二甲基苯甲酰亚甲基溴锍盐与瓜环的相互作用研究

利用^1H NMR技术、等温滴定量热（ITC）法和紫外吸收光谱等手段,研究了瓜环与二甲基苯甲酰亚甲基溴锍盐的相互作用.结果表明：Q[7]与二甲基苯甲酰亚甲基溴锍盐相互作用时,将其苯环包进Q[7]内腔内,形成1∶1的包结物.而Q[8]将两个二甲基苯甲酰亚甲基溴锍盐的两个苯环包进其内腔内形成1∶2的包结物.进一步通过热分析发现,包结物形成后,能够增强瓜环和二甲基苯甲酰亚甲基溴锍盐的热稳定性.     

镍基热喷涂层对列车车轮铸钢抗制动热疲劳损伤作用机制探讨

这里主要研究了镍基热喷涂层对车轮铸钢材料抗热疲劳的作用机制,分别对有涂层试样和未涂层试样进行了450～20℃温度幅下热疲劳试验.研究发现,镍基涂层试样在涂层表面出现一些腐蚀坑和微裂纹,但具有层状结构的韧性镍基涂层未出现剥落现象,涂层层状结构阻碍了涂层裂纹向基体的传播,镍基涂层很好地避免了基体材料的热疲劳损伤.而在同等条件下,未涂层试样不论是表面还是断口处都已经遭受到了较为严重的破坏.     

钕铁硼工件视觉检测包装系统的研究

针对目前钕铁硼生产企业对工件成品尺寸外观检测及批量包装提出的新要求,运用先进的视觉检测技术、热收缩包装技术及自动流水线技术,实现了对规则外形钕铁硼成品工件包装的流水作业,检测包装的效率可超过100片/min。     

基于修正模态应变能法的硬涂层薄板阻尼性能预估

在考虑硬涂层材料的小阻尼特点以及经典模态应变能法计算误差的前提下,提出了一种适用于硬涂层复合结构阻尼性能预估的新方法.推导了修正模态应变能法的原理性公式.以一个涂敷Mg-Al硬涂层的悬臂薄板为例进行了实例研究,并讨论了硬涂层材料参数、涂层厚度对结构系统阻尼性能的影响.结果发现增大硬涂层的杨氏模量、损耗因子及厚度均可提高复合结构的阻尼性能.相关研究成果可为硬涂层材料制备及阻尼减振设计提供参考.     

火焰长度可调式燃烧器的数值模拟

对一种火焰长度可调式燃烧器的燃烧过程建立了数学物理模型,以Fluent63为平台,采用数值模拟的方法研究了热负荷及中心燃料流量与燃料总流量之比β对燃烧室内温度分布和火焰长度的影响.结果表明:改变外围燃气与中心燃气之间的流量比,能够在热负荷不变条件下,实现对燃烧室内温度场和火焰长度的调整.在同一热负荷条件下,燃烧室内的温度场和最高温度都依β而变.随β的增大,燃烧室内的前部高温区逐渐缩小,后部高温区逐渐增大并前移.当β小于05时,火焰长度随β的增大而缩短,而当β大于05时,火焰长度随β的增大而增长,β等于05时,火焰长度最短.     

冷轧过程热滑伤缺陷预报与控制软件

在实验室对SUS430不锈钢进行了冷轧润滑实验研究,建立了变形区油膜厚度数学模型.根据统计学原理,利用回归拟合方法给出了热滑伤变形区临界油膜厚度模型,进而提出了基于比厚度法的热滑伤缺陷判定准则.在VisualC++60环境下,通过SQLServer2005实现数据存储和调用,采用MFC技术开发了不锈钢冷连轧表面热滑伤预报与控制软件,并实现了软件的在线应用.统计结果表明:在线使用该软件的热滑伤命中率达到8774%,现场不锈钢卷热滑伤发生率下降8381%,不锈钢卷轧制速度提高93%.该软件对不锈带钢表面质量控制、分析和解决冷连轧热滑伤缺陷问题具有重要意义.     

电感应再加热对低合金钢热轧组织影响的模拟

利用热模拟试验机Gleeble1500D研究了低合金钢变形后,冷却至一定温度进行电感应再加热后微观组织的变化情况.在不同冷却温度,以及淬火和正火两种热处理方式下,研究了再加热过程对微观组织的影响.结果表明:变形后再加热过程对淬火试样组织影响较大;冷却温度处于两相区时,电感应再加热过程能改善温度分布均匀性,影响铁素体相变过程和碳氮化物的析出行为,促进晶粒长大,能够有效地控制和改善淬火热处理钢材的微观组织和性能.     

井下避难硐室温湿度分布及耦合机理研究

为提高避险人员的生存舒适品质,建立基于密闭小空间的载人试验,对人体热舒适的温湿度耦合影响进行了定量分析和研究,验证了避难硐室配置制冷除湿装置的必要性,并对硐室内温湿度的主要扰动源进行分析和计算.采用CFD技术,构建了氧气瓶供氧时的避难硐室三维模型.模拟结果表明:无空调时避难硐室温湿度在9h内能达到33℃,90%,即人体闷热的环境条件;通过制冷除湿装置能有效地将其控制在30℃,83%以下.通过现场载人试验,验证了数值模拟的可靠性,并得硐室内温度达到28℃时,相对湿度应控制在80%以下.为避险设施设计提供指导性依据.     

基于状态空间模型的机床热误差动态建模

提出了一种基于状态空间模型的机床热误差建模方法,以几个关键温度点的温升为输入,结合状态变量和干扰来确定热误差输出,由子空间辨识算法得到模型参数.同时,在一台数控车床上进行实验,以探究模型的精度和鲁棒性.结果表明:在不同的转速条件下,所提出的模型能够补偿70%的热误差;与自回归模型的建模方法相比,状态空间模型表现出更优异的鲁棒性.     

基于模糊聚类测点优化与向量机的坐标镗床热误差建模

为了研究电主轴系统热特性对机床精度的影响,建立了主轴轴向及径向热误差模型.以精密坐标镗床为对象,采用五点法对主轴热误差进行测量,并分析了转速对主轴热误差及温度场的影响规律.利用模糊聚类分析法对温度变量进行分组优化,选出对热误差敏感的温度变量,建立主轴轴向热伸长及径向热倾角的最小二乘支持向量机(LS-SVM)以及多元线性回归(MLRA)的综合热误差模型,并设定了预测优度评价标准.结果表明:模糊聚类分组法能有效降低温度变量间的多重共线性,并提高模型的稳定性;LS-SVM模型具备全局寻优的特点,可实现不同工况的高精度预测,预测精度可达90%,且比传统的MLRA模型有更好的通用性以及更强的泛化能力,可作为后期热误差的补偿模型.