四辊冷轧平整机振纹问题研究

针对某平整机带钢表面振纹问题进行了一系列的研究和实验。在平整机六自由度垂直振动模型基础上，通过对辊系振动信号分析和比较，得出了平整机振动与振纹之间的关系：连续振纹是由工作辊垂直振动产生的，振动核心频率与系统第六阶固有频率相符；非连续振纹是由垂振和冲击现象共同影响生成的。实际生产表明优化传动系统、降低轧制速度、合理安排生产次序对抑制振纹具有良好的效果。     

内燃机车司机室隔振性能优化研究

柴油机与发电机动态激励是内燃机车的主要激振源之一,其激起的振动通过车体底架传递至司机室,引起司机室振动,设计科学合理的司机室隔振结构与参数对提高司机室结构可靠性与乘坐舒适性具有良好的理论指导意义与工程实用价值.本文针对某型内燃机车司机室隔振问题,建立了机车司机室6自由度动力学理论模型;结合隔振原理、能量解耦原理、生物遗传算法建立了机车司机室隔振优化分析方法,获得了司机室隔振参数的合理配置方案;最后,通过有限元法仿真分析了实测柴油机与发电机激振下隔振参数改进前后的司机室振动响应,验证了提出的隔振方案的有效性.     

建(构)筑物拆除爆破塌落触地的试验研究及数值模拟

利用混凝土块自由下落撞击C40、C30、C20混凝土平台来模拟建(构)筑物拆除爆破塌落触地引起的地震效应。使用爆破振动智能检测仪等设备,通过改变混凝土块自由下落高度、冲击面状态(长、短边朝测点的方向)、混凝土平台类型来检测塌落体触地产生的振速和振动频率。分析试验数据:以C40平台为例,下落高度为10 cm,当变为5 cm时,混凝土平台水平方向上离落点距离为40 cm、80 cm处的两个测点最大振速减少了33.4%、21.7%;当其他条件相同,仅改变冲击面状态,由短边变为长边时,最大振速下降16.2%;当平台由C40变为C20时,最大振速下降37.4%。通过数据分析可知:建(构)筑物拆除爆破过程中,地面刚度越高、塌落高度越高、冲击地面为短边朝向测点时,塌落体引起最大振速越大,对周围保护对象造成的危害越大。因此在工程实践中,采取措施减少这些因素引起的损失很有必要。最后,通过ANSYS/DYNA对试验过程进行数值模拟,得到撞击瞬间混凝土块受力大小情况和撞击平台的混凝土块中心处的瞬时振速。试验所测振速与模拟结果有较好的吻合。     

高速列车运行于软土地基线路引起的地面振动研究

基于车辆-轨道耦合动力学理论和有限元方法,建立了高速列车-轨道垂向耦合模型和轨道-土体有限元模型,提出了一种研究列车作用下地面振动问题的数值模拟方法.以高速铁路软土地基线路为例,分析了高速列车运行引起的地面振动特性,并探讨了采用水泥土搅拌桩加固软土地基对地面振动水平的影响.结果表明：当移动荷载速度达到土体表面的Rayleigh波波速时,匀质土体会产生类似于结构物共振的现象,而土体阻尼的存在能有效地降低地面振动水平,同时抑制临界车速下振动的突增;随着高速列车运行速度的增加,地面振动水平会不断提高,车速对地面振动的影响主要体现在近轨道区域内;软土地基加固后,地面振动位移和加速度均有不同程度的降低,距离地基加固区越近,水泥土搅拌桩的加固和减振效果越明显.     

国内外运载火箭POGO抑制技术研究进展

本文描述了美国、前苏联、欧洲、日本和中国等国内外运载火箭跷振（POGO）抑制技术研究的发展历程及进展,并总结出国内外火箭POGO抑制技术的特点,以及在小POGO和气蚀动力学等方面带来的启示.美国的POGO抑制技术研究经历了大力神2——土星V——航天飞机——具体问题具体分析等4个阶段的发展历程,中国的POGO抑制技术研究也类似经历了331工程——载人航天工程——新一代火箭——40 Hz问题等4个阶段.由此可知,POGO振动抑制呈现出＂事前理论预示难度大、事后危害后果严重、解决过程漫长曲折＂的特点,必须在重大航天工程实施前开展研究.     

