TiB_2化学镀铜对微波烧结TiB_2/Cu复合材料性能的影响

应用TiB_2预氧化的化学镀铜方法对TiB_2表面进行镀铜,通过微波烧结制备了TiB_2镀铜前后的TiB_2/Cu试样。应用扫描电镜(SEM)观察了TiB_2镀铜形貌,并考察了镀铜TiB_2及其含量对微波烧结TiB_2/Cu材料致密度、电导率和热膨胀性能的影响。结果表明,通过TiB_2预氧化实现了TiB_2表面镀铜,且镀铜效果较好;在TiB_2相同含量条件下,镀铜后试样的电导率明显提高,并随着TiB_2含量的增加提高幅度增大,但致密度稍有下降。同时,镀铜后TiB_2/Cu试样的热膨胀系数明显降低。热膨胀理论模型计算结果表明,TiB_2未镀铜时试样的膨胀系数与ROM模型计算值相符合,而镀铜的膨胀系数与Kerner模型计算值相吻合,这说明镀铜后能很好地改善TiB_2颗粒与基体的界面结合情况。     

微波和常规烧结制备纳米Al_2O_3/3Y-TZP陶瓷

采用共沉淀法制备Al2O3/3Y-TZP纳米粉体,粉体压制后通过微波和常规烧结制备Al2O3/3Y-TZP陶瓷,并研究两种烧结方法对Al2O3/3Y-TZP陶瓷相对密度、抗弯强度、断裂韧性和断口形貌等的影响。结果表明,共沉淀法制得的Al2O3/3Y-TZP纳米粉体晶粒细小、均匀,近似球形,尺寸为40~60nm;随烧结温度的升高,两种烧结方法制备的陶瓷试样相对密度、抗弯强度和断裂韧性均先升高后降低;与常规烧结相比,Al2O3/3Y-TZP陶瓷的微波烧结温度明显降低,时间显著缩短,且晶粒更细小,相对密度、抗弯强度和断裂韧性显著提高。     

Identification on rock and soil parameters for vibration drilling rock in metal mine based on fuzzy least square support vectormachine简

A single freedom degree model of drilling bit-rock was established according to the vibration mechanism and its dynamic characteristics. Moreover, a novel identification method of rock and soil parameters for vibration drilling based on the fuzzy least squares （FLS）-support vector machine （SVM） was developed, in which the fuzzy membership function was set by using linear distance, and its parameters, such as penalty factor and kernel parameter, were optimized by using adaptive genetic algorithm. And FLS-SVM identification on rock and soil parameters for vibration drilling was made by changing the input/output data from single freedom degree model of drilling bit-rock. The results of identification simulation and resonance column experiment show that relative error of natural frequency for some hard sand from identification simulation and resonance column experiment is 1.1% and the identification precision based on the fuzzy least squares-support vector machine is high.     

微波场中铜粉烧结颈形成和晶粒长大动力学

研究了球形铜粉烧结颈形成和晶粒长大过程中的物质迁移机制,分析微波混合加热条件下铜粉及其压坯的烧结动力学。结果表明:在微波混合加热条件下,铜粉烧结颈的形成和晶粒长大方式均以体扩散为主;烧结颈形成阶段的扩散激活能为256 k J/mol,与纯微波烧结和传统加热方式一致;晶粒长大阶段的扩散激活能为89.8 k J/mol,介于单模腔和多模腔纯微波烧结的中间,而远低于常规烧结时的扩散激活能。     

基于模糊自适应变权重算法的采场冒顶函数链神经网络预报

为提高采场声发射事件率预报精度,将采场声发射事件率不同的单个预测模犁的预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经嘲络拟合充要条件的基础上,结合模糊自适应变权重算法计算函数链神经网络权重,对采场声发射事件率进行基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测,对其预测结果再进行函数链神经网络算法拟合,然后结合采场冒顶尖点突变模型的判别式对采场冒顶进行预报.某铅锌矿采场冒顶预报结果表明,基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法的预测误差小于0.3%,可实现采场冒顶精确预报.     

TiB2含量对微波烧结TiB2/Cu复合材料组织和磨损性能的影响

为考察TiB2含量对微波烧结TiB2/Cu复合材料组织和磨损性能的影响,采用微波烧结技术制备了含TiB2体积分数不同的TiB2/Cu复合材料.测试了试样的密度和显微硬度,分析了试样的组织.应用摩擦磨损试验机测试了试样在不同载荷下的磨损性能,并应用扫描电镜(配能谱仪)观察和分析了试样磨损面形貌和成分.结果表明:随TiB2含量增加,试样中孪晶数量减少;晶粒反而随TiB2含量增加而增大,其长大方式是晶界绕过团聚颗粒后进行合并而长大;试样的耐磨性能随TiB2含量增加而显著提高,其主要的磨损机制也由粘着磨损逐渐向磨粒磨损转变.     

新型偏磁式谐振接地与保护

在系统地研究了偏磁式谐振接地及保护系统的基础上。提出了一种全新结构的偏磁式消弧线圈，它由一个三柱铁心和五个线圈组成，铁心上有两级减小截面的部分，该部分为磁化区。通过中性点注入工频电流可测量电网电容电流，调谐消弧线圈。还提出了增量函数法接地选线判据，它包括针对永久性接地情况的零序电流增量函数法和针对暂态接地情况的零序能量增量函数法。开发出偏磁式谐振接地及保护成套装置，并进行了系统的模拟试验。一年多的现场运行实践表明：消弧设备补偿效果好、增量函数原理接地选线装置选线准确、动作可靠。     

Safety diagnosis on coal mine production system based on fuzzy logic inference

According to the randomness and uncertainty of information in the safety diagnosis of coal mine production system (CMPS), a novel safety diagnosis method was proposed by applying fuzzy logic inference method, which consists of safety diagnosis fuzzifier, defuzzifier, fuzzy rules base and inference engine. Through the safety diagnosis on coal mine roadway rail transportation system, the result shows that the unsafe probability is about 0.5 influenced by no speed reduction and over quick turnout on roadway, which is the most possible reason leading to the accident of roadway rail transportation system.     

FDM和RCMDE结合的特征提取与故障诊断

为提取有效特征向量以实现航空发动动机转子的故障诊断,针对航空发动机转子振动信号的非线性、非平稳的特性,首先,应用傅里叶分解方法(Fourier decomposition method,简称FDM)提取航空发动机转子信号的边际谱重心及最大能量层的谱重心;其次,计算振动信号的精细复合多尺度散布熵;最后,应用双阶自适应小波聚类方法对特征空间实现故障分类与识别。应用航空发动机转子试验器采集的样本验证表明,上述方法提取的特征值准确且波动小,同种故障类型的特征值集中,不同故障类型之间差异大,有利于提高多种故障类型混合的诊断精度。     

双阶自适应小波聚类的航空发动机故障分类与识别

为了快速准确地实现航空发动机转子故障的分类与识别,提出了双阶自适应小波聚类方法。双阶自适应小波聚类过程是:首先采用粗网格量化数据空间,找出存在聚类的空间区域,实现数据的预分选聚类;然后统计子聚类的信息,计算其二次聚类的量化值;最后对子聚类的数据空间进行自适应细划分,实现子聚类数据空间的小波聚类。应用双阶自适应小波聚类方法对航空发动机转子的正常、不对中、碰摩、松动故障进行分类与识别,结果显示4种类型被正确分类。因此表明,对于密度分布不均匀的多类型混合数据,双阶自适应小波聚类方法能够根据数据分布特点自适应的量化网格,实现故障的正确分类与识别,诊断精度显著高于传统的小波聚类方法。