四轴联动高速加工中心的研制

研制了四轴联动高速加工中心。加工中心采用回转交换工作台，使上料时间与加工时间重合；开发了无级分度伺服转台，可实现对零件任意垂直转台的表面进行加工；X、Y、Z三轴工作台均采用框架式结构，质量较轻、刚性好，并可与伺服转台实现四轴联动。加工中心还配有顶置式圆盘刀库，刀对刀换刀时间为2．5s。电主轴最高转速可达20000r／min。对机械系统的部分参数进行了分析与计算。试加工结果表明，各项技术指标满足设计要求。     

Ti靶电流对CrTiAlN镀层组织结构及硬度的影响

利用磁控溅射技术在高速钢和单晶硅基体上沉积CrTiAlN梯度镀层,研究Ti靶电流对CrTiAlN镀层组织、相结构及硬度的影响.利用EDS、XRD和SEM分析镀层的成分、相结构及形貌,采用显微硬度计测量镀层的硬度.结果表明:随着Ti靶电流的增大,镀层中的Ti原子逐渐置换CrN中的Cr原子形成Cr-Ti-N体系,同时出现少量的TiN相;镀层生长的择优取向由(111)晶面逐渐转变为(200)晶面;镀层柱状晶的结构更为致密,其表面形貌由三棱锥结构逐步变为胞状结构;随Ti靶电流的增大,镀层硬度逐渐由1267HV升至1876HV.     

原油含水率测量系统

原油含水测量系统在油田油品评价和原油产量统计中有很高的应用价值。介绍了一种集原油含水率实时测量、显示与数据通讯于一体的在线式原油含水测量系统。该系统利用γ射线实现原油含水率的非接触和连续测量。由于采用单片机作为核心，该系统既可独立运行，也可以通过RS485总线与系统的主控计算机联网，具有测量精度高、实时性强、使用方便等优点，十分适用于原油产量实时统计和大型油罐(群)的原油储量统计计算。给出了系统的原理框图和软件流程．     

高温处理对牛肉蛋白质化学作用力及肌原纤维蛋白结构的影响

以牛背最长肌为研究对象,对其进行高温处理（110、115、121 ℃分别加热3、6、9、12、15 min）,通过分析蛋白质化学键、傅里叶变换红外光谱、紫外光谱、内源荧光光谱以及蛋白质片段大小等结构信息变化,探讨高温处理对牛肉蛋白质化学作用力及肌原纤维蛋白结构的影响。结果表明,随着处理温度的升高和加热时间的延长,牛肉蛋白中离子键和氢键含量显著下降（P＜0.05）,疏水相互作用和二硫键含量显著升高（P＜0.05）。肌原纤维蛋白二级结构发生重排,N—H和C—N伸缩振动以及N—H弯曲振动较为明显。高温处理促使芳香族氨基酸残基暴露于分子表面,并改变了肌原纤维蛋白质疏水区域的局部结构和蛋白质的三级结构。此外,在高温处理下肌原纤维蛋白发生了明显的降解聚集,并形成了大量小分子质量的蛋白片段。可见,高温处理能够显著改变牛肉蛋白质的化学作用力及肌原纤维蛋白的结构,本研究为高温处理下牛肉蛋白质变化机制的研究提供参考。     

基于无线遥控与视觉跟踪的焊接控制系统

为解决焊接工程现场有线示教器操作不便、传统模板匹配方法受电弧与飞溅干扰而导致跟踪稳定性差等问题,设计了一种基于无线遥控与视觉跟踪的焊接控制系统.首先,设计了包含视觉单元、控制单元和执行单元的嵌入式PC无线控制系统,实现图像采集处理和焊缝跟踪偏移信息计算,并控制焊机机器人执行相应的动作.然后,采用了粒子滤波跟踪算法进行焊...     

化学堵水,提高产能的一个重要手段

曙光油田是个多油品、地质条件复杂的断块油田,目前稀油进入“双高”开发后期,普通稠油进入吞吐后期、超稠油进入高轮次吞吐,油井高含水问题突出。油井出水后,不但造成产量下降,且腐蚀井下及地面设备,加大水处理剂和动力的消耗而增加了采油成本。     

拉深筋对板材变形特征和力学性能的影响研究

采用实验方法将金属板材拉过不同尺寸的拉深筋镶块,分析了拉深筋高度、圆角半径以及过筋次数对板材变形特征的影响规律,研究了过筋产生的预应变对板材后续力学性能的影响规律。结果表明：板材流过拉深筋后,流动方向上发生均匀的拉伸变形;过筋产生的预应变随着拉深筋高度增大而增大,随着圆角半径增大而减小,随着过筋次数增加而近似线性增大;预应变越大,材料后续屈服强度和抗拉强度越高,但后续延伸率越小,总延伸率随着预应变增大表现出先减小后增大的趋势。     

无人驾驶飞行器制导系统的复合自适应控制器设计

论文介绍了无人驾驶飞行器自导引系统自动驾驶仪的一种复合自适应控制方法：自适应算法确保了在不同的飞行条件时达到预定的姿态运动动态特性。仿真结果表明．在存在明显的UAV（无人驾驶飞行器）参数不确定性和时间关联的主回路情况下，复合自适应控制器对于实现系统各项指定的性能指标行之有效的。     

基于蒙特卡罗数据集均衡与鲁棒性增量极限学习机的图像自动标注

针对传统图像标注模型存在着训练时间长、对低频词汇敏感等问题,该文提出了基于蒙特卡罗数据集均衡和鲁棒性增量极限学习机的图像自动标注模型.该模型首先对公共图像库的训练集数据进行图像自动分割,选择分割后相应的种子标注词,并通过提出的基于综合距离的图像特征匹配算法进行自动匹配以形成不同类别的训练集.针对公共数据库中不同标注词的数据规模相差较大,提出了蒙特卡罗数据集均衡算法使得各个标注词间的数据规模大体一致.然后针对单一特征描述存在的不足,提出了多尺度特征融合算法对不同标注词图像进行有效的特征提取.最后针对传统极限学习机存在的隐层节点随机性和输入向量权重一致性的问题,提出了鲁棒性增量极限学习,提高了判别模型的准确性.通过在公共数据集上的实验结果表明：该模型可以在很短时间内实现图像的自动标注,对低频词汇具有较强的鲁棒性,并且在平均召回率、平均准确率、综合值等多项指标上均高于现流行的大多数图像自动标注模型.