打印研究

同轴电射流打印是一种基于电流体动力效应的打印技术,其优势在于打印分辨率高,且不易受外界环境干扰。以聚丙烯腈溶液为内液,硅油为外液,研究了聚丙烯腈同轴电射流打印的关键参数(电压,喷针内径,内液流量)对于打印结果的影响。研究发现,随着电压增大、喷针内径降低、内液流量减小,外层液体对内层液体聚焦效果增强,同轴射流直径减小,打印的聚丙烯腈线宽减小。     

石墨烯微结构的电喷射按需打印研究

采用电喷射按需打印工艺,以石墨烯悬浮液为打印材料,打印制备了石墨烯微结构,研究了高压脉冲电压幅值和脉冲频率参数对打印石墨烯微结构的影响。结果表明,过高或者过低的脉冲幅值都不利于打印的稳定性;脉冲频率则会直接影响到石墨烯微结构的尺度。最终,利用电喷射按需打印工艺,打印出线宽约为40μm的石墨烯微结构图案。     

内水冷法焊接修复加固油缸缸套

成批量的油缸缸体外壁上焊接的连接座开焊断裂，需要更换新的连接座，并加大焊缝重新焊接达到使用要求。针对如何减小和控制焊接变形，保证接头强度的关键问题进行了认真分析，制作简单工装，应用ＣＯ２保护焊，采取内水冷法等工艺措施，进行外部环焊缝焊接取得了满意的效果。     

芳香化合物三氟甲基化研究进展

三氟甲基芳香化合物在医药、农药和有机材料等领域有着广泛的应用。向芳香分子中引入三氟甲基的方法已成为当前研究的热点。本文从亲电三氟甲基化、亲核三氟甲基化和自由基三氟甲基化3个方向总结了近年在芳香化合物三氟甲基化研究方面取得的重大进展。     

氧化钌／活性炭超级电容器电极材料的研制

文描述了一种氧化钌／活性炭复合电极材料的制备方法，并对不同条件下制备的材料的循环伏安特性、交流阻抗特性进行了比较。使用该复合材料组装的模拟电化学超级电容器单电极比容量达到359F／g，远高于普通活性炭材料。与氧化钌电极材料相比，氧化钌／活性炭复合材料的高功率放电特性则有了明显的提高。     

各向异性湿法刻蚀中刻蚀温度对硅尖形貌的影响

纳米硅尖在原子力学显微镜、微机械电子、光学研究、纳米级图形加工上具有广泛的用途。然而,如何制备小曲率半径高纵横比的硅尖仍为有待解决的问题和挑战。根据各项异性湿法刻蚀硅尖原理,设计了硅尖的加工工艺流程,并制备出不同纵横比的纳米硅尖。通过观察掩模对角线刻蚀进程,得到了掩模对角线刻蚀速率与刻蚀温度的关系;对比了不同刻蚀温度对刻蚀硅尖的影响,发现采用40wt%KOH刻蚀液,水浴78℃的刻蚀条件满足自锐化且刻蚀出纳米硅尖曲率半径小而纵横比大,其曲率半径为26 nm,纵横比为1.9。     

基于ACPSO优化SVR的棒材连轧轧制力预测研究

针对钛合金棒材热连轧轧制力的精确预测问题,提出了一种基于加速收敛的粒子群(accelerate convergence particle swarm optimization,ACPSO)优化支持向量回归(support vector regression,SVR)的预测算法.该算法首先通过使粒子在每次速度迭代过程中偏离速度迭代一个小角度,在位置迭代过程中偏离迭代位置一小步,改善了粒子群算法的收敛性及收敛速度,再通过ACPSO算法实现对支持向量回归机的参数ε、c、γ的同时寻优,从而使ACPSO-SVR模型具有较高的预测精度和泛化能力.通过仿真实验和实际数据的比对,验证了方法的有效性.实验结果表明,ACPSO-SVR算法能够有效、快速地实现轧制力的精确预测,在预测速度和适应性方面,优于基于PSO-SVR(particle swarm optimization-support vector regression)的预测算法;在预测精度等方面,该算法优于BPNN(back propagation neural network)、SVR、PSO-SVR等算法,平均误差率从BP神经网络的±9％降到±4％以内.     

盘式永磁涡流驱动器的电磁-温度耦合 解析模型

提出盘式永磁涡流驱动器的电磁-温度耦合解析模型,用于进行电磁场解析计算和温度场分析。首先,基于分离变量法建立三维电磁场解析模型用于计算磁场分布,推导转矩和涡流损耗表达式。然后,将涡流损耗作为热源,基于等效热网络法建立温度分析计算模型。电磁-温度耦合解析模型的计算是考虑材料电磁和温度特性随温度变化,通过温度迭代过程实现的。最后,利用该文提出的电磁-温度耦合解析模型,分析转矩、涡流损耗、永磁体和铜盘温升随负载的变化,并分析结构参数对转矩的影响。将解析模型结果与有限元和实验结果进行对比,证明解析模型的合理性和正确性。     

蒙脱石的电导性能和结构

应用固体电解质电导测量技术研究了蒙脱石及其脱水过程中电导率的变化。结合XRD分析,电导测量可以给出重要的结构变化信息。在天然钙蒙脱石和改型镁蒙脱石的情况下它都明显表明了脱水过程中层间非结合阳离子水和结合阳离子水的分步脱除过程,再次证实阳离子嵌入层结构生成不可复水的新相。对各种条件下电导测量结果的物理意义进行了讨论。     

一种基于BP神经网络的传感器故障诊断方案

针对传感器故障,提出了一种BP网络和修正的Bayes分类算法(MB)的集成故障诊断方法.用BP神经网络建立传感器故障模型,对系统的状态和故障参数进行在线估计,再用修正的Bayes算法进行传感器故障的在线检测、分离和估计.对连续搅拌釜式反应器(CSTR)的仿真结果表明,该集成故障诊断方法能够对传感器故障进行快速准确的分离和估计,并对传感器故障具有容错性.