50μm级D形硬质合金微铣刀铣削纯铜试验研究

针对折叠波导慢波结构的微型化和高精度要求,采用自研的μEM-200CDS2组合高精度加工机床,通过线电极电火花磨削技术,制备出直径为50μm级的D形微铣刀.在纯铜工件上开展工艺试验,研究微槽的表面质量.使用白光干涉仪、超景深显微镜、扫描电镜等仪器来观察微槽的变化情况,获得了微槽表面形貌、粗糙度等随铣削距离的变化规律,并...     

直线共轭内啮合齿轮泵齿圈强度分析

对直线共轭内啮合齿轮泵齿圈强度进行了研究,分析了工作状态的几何约束,计算了啮合力和内外侧的径向油压分布,使用有限元分析软件ANSYS得到的结果显示,作用在齿圈内侧的高压油对齿圈的弯曲作用会在齿根部产生较大的应力,这是导致齿圈失效的重要原因.     

基于参数驱动和自动剖分的体参数化模型构建

为实现计算机辅助设计(CAD)与计算机辅助分析(CAE)的一体化,构建适用于等几何分析的模型,有关学者提出体参数化造型方法。针对体参数化模型构建过程中存在的操作烦琐、耗时长等问题,文章提出一种参数驱动体参数化模型快速构建的方法。首先,从草图中提取模型轮廓参数,利用提取到的参数构建模型的样条曲线轮廓,其次结合剖分算法对曲多边形进行剖分,最后将二维曲面映射到三维得到体参数化模型。实例表明该方法能够通过较少的模型参数快速得到体参数化模型,无须进行节点矢量等数据的重复输入。     

融合量测重构的RGAN-UKF智能电网状态估计模型

针对电力系统量测数据不完整导致状态估计失效进而危害智能电网安全经济运行的问题,本文提出一种融合量测重构的残差生成对抗网络-无迹卡尔曼滤波状态估计方法,以进行电力系统状态估计。首先,分析模型重构量测的基本工作原理,以重构不完整量测数据;然后,结合Holt’s双参数平滑法与无迹卡尔曼滤波方法,构造了融合重构量测的动态估计方法;最后,在IEEE 30节点系统进行仿真,验证了所提方法的可行性和有效性。     

板坯连铸结晶器气动加渣机的设计与实现

分析了国内自动加渣机设计概况,根据保护渣加渣的工艺要求,提出了一种具有均匀加渣功能的气动式加渣机设计方案,包括机械系统、电气系统两部分。机械系统由储料装置、搅拌装置、输料装置组成;电气系统包括主电路、控制回路和监控系统。连铸生产现场性能测试表明:气动加渣机的机械系统设计合理,电气系统稳定有效。     

液体静压导轨支承油膜的有限元分析

介绍了液体静压导轨支承的设计,并对其油膜压力分布进行了研究.根据流体润滑理论及雷诺方程,构建了导轨油膜压力的数学物理模型,提出了运用有限元法进行油膜刚度及导轨承载能力的分析与计算方法.借助非线性有限元软件Marc对一个应用实例进行了分析与计算,得到油膜压力的分布云图和曲线,求解出了油膜刚度和导轨的承载能力.计算结果表明,该方法计算结果精确,可以满足设计要求.     

吸湿性盐溶液振荡热管的传热特性研究

研究了10%(质量分数)LiCl吸湿性盐溶液作为工质的振荡热管传热特性。测试了在45％～90％充液率、10～100 W加热功率下振荡热管蒸发端温度及热阻的变化，并与去离子水工质的实验数据进行了对比。结果表明：在45％、55％的低充液率下，加热功率达到50 W以上时，LiCl溶液振荡热管的热阻明显比去离子水振荡热管低，能有效延迟烧干现象的发生。在62%的中等充液率，35W加热功率以上，LiCl溶液振荡热管的蒸发端温度较离子水振荡热管振荡频率快，幅度小且热阻低。在80%、90%的高充液率下，两种工质振荡热管的蒸发端温度曲线在平均温度、振荡频率、振荡幅度上都较为相似，热阻也比较接近。     

5kW锂电池模组BMS的研究与开发

设计了以MSP430为控制核心的用于5 k W锂电池管理系统(BMS).建立了关于电池荷电状态的模型,在实际估计中,采用开路电压和按时积分相结合的方法且有较高的精度;采取电池均衡充电的方案,补偿了电池容量的差异性,进而使得电池组的使用寿命延长.电池荷电状态估算的改进方案解决了按时计量法无法确定初始荷电状态、难以精准测得库仑效率等问题,确保了电池管理系统处于稳定工作状态.该系统具有抗干扰能力极强、硬件电路可靠、且十分经济的特点.经过实验验证,利用该系统进行SOC剩余容量估计的结果较为精确.     

基于GDP-电能消费耦合关系的中长期电量预测

建立了一种基于用电量和GDP之间耦合关系的中长期电量预测模型。首先利用协整检验和格兰杰（Granger）因果检验,剖析电能消费和经济发展之间的协整关系和因果关系,并建立中长期电量预测模型。然后采用误差修正方法对预测模型进行短期调节,以提高模型的鲁棒性以及预测精度。以某地区1991—2015年的用电量和GDP数据作为算例输入数据,结果表明：通过构建电能消费和经济发展之间的耦合关系,有助于提高预测模型的解释能力,同时含短期调节的中长期用电量预测模型具有更高的预测精度。