激光扫平仪垂直扫平误差测量方法研究

为了检测控制激光扫平仪垂直扫平面铅垂精度,对激光扫平仪垂直扫平误差进行了分析。利用球面三角形的正弦和余弦定理,推导了激光扫平仪垂直扫平面倾斜误差计算公式,建立了锥角误差和倾斜误差几何叠加的激光扫平仪垂直扫平误差数学模型,搭建了基于水平轴线对称布局的双光管专用检测装置,设计了先分项测量、后按数学模型叠加的激光扫平仪垂直扫平误差测量方案,并进行了测量试验验证。结果表明：采用所提方案获得的仪器不同姿态下垂直扫平误差测量结果的最大差值不超过6.3″,优于传统方案的16.5″,证明所设计的测量方案可行,构建的数学模型准确可靠。     

一种基于最佳相似性的人脸检测算法

为了解决传统模板匹配算法在人脸检测中检测率低和速度慢的问题,提出一种新的人脸检测算法(BSICP).引入最佳相似性作为相似性度量,只考虑匹配图像之间的相似点,减少错误匹配;以尺度迭代最近点算法作为搜索策略代替传统的逐点扫描匹配方法,加快检测速度.实验结果表明,该算法在IMDB-WIKI数据库中的五组变换图像下检测率均能达到97％以上,而且速度保持在0.076 s左右,具有很好的检测效果.     

动力锂电池悬浮烘箱风速场特性分析与结构优化

为提升动力锂电池悬浮烘箱的干燥性能,探究烘箱内风速场的匀流特性,以中部进风式悬浮烘箱为模型,对其风室风速场进行数值模拟分析,通过量化指标评价各风刀出口的风速均匀性.在特定工况下展开试验并验证了数值模拟结果的准确性.针对风室内气流发展紊乱和各风刀出口风速分布不均的现象,对烘箱结构进行优化设计.结果 表明,烘箱内涡流现象减弱,气流发展平稳.各风刀出口的平均风速值均方差减小,风速分布均达到了不均匀系数＜5％的良好评价指标,整体风刀出口风速的平均不均匀系数由6.9％降至1.5％,气流整体分布均匀性得到明显改善.研究结果可为新型烘箱的设计与生产提供理论依据.     

超声滚压参数对18CrNiMo7-6齿轮钢表面性能的影响

目的研究在不同加工参数下,对18CrNiMo7-6齿轮钢进行超声滚压加工后表层质量的变化,并得出其显著性顺序。建立表面粗糙度的解析模型,研究进给量、滚压次数和初始表面粗糙度对表面质量的影响,并与试验结果作对比。方法采用车刀将固定在车床卡盘上的18CrNiMo7-6齿轮钢棒状材料的端面进行精车后,采用超声滚压试验装置对精车后端面进行加工处理。采用三维形貌测量仪等专用设备,对加工完成后的试样表面表面粗糙度、表层显微硬度、表面二维形貌和表层残余应力等进行检测,然后利用正交试验,寻找对试样表面粗糙度影响的显著性因素,建立表面粗糙度的解析模型,对比试验数据和解析模型数据,研究超声滚压对表面粗糙度、表面二维形貌、表层显微硬度和表层残余应力的影响。结果得到的显著性顺序为进给量、主轴转速、次数、振幅、静压力,并且前述给出的粗糙度解析模型可以较好地预测超声滚压后的表面粗糙度,计算得到的理论数据与试验数据较为接近。试样表面的粗糙度Ra由车削加工的3.003μm减小为0.468μm,齿轮钢表层形成了明显的加工硬化层,其深度约为260μm;表层显微硬度从未处理的360.9HV升至417.6HV,比率为15.7%;表层内形成了勺形分布的残余应力,在距离表层60μm处,最大残余压应力形成,为–790.97 MPa,残余压应力层深度达到了800μm。结论超声滚压加工可以显著提高18CrNiMo7-6齿轮钢试样的表面性能,其中以滚压进给量的影响最为显著。     

