剃齿时齿形中凹现象的形成机理

本文综合啮合原理、微分几何和弹性力学的基础理论,对剃齿过程中刀具齿面和被剃齿轮齿面间的失配进行了分析。最后利用径向力求出了齿面间的压切量,从而解释并验证了剃齿过程中产生的齿形中凹现象。这对提高剃齿精度、降低噪音有着重要意义。     

高精度步进压印机热误差的建模分析

为了消除由紫外光曝光所引起的步进压印机的热误差，以提高压印机的套刻对准精度，运用逐步回归分析法选取了压印机上温度测量点的数量，将压印机上布置的温度传感器从15个减少到6个，并建立了压印机温度测量关键点处的温度与压头在x、z方向热误差关系的数学模型．实验结果与模型计算结果的对比分析表明，模型的热误差预测精度在x方向可以达到899／6，而在z方向可以达到939／6．应用表明，该方法是一种在压印机热误差建模中选择温度测量关键点的有效方法，可避免热误差建模过程中的变量耦合问题，从而提高了模型的精确性．     

偶应力两层流体通过狭窄管腔时外围层的粘度效应

本文讨论了偶应力两层流体通过带有柔和狭窄的刚圆管时的流动特性,导出了速度、流量、阻抗和壁面最大剪应力的解析式,考察了外围层粘度和厚度的效应,并作了数值计算;是对单层偶应力流体狭窄流动及两层牛顿流体(粘度不同)狭窄流动的推广。     

溶剂萃取法制备碳酸盐的热力学讨论

向金属氯化物(Ⅰ)的水溶液中通入CO_2气体,以期制备相应的碳酸盐和酸式碳酸盐,在常温常压下,体系的△G>0,反应几乎是不可能的。向反应体系中加入有机溶剂(S),使生成的HCl即被萃取,可促进Ⅰ的继续转化。分析计算表明,S对HCl必须有很强的萃取能力,其K_萃须在10~5以上。研究了加入有机溶剂N_(235)前后,体系的热力学状态、函数及其变化。加入N_(235)后,K_萃值增大了5个数量级。考察了温度、时间和通气次数对系统热力学性质的影响。根据反应的耦合原理和热力学分析,提出萃取剂选择的原则。结合实验数据的估算说明:溶剂萃取法由Ⅰ和CO_2制备碳酸盐的工艺路线是可行的。     

液压蓄能式风力机组并网转速解耦优化控制

针对在风速、同步发电机负载变化情况下,液压蓄能式风力机组并网转速控制问题,提出一种新型并网转速控制方法——解耦广义预测优化控制方法（Decoupled Generalized Predictive Optimization Control, DGPOC）.首先,DGPOC利用基于广义预测的前馈解耦方法解除变量马达摆角和蓄能器比例阀开度之间的耦合关系,进而调节蓄能器比例阀,依靠蓄能器吸收波动流量,同步调节变量马达摆角实现恒转速控制,解决因风速、同步发电机负载变化引起的变量马达转速波动问题; 其次,将蓄能器比例阀的能量损耗作为性能约束项,加入到优化目标函数中,求取最优控制量,从而提高液压蓄能式风力机组风能利用率; 最后,利用建立的MATLAB-AMESim联合仿真实验平台验证DGPOC方法的有效性.实验结果表明： DGPOC方法不仅可以实现变量马达摆角和蓄能器比例阀开度两个变量的解耦,提升变量马达转速控制的快速性及鲁棒性,而且能够降低系统的能量损耗.     

数控仿形系统中的数字化技术

利用仿形仪扫描模型表面,自动生成描述模型表面的数控指令,实时转存到软磁 盘中。利用上述的数字化结果在数控功能支持下进行数字化加工,可以加工出各轴独 立改变比例的工件和镜像的工件,也可以实现阴阳模工件的配对加工。数字化技术在 模具及复杂表面加工中有童要意义。     

睡莲科植物酯酶同功酶的数量分类研究

采用垂直平板聚丙烯酰胺凝胶盘状电泳技术,对国内睡莲科植物（包括６个属的６个代表种及３个品种）的叶片进行了酯酶同功酶的测定,初步结果表明被测植物均有各自稳定的酯酶酶谱．运用数量分类学方法对被测植物进行聚类,其中白睡莲与其派生的红睡莲和黄睡莲２品种聚为一类,南芡与北芡亦聚为一类,而此２类与萍蓬草、莲、莼菜和王莲的亲缘关系较远,且后４种植物之间亲缘关系亦远．该结果与由过氧化物同功酶酶谱的分析结果基本相似．     

基于新型相似日选取和VMD-NGO-BiGRU的短期光伏功率预测

光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）优化双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法.     

应山灵芝研究初报

对湖北应山灵芝的生态,生物学特性及其驯化栽培进行了研究。