• 無鹵阻燃高抗沖聚苯乙烯的阻燃性能研究
      無鹵阻燃高抗沖聚苯乙烯的阻燃性能研究

      摘 要:采用熔融共混法制備高抗沖聚苯乙烯(HIPS)/磷酸鋯(OZrP)阻燃材料。利用熱重分析(TGA)研究其熱穩(wěn)定性和成炭量。利用微燃燒量熱分析(MCC)和錐形量熱儀測試(CCT)測試其阻燃性能。結果表明:磷酸鹽的加入,使得阻燃體系的成炭量有所增加,并且HIPS的熱釋放速率(HRR)和熱釋放容量(HRC)均有降低,相比純HIPS

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    • 加速老化作用下發(fā)射藥的內(nèi)彈道性能研究
      加速老化作用下發(fā)射藥的內(nèi)彈道性能研究

      摘 要:為研究發(fā)射藥內(nèi)彈道性能隨著儲存時間增長的變化,通過高溫加速老化試驗的方法模擬得到不同儲存時間的發(fā)射藥。利用密閉爆發(fā)器裝置對不同老化時間下的11/7發(fā)射藥、7/14發(fā)射藥的內(nèi)彈道參數(shù)進行測試,得到發(fā)射藥燃燒過程中壓強隨時間以及燃速隨壓強的變化過程。試驗結果表明隨著老化時間的增長,發(fā)射藥的最大膛壓越高;

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    • 基于改進AHP和GSD的艦載反潛直升機作戰(zhàn)效能評估
      基于改進AHP和GSD的艦載反潛直升機作戰(zhàn)效能評估

      摘 要:針對艦載反潛直升機作戰(zhàn)效能評估中常用的綜合概率法、模糊指數(shù)法和神經(jīng)網(wǎng)絡法等方法的不足,提出一種基于層次分析法(analytic hierarchy process,AHP)和灰色局勢決策(grey-situation decision,GSD)法相結合的多方案評價改進方法,并將其應用于艦載反潛直升機作戰(zhàn)效能評估中。該方法可有效彌補前幾種方法的不足

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    • TOF-SIMS二次離子光學系統(tǒng)仿真研究
      TOF-SIMS二次離子光學系統(tǒng)仿真研究

      摘 要:為實現(xiàn)飛行時間二次離子質(zhì)譜儀(TOF-SIMS)對二次離子束的提取并提高儀器的調(diào)試效率,采用離子光學仿真軟件SIMION 8.0對TOF-SIMS二次離子光學系統(tǒng)進行仿真。以穩(wěn)定同位素銅離子為對象,通過仿真,研究二次離子光學系統(tǒng)中二次離子提取系統(tǒng)透鏡電極電壓的調(diào)整對質(zhì)量分辨率的影響,確定最佳透鏡電極電壓組合,并得到穩(wěn)定

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    • 反射導體參數(shù)對渦流柵傳感器非線性誤差影響的仿真分析
      反射導體參數(shù)對渦流柵傳感器非線性誤差影響的仿真分析

      摘 要:渦流柵傳感器基于橫向電渦流效應設計,其反射導體參數(shù)變化對傳感器測量準確度的影響比較明顯,因此需要對反射導體尺寸、形狀參數(shù)進行分析和優(yōu)化,使其能夠適應更多高準確度的測量場合。利用有限元分析方法(Maxwell軟件)建立渦流柵傳感器的線圈、反射導體模型,對不同尺寸、形狀參數(shù)的反射導體進行仿真計算,分析反

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    • 基于改進EMD和形態(tài)濾波的滾動軸承故障診斷
      基于改進EMD和形態(tài)濾波的滾動軸承故障診斷

      摘 要:針對滾動軸承故障振動信號的非平穩(wěn)性特點,提出一種改進經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)和形態(tài)濾波相結合來提取故障特征信息的方法。該方法首先在原信號中加入高頻諧波并進行EMD分解,減小傳統(tǒng)EMD分解中存在的模態(tài)混疊現(xiàn)象,然后從高頻本征模態(tài)分量(IMF)中去除高頻諧波得到故障沖擊成分,經(jīng)形態(tài)濾波消噪后進行頻譜分析,提取

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    • 最小熵解卷積法輪對軸承故障診斷
      最小熵解卷積法輪對軸承故障診斷

      摘 要:針對強噪聲下輪對軸承弱故障特征難以提取,以及在實際信號檢測中檢測信號在故障點到檢測點的傳播路徑中有變形和失真導致實際采集信號成分復雜難以判別的問題,提出基于最小熵解卷積的軸承故障診斷方法。該方法的核心是利用熵最小原理設計最優(yōu)濾波器,突出信號中的脈沖沖擊,使濾波后信號近似于原始沖擊信號,消除檢

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    • EMD改進方法研究及其在燃氣輪機工頻特征提取中的應用
      EMD改進方法研究及其在燃氣輪機工頻特征提取中的應用

      摘 要:為抑制經(jīng)驗模態(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)處理過程中的端點效應,在整理和研究現(xiàn)有方法的基礎上,提出一種鏡像延拓和極值平移相結合的端點處理方法,在最大程度地融合兩種傳統(tǒng)方法優(yōu)點的同時盡可能地還原信號邊界特征。該方法通過構造特征平行四邊形使延拓極值處于理想?yún)^(qū)域,從而避免三次樣條差值過

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    • 基于EMD和GA-SVM的超聲檢測缺陷信號識別
      基于EMD和GA-SVM的超聲檢測缺陷信號識別

      摘 要:為提高金屬探傷時對缺陷的識別能力,提出一種遺傳優(yōu)化支持向量機,結合經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD),對超聲波缺陷信號進行自動識別。首先進行經(jīng)驗模態(tài)分解法分解,提取出原始信號特征,構建特征向量。鑒于常用的神經(jīng)網(wǎng)絡模型識別率不高及支持向量機參數(shù)難確定的問題,利用遺傳算法優(yōu)化支持向量機模型(GA-SVM)的懲罰因子和

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    • 電動負載模擬器的非線性因素分析及補償
      電動負載模擬器的非線性因素分析及補償

      摘 要:為提高電動負載模擬器系統(tǒng)的動態(tài)性能和信號跟蹤準確度,提出針對系統(tǒng)摩擦非線性和間隙非線性進行補償?shù)姆椒?。分析系統(tǒng)存在的非線性因素及其對系統(tǒng)造成的影響,在此基礎上建立其非線性數(shù)學模型。采用基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的PID控制器實現(xiàn)摩擦非線性補償,同時利用間隙逆模型針對間隙非線性進行補償。利用Matlab軟件對補償

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