溴化十六烷基三甲胺存在下钪多元配合物的显色反应研究

在ｐＨ５．５～７．５范围内，Ｓｃ３＋，溴邻苯三酚红，三乙烯四胺和溴化十六烷基三甲胺可形成多元配合物，摩尔吸光系数（ε）为１．２×１０５Ｌ·ｍｏｌ－１·ｃｍ－１，比Ｓｃ－ＢＰＲ配合物的ε值提高近五倍。据此建立了测定微量钪的新方法，对钪测定的线性范围为０～５μｇ／１０ｍＬ；并对其反应机理作了初步探讨。     

刚体平面运动中惯性力系简化的一般结果

本文用矢量法推导得刚体平面运动惯性力系向平面内任一点简化的一般结果。     

铸钢工艺计算机辅助设计软件开发

本文在参考了国内外铸钢CAD软件的基础上,编写了一种功能齐全的铸钢工艺CAD通用软件.经生产验证,此软件操作方便,便于推广,经济效益显著.     

(三)铅蓄电池正负两极活物质的充电性能和放电生成硫酸铅的关系

在铅蓄电池中,硫酸铅在放电期间沉积在正、负极板上。硫酸铅的形状和尺寸随电流密度、硫酸浓度、放电后搁置的时间及添加剂而变化。硫酸铅充电后,在正极形成二氧化铅,在负极形成铅。这些过程包括前面所述的硫酸铅分解及铅离子形式的电化学氧化或还原反应。充电过程的性能依赖于硫酸铅的分解情况。因此,硫酸铅的形状和尺寸是其重要的因素。     

基于EMD和AR模型的滚动轴承故障诊断方法

提出了基于EMD(Empirical Mode Decomposition)和AR模型的滚动轴承故障诊断方法。该方法用EMD将滚动轴承振动信号分解成若干个平稳的IMF(Intrinsic Mode Function)分量，对每一个IMF分量建立AR模型，以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量建立Mahalanobis距离判别函数，进而判断滚动轴承的工作状态和故障类型。实验结果分析表明，该方法能有效地应用于滚动轴承的故障诊断。     

基于EMD和奇异值分解技术的齿轮故障诊断方法

提出了基于EMD和奇异值分解技术的齿轮故障诊断方法.采用EMD方法将齿轮振动信号分解成若干个基本模式分量之和,并形成初始特征向量矩阵.然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解得到矩阵的奇异值,将其作为齿轮振动信号的状态特征向量,通过建立距离判别函数判断齿轮的工作状态和故障类型.对实验数据的分析结果表明,本文方法能有效地应用于齿轮故障诊断.     

煤中不同形态硫分在高温下的析出特性研究

燃煤中硫的赋存形态极为复杂，不同形态的硫在高温下具有不同的析出特性，研究它们在高温中的行为是有效控制煤中硫排放的基础。利用ZCS智能定硫仪研究了不同形态的硫分在1200℃和1250℃不同加热方式下的析出特性及其与钙基固硫剂氧化钙、石灰石、白泥、电石渣的反应特性。选择FeS、噻吩分别代表煤中的无机硫和有机硫，并对全硫含量小于0．5％的煤中主要硫分，含硫氨基酸的析出规律进行了研究。     

基于Hilbert-Huang变换的特征能量法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

Hilbert-Huang变换是一种新的自适应信号处理方法,非常适用于非线性和非平稳过程。该文在介绍Hilbert-Huang变换的基础上,针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于Hilbert-Huang变换的特征能量法。该方法在Hilbert-Huang变换的基础上定义滚动轴承振动信号在固有频率段的能量为特征能量,以此作为滚动轴承的故障特征向量,并通过建立M-距离判别函数来识别滚动轴承的故障类型。对滚动轴承外圈和内圈故障信号的分析结果表明,基于Hilbert-Huang变换的特征能量法可以有效地提取滚动轴承振动信号的故障特征。     

电子产品无铅焊接技术的研究

无铅焊接在电子产品装配中是一项重要的技术，它在电子产品的实验、调试和生产中应用非常广泛，而且工作量相当大。无铅焊接与有铅焊接相比，由于焊接温度的改变，在焊接技术上需作相应的调整，焊点的质量好坏将直接影响着电子产品的质量，实现电子产品的无铅焊接将成为最终目标。     

基于Hilbert边际谱的滚动轴承故障诊断方法

Hilbert-Huang变换是一种新的自适应信号处理方法，它适合于处理非线性和非平稳过程。通过对信号进行Hilbert-Huang变换，可以得到信号的。Hilbert边际谱，它能精确地反映信号幅值随频率的变化规律。针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征，提出了一种基于Hilbert边际谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法在Hilbert边际谱的基础上定义了特征能量函数，并以此作为滚动轴承的故障特征向量，建立M-距离判别函数来识别滚动轴承的故障类型。对滚动轴承的内圈、外圈故障信号的分析结果表明本方法可以有效地提取滚动轴承故障特征。