换能器焊点对声场分布影响的研究

在换能器设计和生产过程中,焊接点作为电声转换元件实现信号输入输出的接点,它的大小和位置不但会引起换能器的固有频率变化,也会引起换能器的振动变化,从而影响其辐射声波的声场分布。本文选择在聚焦超声换能器辐射面上的固定位置处,添加不同质量的锡丝,构成焊点;然后利用纹影法获取换能器声束聚焦的形态图像,以此分析焊点对声场分布的影响。多组实验表明,随着换能器配重的增加,引起的换能器振动分布越不均匀,其声束聚焦的形态偏离理想形态的程度越严重。     

机械系统状态监测与故障诊断领域的重要课题

非线性是机械系统动力学的固有属性。当非线性因素较为突出时，基于线性振动理论的机械故障诊断与预测方法不仅导致定是的误差，更重要的是，将与故障紧密相关的丰富的系统非线性动力学行为。本文指出了基于线怀振动的机械故障诊断与预测方法的局限性；分析了机械系统非线性振动的特征及几种典型的非线性故障现象；讨论了机械设备非线性故障的机理、监测、诊断与预测的有关问题。本文旨在引起对机械系统非线性振动特征及由此而产生的     

静态煤堆风蚀起尘机理及其粉尘扩散影响因素研究

对露天煤堆表面煤尘颗粒进行受力分析,然后结合力矩平衡原理,建立煤尘冲击起动模型,验证了煤尘颗粒的起动风速与粒径、含水率、煤堆安息角等参数间存在的多维函数关系。在此基础上,通过理论计算和静态试验,进一步研究了煤尘扩散规律及影响因素,并提出了相应的抑制起动的措施,为煤场周边大气污染评价和治理提供科学依据。     

微生物细胞电镀磁性金属化研究

本文以钝顶螺旋藻细胞为模板,通过电镀工艺在其表面沉积磁性合金来制造螺旋形磁性微粒,对微生物细胞电镀磁性金属化工艺进行研究.通过光学显微镜、扫描电子显微镜、电子能谱、X射线衍射、振动样品磁强计等对电镀磁性化后螺旋藻的细胞形态、表层成分、相结构及静磁性能进行观察与分析.结果表明螺旋藻细胞经电镀处理后表面包覆上一层不含非金属相的铁磁性材料,实现了微生物细胞电镀磁性金属化,这为生物约束成形技术提供了新工艺.在金属化过程中,微生物形体保持良好,细胞表面镀层厚度均匀,镀层为面心立方结构的NiFe合金,颗粒具有软磁特性.此外,对微生物细胞电镀磁性金属化工艺过程的电化学反应机理进行了分析,表明NiFe合金在微生物表面的沉积为异常共沉积.     

高铁综合交通枢纽车站结构振动传播的测试分析

为深入研究高铁型综合交通枢纽车站在各类高铁列车低速进出站引起的振动传播特性与枢纽结构特性的关系,对南昌西站候车层进行大型现场实测.在候车大厅布设四类测点,从时域及频域方面研究高铁列车低速进出站引起的振动在候车层垂轨向和顺轨向的传递特性,同时研究梁柱、伸缩缝等不同结构位置对振动传播特性的影响.实测研究结果表明:振动传播受枢纽车站结构形式影响很大,梁柱结构的约束作用对高于40 Hz的高频振动传播抑制明显,大跨结构板跨中点振动响应最大;伸缩缝边缘出现振动响应显著增大现象,需要考虑此类三边支撑悬臂板板边位置的减振;综合交通枢纽车站的建桥分离结构,可以极大地阻隔40 Hz以上的高频振动,但低频振动仍可由结构-大地-结构传递,且衰减量很小;综合交通枢纽车站内综合竖向振动响应均大于水平向,占主导地位,但从分频频段来看,在低于5 Hz的低频段,水平振动大于竖向振动,同时水平振动传播衰减,受结构梁柱约束作用影响不明显.     

振动工况下磨料磨损试验研究

设计了一台振动磨料磨损试验机，进行动载荷作用下磨料磨损研究试验。本试验针对45#钢和42CrMo两种材料在不同形状规格和不同磨料下，改变振动频率来研究振动对两种材料磨损量的影响，通过试验数据得出关系曲线，并对其进行理论分析。试验结果表明：振动对磨料磨损的影响不容忽视。在低频振动范围内，对45#钢并非振动频率越高磨损量越多，而是有一个分界点；而对于42CrMo而言，在f〉2．5Hz时还出现振动减磨的情况：     

雾化沉积Cu-13．5％Sn合金的显微组织和力学性能研究

本文采用雾化沉积工艺制备了Cu-13．5wt％Sn合金；研究其轧制性能；分析其轧制机理。结果表明：与传统铸造Cu—Sn合金相比，该合金晶粒细小，组织均匀，无宏观偏析，基体为单相α—Cu组织；Sn含量从8wt．％上升到13．5wt．％；轧制后表现出良好的综合力学性能，强度和塑性随着形变量的不同在一个较宽的范围内变化，可以满足不同使用需求；具有高强度（〉800MPa）低弹性模量（～88GPa）的特点。这在晶体金属材料领域是独一无二的，可以预测该合金将会在弹性元件领域具有广泛的应用前景。     

Predictive power of Markovian models: Evidence from US recession forecasting

This paper provides extensions to the application of Markovian models in predicting US recessions. The proposed Markovian models, including the hidden Markov and Markov models, incorporate the temporal autocorrelation of binary recession indicators in a traditional but natural way. Considering interest rates and spreads, stock prices, monetary aggregates, and output as the candidate predictors, we examine the out‐of‐sample performance of the Markovian models in predicting the recessions 1–12 months ahead, through rolling window experiments as well as experiments based on the fixed full training set. Our study shows that the Markovian models are superior to the probit models in detecting a recession and capturing the recession duration. But sometimes the rolling window method may affect the models' prediction reliability as it could incorporate the economy's unsystematic adjustments and erratic shocks into the forecast. In addition, the interest rate spreads and output are the most efficient predictor variables in explaining business cycles.     

