镍基高温自润滑材料专利分析综述

本文着重研究了镍基高温自润滑材料的全球专利申请状况、中国专利申请状况以及重点申请人情况,对其进行了统计与分析,以期掌握镍基高温自润滑材料的发展状况,为国内申请人在镍基高温自润滑材料专利布局和研发提供借鉴。     

基于多指标分析的路网单元抗震改造重要度评价

基于路网拓扑布局和桥梁结构属性,进行路段抗震提升重要度评价,可为公路交通系统震前加固改造、灾害应急准备等工作提供依据.本文采用4种不同特性的单元重要度评价指标:介数、连通概率灵敏度、路网震后通行时间和路网震前通行时间影响重要度,计算路段及其内部桥梁和道路单元的抗震提升重要度.为综合考虑多指标评价结果对单元重要度排序的影响,本文采用逼近理想排序法(TOPSIS)多属性决策方法评价路段的综合重要度.通过实例路网模型应用,分析了不同指标的特点,比较了单指标评价与多指标综合评价结果的差异.结果表明,不同指标的重要度评价结果存在明显差异,基于多指标分析的路段抗震改造重要度,综合考虑了网络拓扑结构、单元地震反应、单元通行能力、OD(起止点对)交通量的影响,为决策者提供了综合判别的依据.     

基于加速度传感器与GPRS的汽车运行状态监测系统设计

介绍了一种智能化加速度检测技术与移动GPRS网路通信相结合,数字化、实时性强的汽车运行状态监测系统。该系统以MSP430单片机与ADXL203加速度传感器构成数据采集器,加速度、速度及车牌号以UNICODE编码为数据传输格式,利用GPRSDTU的数据透明传输方式,依托GPRS和Internet,并使用基于＂组态王6.53＂软件开发的上位机管理系统,实现了汽车运行状态的远程监测和数据记录。     

物理共混制备有机白光电致发光器件

将有机荧光材料NPB,Alq3,DPVBi和Rubrene分别按照一定比例进行物理共混,作为物理混合层,制备了结构为ITO/物理混合层(120 nm)/LiF/Al的有机电致发光器件,研究了物理混合层中不同Rubrene比例对器件性能的影响.结果表明:随着Rubrene共混比例增加,器件色度发生相应改变,并呈现DPVB...     

基于N-BDAVBi的非掺杂高效蓝色OLEDs

采用真空蒸镀方法,制备了以N-BDAVBi为发光层的高效率非掺杂蓝色有机电致发光器件,器件的结构为ITO/2T-NATA(40 nm)/NPB( 10 nm)/N-BDAVBi( (3+d) nm)/ADN(7 nm)/N-BDAVBi( (3+d) nm)/ADN (7 nm)/Alq3 (30 nm)/LiF(0....     

弹性浅拱的非线性动力屈曲

采用非线性动力学方法探索了跌落冲击弹性浅拱的动力跳跃屈曲问题.由哈密顿原理得到结构的非线性动力平衡方程,同时采用单模态和双模态两种模态形式进行分析,并通过伽辽金方法得到结构响应的控制方程.文中讨论了系统平衡点的特性,研究了系统的吸引子及其吸引域等稳定性问题.数值结果表明:双模态分析法较单模态分析法精确;在某些情况下,单模态分析无法给出正确的屈曲临界条件和系统动力响应.另外,拱的初始位形变化对跳跃屈曲的临界条件影响显著,高拱具有更高的屈曲承载力.     

干式变压器浇注用环氧树脂体系的固化动力学

基于非等温DSC方法对干式变压器浇注用环氧树脂体系动态升温过程中的固化动力学进行了研究,采用无模型法得到了体系的活化能和指前因子与固化度之间的关系,发现该体系的固化反应不是简单的一步反应,而是复杂的多步反应.用唯象模型拟合法对DSC测试结果进行了非线性拟合,两者吻合很好,相关度达99.51%,表明该体系符合通用n级三步分支反应模型.最后用唯象模型对该体系的等温反应进行了预测,结果显示,相同固化时间下,固化温度越低,体系的固化度和固化速率也越低.     

应用油藏测井技术 实施挖潜增效

通过动态监测技术的引进和实施,监控油水井井底压力变化、研究油藏剩余油饱和度分布规律,并利用监测资料的解释结果,结合生产实际指导实施挖潜,提高油田开发效果。     

基于SPH方法鸟撞飞机风挡问题的数值模拟

鸟与飞行中的飞机相撞是飞机结构损坏的重要因素，严重时会引发机毁人亡的灾难性事故。 对高速低空飞行的军用飞机而言，风挡部分抗鸟撞的研究对保证飞行安全尤其重要。本文基于飞 机圆弧风挡受鸟体撞击的实验观察，建立了国产某型军用飞机圆弧风挡及鸟体的有限元分析模型， 利用基于SPH的流固耦合方法分析了圆弧风挡受鸟撞击问题。计算结果得到了风挡结构的变形、 位移、应变等几方面的数据，与实验结果基本吻合，同时给出了500~650km/h速度范围内的撞击 力和应力时程曲线、风挡发生破坏的临界撞速、圆弧风挡在经受鸟体撞击时发生破坏的可能位置 及其破坏方式。研究结果验证了SPH方法在分析鸟撞问题中的优越性，也为风挡的安全设计和研 制新机型提供了有价值的数据。     

基于支持向量机的小样本数据概率分布模式自动识别

在装备可靠性工程领域,小样本数据概率分布模式识别是亟需解决的一个难题.统计学习理论是专门研究小样本情况下机器学习规律的理论,支持向量机是当前最新的、基于统计学习理论的机器学习算法.根据现代统计学原理提取了数据分布特征参数,采用支持向量机分类算法构建了小样本数据概率分布模式自动识别模型.测试结果表明,模型对小样本数据概率分布模式具有较强的识别能力.