大型再制造机床运动结合部的热变形分析

在高速重载高精度机床切削过程中,多种热源的作用会使导轨运动结合部产生热变形,采用红外测温仪测定机床导轨面的温度分布,然后利用有限元软件ABAQUS,计算出结合部的热变形量,评估热变形对几何精度的影响,最后优化配置床身导轨结合部。结果表明:合理布置床身的导轨支撑,使得导轨运动结合部上的变形量得到抑制不致出现过大突变。因而必须考虑大型部件空间分布的温度场对机床结合部精度的影响,可为大型机床的再制造提供参考。     

生物化学创新型实验教学模式的研究

生物化学是生物与制药工程类专业学生必修的课程之一,为了能够更好的调动学生的学习积极性和培养学生的综合实验能力,南京工业大学自创了一套以＂开放、滚动、自主＂为主轴的实验教学方法,为高校生物化学实验的教学改革提供了新的思路。     

斜面抛体滚动模型制作与研究

基于对物体曲线运动的研究,制作了"斜面抛体滚动"模型。此模型可以帮助中学生形象生动地演示物体的曲线运动,方便学生对曲线运动的理解。本文详细介绍了此模型的原理及制作方法。     

数字静态型电压继电器的设计与应用

随着国民经济的飞速发展,我国电力行业发展迅猛。电力控制中对电压继电器的性能也提出了更高的要求。本文重点介绍一种主要用于电力系统继电保护过程控制的数字式高精度电压继电器的设计与应用。该集成电路式电压继电器的控制精度远高于DY型等常规电压继电器;并具有体积小、功耗低、触点形式多样等优点。优良的性能使它在电力系统继电保护及工业自动化领域深受欢迎,并得到广泛应用。     

导轨式非接触电能传输系统功率和效率的分析与优化

针对常用的导轨式非接触电能传输(CPT)系统传输功率和效率的优化问题,基于阻抗特性,提出了一种计算导轨式CPT系统传输功率和效率的新方法.通过分析得出了系统传输功率与磁芯等效磁阻、系统工作频率以及与原边导轨和副边线圈匝数等因素之间的关系.同时根据实际系统的传输功率要求,给出了导轨式CPT系统的一种优化设计方法,该方法通过优化系统输入电压和原、副边线圈匝数等参数,实现功率传输的优化控制,并最大限度地提高系统的效率.最后,通过实验验证了理论分析的正确性.     

CO_2跨临界循环双级滚动转子压缩机的设计与分析

环境问题的突出引起人们对CO2作为制冷剂的更多关注.CO2跨临界循环需利用双级压缩技术提高循环效率,因此对核心部件双级滚动转子压缩机进行自主开发设计,分析了双级压缩机工作腔内的吸气、压缩、排气过程和结构特点;设计了一定工况下的CO2跨临界循环双级滚动转子压缩机;根据设计的结构参数进行了运动和受力分析,并以此为指导,在摩擦严重的部位进行结构特殊化处理,如在滑板端部增加密封柱,以减小摩擦和泄漏,提高压缩机效率.     

基于模糊滚动RRT算法的移动机器人路径规划

研究了环境未知情况下的移动机器人路径规划问题,将快速扩展随机树(RRT)算法与基于滚动窗口的路径规划相结合,提出一种新的移动机器人路径规划算法,克服了RRT算法通常只能在已知环境中进行移动机器人路径规划的限制。规划时只考虑窗口环境地图,提高了RRT算法规划效率,保证了算法的实时性。针对RRT算法路径规划缺乏确定性的问题,结合人类经验及模糊控制理论,以概率来随机取点,并引入启发式估价函数,使随机树易于朝目标点方向生长。同时运用回归分析生成新节点,增强了算法搜索未知空间的能力,避免了可能产生的局部极小。最后仿真实验验证了该算法的有效性。     

有偏分布下的动态风险测度及MRC-SPA检验

以沪铝期货市场为研究对象,针对金融市场的有偏性、尖峰厚尾性,结合条件极值理论与SKST分布刻画金融市场的极端风险,同时运用滚动时间窗口方法对不同波动率模型进行样本外动态VaR预测。鉴于传统的回测检验无法有效判断不同波动率模型风险测度效果的优劣性,本文引进一种新的风险检验方法——MRC-SPA检验,实证结果显示EVT有效提高了GARCH模型的样本外动态VaR预测精度,其中GARCH-SKST-EVT-POT模型以较小的市场风险资本实现风险规避,预测效果最优。     

高速道岔曲尖轨疲劳裂纹成因分析

根据高速铁路18号单开道岔的基本轨-曲尖轨设计廓形和实测廓形数据,采用车辆-道岔动力学模型,分析了列车逆向-侧向过岔时轮载位置的转移、基本轨和尖轨上的接触斑法向应力和疲劳裂纹指数,提出了高速道岔曲尖轨疲劳裂纹形成的原因。研究发现：高速道岔基本轨和尖轨实测廓形显示尖轨降低值存在不足,使得同一转向架1、2位轮对的外轮轮载转移分别过早和过快,且随着车轮和钢轨廓形磨耗,这种情况进一步恶化。由此造成曲尖轨受到较大的法向接触应力,特别是1位轮对的外轮对曲尖轨轨肩和轨距角疲劳裂纹的形成贡献度最大。曲尖轨最早出现裂纹的区域在其顶宽20~50mm范围内。     

精细化气象因子对短期电力负荷预测的影响研究

为分析电力负荷变化特征与气象要素的关系,定量解析气象因子对电力负荷预测的主要贡献,该文以华中电网某地区为研究对象,预报因子选用电力负荷和精细化气象数据,依据逐步回归和BP神经网络模型建立滚动预报模型.通过研究发现：当日负荷除与历史负荷有较好的相关关系外,当日温度与前一日温度对负荷也有较大的影响.气象因子在逐步回归和神经网络预测方法中对负荷预测准确率的提升均有正的贡献,贡献率分别为0.28%～17.87%和0.97%～17.78%.尤其是转折天气条件下,精细化气象因子对短期负荷预测的准确率的提升尤为重要.