原位聚合碳纤维增强聚甲基丙烯酸甲酯基复合材料损伤与修复研究

基于热塑性复合材料易修复的特性,开展了碳纤维增强聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)基复合材料修复技术研究。研究了工艺温度、压力和时间对复合材料力学性能的影响规律。结果表明：在200℃、0.75 MPa压力下保持10 min可以获得优化的复合材料力学性能。引入低速冲击损伤,使用热压修复工艺修复碳纤维增强PMMA基复合材料的损伤。通过X射线断层扫描测试、超声波无损检测技术和断面摄像方法评估了此复合材料的损伤行为和修复效果。结果表明：低速冲击对碳纤维增强PMMA基复合材料的损伤分为低变形量区域的纵向开裂与分层和高变形量区域的纤维断裂与基体失效的混合模式。碳纤维增强PMMA基复合材料损伤试样经过热压修复后,损伤外形恢复良好,损伤区域大小显著减少,内部的开裂和分层等损伤恢复良好,复合材料压缩强度从140 MPa恢复至263 MPa,达到未损伤复合材料压缩性能(307 MPa)的85.7%。     

阳离子多嵌段聚氨酯的结晶和降解行为EI北大核心CSCD

合成具有不同gemini季铵盐(GQA)含量的阳离子多嵌段聚氨酯,对其结晶性能和降解行为进行研究,发现GQA的引入能限制聚氨酯软段的结晶,减小聚氨酯的结晶速率和晶粒尺寸。此外,通过降解失重率测试、凝胶渗透色谱、差示扫描量热法和偏光显微镜等手段研究聚氨酯降解行为与结晶性能的关系,发现聚氨酯的降解优先从软段无定形区开始,因而结晶能力更差的聚氨酯样品具有更高的降解速度。同时,聚氨酯的水解过程也能促进软段发生重排,导致降解残留物的结晶度和熔融温度增高,且所形成的晶区保护膜进一步减缓了材料的降解速度。     

双相20Cr钢一维动态应力—应变曲线解析

利用复元冲击位伸技术，对双相２０Ｃｒ钢实施一维冲击拉伸和冲击拉伸加卸载试验，测试该材料在几种应变速率下的一维拉伸应力－应变曲线，通过对曲线的解析，获得了计及应变率效应和热效应且不含温度的应力－应变本构方程。     

一阶线性非奇次微分方程的稳定性

在对各种映射的Hyers-Ulam稳定性问题的讨论中,其中对线性映射的研究占据了重要的一部分.该文先是给出了一些重要引理的证明,然后讨论了实区间(a,b)上非齐次线性微分方程φ(t)y′(t)=y(t)+h(t)的Hyers-Ulam稳定性问题.     

基于虚拟仪器的雷达导引头通用自动测试系统

随着测试仪器和计算机技术的发展,自动测试系统(Automatic Test System,简称ATS)技术得到了迅速的发展。文章介绍了基于虚拟仪器的雷达导引头通用自动测试系统硬件平台、软件平台设计与实现。     

基于局部线性嵌入算法的柴油机故障诊断研究

为提高柴油机故障诊断准确率和效率,提出了改进局部线性嵌入算法的柴油机诊断系统。应用小波包能量谱分析方法提取某柴油机振动信号的特征值,将提取的高维特征向量映射到低维空间上,能将高维特征向量进行优化,即特征值的二次提取。该改进算法可模糊化近邻点k的选择,从而提高计算的速度,并应用SOM-BP神经网络进行故障识别。实验表明,经过局部线性嵌入算法的特征值优化,能减少SOM-BP神经网络的输入节点,可在一定程度上提高故障识别的效率和准确率。     

基于局部线性嵌入算法的柴油机测点优化

为了能够高效地进行柴油机故障诊断,需要找出敏感性和稳定性好的振动测点,提出了一种改进的局部线性嵌入算法对柴油机振动测点进行优化处理．该算法实质是在保持原始数据性质的情况下,将各测点的高维特征数据映射到低维空间中,并以2-范数为各测点的阈值作为测点优化的标准．以某12缸柴油机为例,应用小波包能量谱分析方法来提取各振动测点信号的特征值;应用局部线性嵌入算法进行测点优化,通过对比实验结果可知,局部线性嵌入算法能够有效地区分不同故障测点敏感程度,从而可找出各故障敏感的测点位置,在一定程度上可提高故障识别率与效率．     

雷达装备全功能操作的内涵及需求分析

针对全功能操作概念界定不清晰、关键问题不明确、研究方向不聚焦等问题,提出了雷达装备全功能操作的概念及需求分析方法。首先,对雷达装备全功能操作训练的内涵进行界定;其次,引入作战环、基于能力的分析技术、作战视图技术等需求分析方法,区分作战需求、训练需求、教学需求3个层面,对雷达装备全功能操作需求进行了分析;最后,总结了需求分析结论,并从通用操作规范、模拟训练系统、训练效果评估3个层面进行了研究展望,为下一步深入研究雷达装备全功能操作问题指明了方向。     

一起PVC绝缘护套电力电缆线路故障的调查和分析

介绍一起电缆沟内粉末无焰自燃引起的聚氯乙烯(PVC)绝缘护套电力电缆线路故障,分析产生故障的原因,提出防范措施与建议。     

基于最优小波包与SOM-BP融合的柴油机故障诊断

柴油机振动信号具有非平稳性,用最优小波包将不同故障的振动信号分解到不同频段。提取各频段的能量组成特征向量输入SOM-BP神经网络,通过神经网络输出结果判别柴油机的故障类型。与BP网络的训练结果相比较,证明将最优小波包分解与SOM-BP神经网络相结合的方法可以得到更好的分类结果,有一定的工程实用性。