电涡流位移传感器测量模型及其在叶尖间隙测量中的空间滤波效应

基于电涡流位移传感器测量原理,建立叶尖间隙的有限元模型.根据涡轮发动机等旋转叶片设备叶尖间隙的结构特征与测量需要,建立了具有矢量特性的叶片点阵模型.分析叶片厚度、叶片转速、传感器敏感区大小、信号采样速率引起的空间滤波效应,以及对叶尖间隙测量结果的影响.研究结果表明,一定叶片厚度情况下,叶片转速、传感器敏感区、信号采样速率存在最低要求,这一结论可为叶尖间隙测量系统设计提供重要理论依据.     

高速液滴撞击下叶片表面微结构防水蚀性能研究

为了有效解决汽轮机叶片的水蚀问题，提高汽轮机运行的安全稳定性，基于水蚀频发位置的结构特点和水蚀特征，提出一种叶片表面微结构的防水蚀方法。这类方法中所包含的叶片表面微结构能在不影响叶型性能的前提下达到较好的防水蚀作用。基于防水蚀机理、结构经济性等多方面考量，设计了沟槽、条纹、球窝、球凸和锯齿共5种表面微结构，并采用两种叶片材料制成标准件及5种带结构试件，在团队自主设计的水蚀测试系统内进行水蚀性能试验。提出平均体积损失作为评价不同结构试件水蚀特性的参数，并使用无量纲抗水蚀性能参数进行对比排序。研究发现：在叶片材料表面布置锯齿形微结构后，叶片材料表面的抗水蚀性能最好，其抗水蚀性能系数是平面的1.57倍；布置条纹、沟槽、球窝3种结构均能在不同程度上提升表面抗水蚀性能。研究结果可为实际叶片防水蚀提供参考。     

序比例诱导分段无量纲化方法及其影响因素

为在评价数据的无量纲化处理过程中兼顾异常值情形，并减弱因异常值的存在而导致的无量纲化后数据之间分布不均衡的问题，在极值处理法的基础上，提出了一种非线性的无量纲化方法，即序比例诱导分段无量纲化方法。该方法以原始指标值的排序百分比为诱导变量对原始指标值进行分段，并在各区段内以极值处理法为基础分别进行无量纲化处理。通过性质分析，发现该方法能够较大程度地提升无量纲化结果对“总量恒定性”性质的满足程度。此外，采用模拟仿真的方法发现，该无量纲化方法对异常值具有较好的抗干扰性、且随着分段层级的增加其对异常值的敏感程度越来越低等主要结论。     

基于位置和散度效应因子分类筛选及仿真试验

针对供应链及其它计算机仿真试验中所涉及因子数目众多的情形,序贯分支方法因筛选效率较高被广泛采用.然而,现有的序贯分支方法忽视对散度效应起显著作用的因子.由于相比位置效应,散度效应在产品或供应链系统的质量设计中是同等甚至更为重要的,故提出一种基于位置效应与散度效应的序贯分支方法.首先,将影响位置效应与散度效应的显著因子分类为调节因子,重要因子和稳健因子;然后,结合序贯概率比检验(sequential probability ratio test,SPRT),在控制筛选过程中第一类错误和第二类错误的基础上,采用序贯分支方法分类地筛选出显著因子;最后通过仿真试验说明此方法能够有效且分类地处理位置效应与散度效应下的显著因子筛选问题.     

国外测谎研究现状

说谎行为是包含不同认知过程的复杂行为,传统的多导生理记录仪因为只侧重外周生理指标的测量而亟需改进。现有的研究通过探究说谎行为的认知机制,改进测谎的记录指标,研究测谎技术在非常态人群中的效力乃至运用脑功能成像技术研究与说谎相关的脑区等方面取得了不少进展。已逐渐明确说谎所必须的关键认知过程和激活脑区,并发现传统测谎指标对犯罪人群和知情无辜者等特殊群体的鉴别力略有降低,通过测量指标的结合可以提高鉴别力,指脉等新的指标正逐渐受到重视。     

广义Ekeland变分原理的推广

给出了经典Ekeland变分原理的一个推广,完善并改进了已有文献的证明,并把它推广到了拟度量空间上.     

风力发电机叶片制造

以某企业研制生产的1.5 MW变速变桨距型风力发电机叶片为例,介绍叶片的规格、材料、性能参数、模具制作以及生产过程,并对其进行综合评价。     

涡轮阻尼器叶片参数对阻尼系数影响分析

为研究涡轮阻尼器叶片参数对其阻尼系数的影响,采用CFD数值分析技术,建立了涡轮阻尼器阻尼系数与叶片轴向尺寸的参数模型,分析了不同叶片参数下阻尼系数的变化规律,并进行了试验验证.研究结果表明:涡轮阻尼器叶片参数对阻尼系数的影响起主导作用.增加涡轮阻尼器定子轴向尺寸,其阻尼系数先增加后减小,阻尼系数存在拐点,在拐点位置阻尼系数最大;阻尼系数拐点位置与转子叶片数量和轴向尺寸无关,随定子叶片数量增加而减小;阻尼系数最大值随转子轴向尺寸的增加而增加,随转子叶片数的增加呈先增加后减小的趋势,随着定子叶片数的增加而减小.实验结果与CFD分析结果变化趋势一致,最大误差为9.1%,证明了CFD分析的正确性.     

漫话“机器人”世界

正机器人不是人,而是可编程序的多功能操作器械。源自20世纪20年代一出戏剧中主角的名字,国际上机器人通称"罗伯特"(ROBOT)。它具备人类一些特点,多数机器人形体却和自然人千差万别。为适应不同作业的需要,有在管道内爬行的蛇形机器人;有在崎岖不平道上行进的六足机器人;有深海打捞沉船手脚不分的水下机器人;还有作眼网膜手术、刮除动脉积脂的、接通切断神经的医用微型机器人等等。