生物质热解利用中主要催化剂的研究进展

催化热解目前逐渐成为生物质转化利用技术的主要研究方向,相比常规热解,催化热解可以对生物油进行有效提质并且定向产生高值化产品。本文通过对近年来新兴的催化剂进行综述,包括分子筛类催化剂（ZSM-5、HZSM-5、USY等）、炭基催化剂、金属氧化物、白云石、整体式催化剂等,了解了目前生物质热解利用中催化剂领域内的最新研究进展。文中指出,良好的催化剂是保证反应顺利进行的关键,不同催化剂定向产生的高值化产品也有所不同,因此催化剂的正确选择对于生物油的提质起着重大作用。根据目前领域内所研究内容,本文还对各类催化剂的优缺点、产物特性进行了详细比较,并针对该技术现有问题提出了部分建议并进行展望,为以后生物质热解领域催化剂的研究提供了重要的理论依据。     

旋转行波型超声电机定子的非线性动力学分析

超声电机作为一种新型电机,独特的性能使其在如太空探索、精密仪器等一些特殊领域有着广阔的应用前景。然而,超声电机的强机电耦合非线性特性使其在工作过程中往往会产生频率漂移、跳跃等非线性现象,从而影响电机工作的稳定性。用四阶Runge-Kutta法、Lyapunov指数、Poincaré截面等方法获得了旋转行波超声电机定子在单相激励下的非线性振动响应特性,研究了定子振动响应的Hopf分岔以及由Hopf分岔通向周期解的变化过程,该结果对进一步改善行波型超声电机输出特性的研究具有一定的参考意义。     

超高速动静压推力轴承特性优化分析

利用有限元法和复合形法对一种新型结构的超高速动静压推力轴承进行了静态、动态性能计算和重要参数的优化设计,在保证轴承承载能力的情况下,有效地降低了摩擦功耗.计算结果对降低超高速旋转机械的摩擦功耗和温升具有一定的理论意义和较大的实用价值.     

铁电材料在电热制冷中的应用进展

简要综述了国内外铁电材料的研究现状,重点讨论了陶瓷材料、薄膜材料和高分子聚合材料在电热制冷中的应用现状。阐述了各种材料的发展现状及研究方向。对迄今为止国内外制作的一系列电热制冷原型机进行了一定的总结。     

基于约束支持向量回归的电站锅炉燃烧优化建模

为建立一个有效的电站锅炉效率与NOx排放浓度预测模型,在最小二乘支持向量回归算法（Least Squares Support Vector Regression,LSSVR）基础上进行改进,提出了约束支持向量回归算法（Constraint Support Vector Regression,CSVR）,通过优化支持向量的选择策略,来增强算法泛化能力和对不良数据的抵御能力。初始数据经主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)后,输入基于CSVR算法的锅炉燃烧模型进行训练,并将建模结果与LSSVR算法和BP神经网络算法进行了比较。结果表明：使用PCA对数据预处理后,输入变量维数由五维降到三维,简化了模型结构,同时又保留了输入数据的主要特征。在相当的平均预测误差水平上,CSVR算法选用支持向量数目分别只有83个和117个,远少于LSSVR算法选用的900个;CSVR的最大预测相对误差只有3%,远低于LSSVR的25.8%,BP算法介于两者之间。     

基于热力学的生物油重整制氢低CO工艺优化

针对燃料电池氢源低CO含量的应用需求,对生物油水蒸气重整制氢工艺进行了热力学分析,并利用响应面法优化得到了高氢低CO工艺条件。在温度300～1 500 K、压力0.1～0.7 MPa和水碳比1.0～7.0条件下,对生物油水蒸气重整制氢进行了热力学分析,发现高温、低压、高水碳比有利于产氢,低温、较高压力和高水碳比会抑制CO生成;确定反应温度、压力和水碳比为分析变量,以高氢产率和低CO干基摩尔浓度为优化目标,利用响应面法进行预测分析,得到了适合燃料电池应用的生物油水蒸气重整制氢低CO工艺条件。结果表明,预测的优化结果与相近反应条件下的实验对比结果接近;比较响应面预测优化结果的氢产率和CO干基摩尔浓度与Aspen Plus热力学模拟结果的相应值,参数误差均小于5%。生物油水蒸气重整制氢具有高氢低CO效果的热力学最优条件：温度为814.98 K,压力为0.10 MPa,水碳比为6.00,在此条件下,氢产率为88.74%,CO干基摩尔浓度为3.07%。