高纯铝再结晶晶界面的择尤取向

相比于传统的晶体择尤取向（晶体织构,简称织构）,晶界面择尤取向是一个新的科学问题.系统地研究晶界面择尤取向的形成规律和演化机制对合理调控显微组织结构以显著改善材料的各种使用性能具有非常重要的科学意义和应用价值.本文利用基于体视学原理和电子背散射衍射技术的晶界特征分布五参数表征分析方法,研究了冷轧变形高纯铝（99.99%）再结晶晶界面的择尤取向问题.结果表明,在再结晶及晶粒长大过程中,晶界面择尤取向由最初的{2 2 3}晶面转变为{1 1 1}晶面,最后取向在{1 0 0}晶面上.分析指出,冷轧变形高纯铝再结晶组织中,小角度晶界（取向差介于2°~15°）是其晶界构成的主体部分;在晶粒长大过程中,晶体织构由{1 1 0}〈1 1 2〉黄铜织构为主转变为以{0 1 1}〈1 0 0〉高斯织构和{0 2 3}〈1 0 0〉织构共存为主,受晶面能和晶体织构的影响,小角度晶界一般择尤取向于可形成能量较低的倾侧型小角度晶界所对应的晶面上.这是导致高纯铝再结晶晶界面择尤取向随晶粒长大而发生上述规律性变化的主要原因.     

基于ADAMS／VIBRATION的采煤机截割部振动特性研究

建立了采煤机截割部刚柔耦合虚拟样机的振动模型;利用ADAMS／VIBRATION模块对其振动特性开展了研究;确定了对系统整体性能不利的模态振型和频率,发现截割部电机对系统振动的影响较大;并找出了截割部高速端惰轮轴处轴承失效的主要原因;为有效地抑制采煤机截割部的振动和对其进行局部结构优化提供了理论依据,对全面掌握截割部系统的动态性能具有重要价值。     

高速铁路桥墩沉降与钢轨变形的映射关系(Ⅰ):单元板式无砟轨道系统

在分析钢轨随桥墩沉降变形机制的基础上,从理论上推导了桥上铺设单元板式无砟轨道条件下桥墩沉降和钢轨变形间的映射关系,给出了钢轨随桥墩沉降发生变形的解析表达式,与相应有限元模型的计算结果进行了对比,并分析了不同沉降量条件下的钢轨变形区域长度.研究结果显示解析模型和有限元模型得出的钢轨变形曲线十分吻合,表明两种模型均可用于求解单元板式轨道条件下桥墩沉降和钢轨变形的映射关系;常用跨度桥梁结构的桥墩沉降会对高速行驶的列车产生低频激励,该激振频率与车体的垂向自振频率相近,将对车体振动产生较大影响.     

Randomized unit root processes for modelling and forecasting financial time series: Theory and applications

This paper considers the problems of statistically analysing the levels of financial time series rather than their differences, which are often equivalent to returns and which are traditionally analysed in econometric modelling. This focus on differences is a consequence of the inherent nonstationarity of the levels, and hence analysing the latter requires introducing an alternative framework for modelling nonstationary behaviour. We do this by considering randomized unit root processes, arguing that these can have a natural interpretation in the financial context. The paper thus develops methods for testing for randomized unit roots and for modelling such processes. It then applies these techniques to various financial time series, so as to ascertain their potential usefulness, particularly for forecasting.     

Forecasting Stock Returns: Do Commodity Prices Help?

This paper examines the relationship between stock prices and commodity prices and whether this can be used to forecast stock returns. As both prices are linked to expected future economic performance they should exhibit a long‐run relationship. Moreover, changes in sentiment towards commodity investing may affect the nature of the response to disequilibrium. Results support cointegration between stock and commodity prices, while Bai–Perron tests identify breaks in the forecast regression. Forecasts are computed using a standard fixed (static) in‐sample/out‐of‐sample approach and by both recursive and rolling regressions, which incorporate the effects of changing forecast parameter values. A range of model specifications and forecast metrics are used. The historical mean model outperforms the forecast models in both the static and recursive approaches. However, in the rolling forecasts, those models that incorporate information from the long‐run stock price/commodity price relationship outperform both the historical mean and other forecast models. Of note, the historical mean still performs relatively well compared to standard forecast models that include the dividend yield and short‐term interest rates but not the stock/commodity price ratio. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

Robust model rankings of forecasting performance

This paper investigates robust model rankings in out‐of‐sample, short‐horizon forecasting. We provide strong evidence that rolling window averaging consistently produces robust model rankings while improving the forecasting performance of both individual models and model averaging. The rolling window averaging outperforms the (ex post) “optimal” window forecasts in more than 50% of the times across all rolling windows.