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9 个结果
  • 简介:采用GARCH(1,1).M及EGARCH(1,1)-M模型研究投资基金投机交易、套利交易与国际期铜价格波动的关系,并分别给出引入基金投机持仓、套利持仓后的期铜价格波动信息冲击曲线,其描述结果与实际研究结论的表现一致。结果表明:投资基金不是引起期铜价格波动的原因,基金投机交易能够减小期铜价格波动;期铜价格波动对负面消息的影响更敏感,基金投机持仓能够减缓期铜价格波动的非对称效应,而基金套利持仓对此影响较小。

  • 标签: 商品投资基金 投机 套利 铜价泡沫 GARCH族模型
  • 简介:针对吹气法制备的高孔隙率闭孔泡沫铝,通过实验和有限元分析研究泡壁材料性能对其压缩性能的影响。向添加陶瓷颗粒的A356合金熔体中吹气发泡制备实验样品并进行单向压缩。通过光学显微镜和扫描电镜观察泡壁的微观组织和断口组织。结果表明,泡壁中存在的颗粒团聚、孔洞等缺陷和氧化膜削弱了其性能,因此,泡沫材料的性能与原材料性能有很大差别。基于原材料性能和实体材料性能的实验结果,对泡沫铝理想三维结构进行有限元分析。材料的平台应力与泡沫材料的屈服强度成正比。有限元模拟结果稍高于实验结果,其部分原因是将实体材料性能看做泡壁材料性能导致的。

  • 标签: 泡沫铝 泡沫材料性能 单向压缩性能 有限元分析
  • 简介:利用聚合物泡沫采用压力浸渗铸造工艺制备开孔泡沫铝。所制备的泡沫铝能够很好地复制聚合物泡沫的几何尺寸。开孔泡沫铝的强度比闭孔泡沫铝的低很多,从而得到更多的应用。添加陶瓷颗粒可以改善泡沫铝的力学性能。本研究中,向AC3A铝合金中添加SiC颗粒得到复合材料泡沫。在复合材料泡沫中,SiC颗粒嵌入在合金基体中及孔筋表面。高体积分数的陶瓷颗粒使合金泡沫铝的压缩强度、能量吸收、显微硬度增大。这些性能的改善归结为于泡沫铝的结构改变以及SiC颗粒存在于结点和孔筋处而引起的强度增加。

  • 标签: 铝泡沫金属压力渗透熔模铸造
  • 简介:探头提离造成的信号畸变是脉冲涡流检测中主要干扰之一。本研究针对飞机多层铆接结构脉冲涡流检测中的提离效应进行抑制,采用一种基于提离数据库的峰值补偿方法对探头提离效应进行了一定程度的抑制。通过线性阵列探头获取提离补偿后的信号峰值,组成幅值矩阵,实现成像检测。对比探头提离的抑制效果,实验结果表明,该方法能够有效地运用于多层金属结构近表面及深层缺陷的提离检测。

  • 标签: 脉冲涡流 提离 差分 成像
  • 简介:以TC4钛合金为研究对象,采用扩散钎焊方法制备钛合金多层板,对多层板的界面组织、连接强度及失效断口形貌等进行测试分析,以供钛合金薄板的连接提供技术参考。研究证明:扩散钎焊界面为针状魏氏体组织,界面无化合物形成;室温下界面强度达到母材强度的94%,350℃下界面平均强度为690MPa,延伸率在11%以上;界面魏氏体组织成为裂纹扩展速率增大和界面失效的主要因素。

  • 标签: 钛合金 扩散钎焊 强度 断口
  • 简介:飞机多层结构铆钉周围埋藏裂纹检测是无损检测领域的一个难点和热点,脉冲涡流能够对这种裂纹进行有效的检测。针对这种缺陷检测,本研究采用了一种双激励线圈且用隧道磁电阻(TMR)为接收的新型探头。双激励源反向联接,激励电流不至于过大,但磁场却能达到局部聚焦的作用。通过大量试验对该传感器参数进行优化选择,以提高传感器的检测灵敏度。试验结果表明:当激励线圈绕制180匝、两激励线圈间距为20~30mm、单个线圈水平夹角为60°~90°、且TMR位于裂纹正上方时探头的检测灵敏度最大。该研究结果可为飞机多层结构铆钉周围裂纹脉冲涡流检测探头设计提供参考。

  • 标签: 脉冲涡流 多层结构 灵敏度 参数优化
  • 简介:本文介绍了一种适应于无铅焊料的电子电路基板,是在传统的环氧树脂和酚醛树脂类固化剂组合成的新型树脂中,加入能遏制树脂组成物热膨胀的无机填料而制成的。研发者研究了该基板中添加的无机填料的种类、形状、分类,包括填料的添加量、粒径大小、分散性等,获得了减少由于低树脂流动性及高钻孔加工磨损性所带来的不良影响,确保了这类基板材料的高耐热性和附着性,并且可实现与普通FR-4同等的除钻污性。上述开发产品与传统基板材料制成的电子线路基板相比,热分解温度降低了20℃,铜箔剥离强度提高了0.1kN/m,热膨胀率减少了6×10^-6/℃,即使在温度循环试验中也具有优异的绝缘性和的导通可靠性。且除钻污性时也可用通用的工序进行加工。

  • 标签: 耐热性 低膨胀率 填料 无铅焊料 多层板基板材料
  • 简介:在飞机多层铆接结构层间腐蚀缺陷的脉冲涡流检测中,需要识别提离效应造成的干扰信号和缺陷信号,同时也需要判断缺陷深度。制作了模拟飞机多层铆接金属结构的试样,对不同深度和大小的腐蚀缺陷进行了检测。采用主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)方法对实验数据进行处理,并提取前3个主成分进行分析。结果表明:应用PCA方法,可以将纯提离信号与带层间腐蚀缺陷的信号显著区别开来,可以将不带提离时的纯腐蚀信号的深度识别出;将PCA提取的主成分应用K-means算法进行聚类,可以将纯提离信号与纯腐蚀信号和腐蚀提离混合信号区别开来。而对于带提离的腐蚀,试验发现其PCA分布与不同深度的纯腐蚀出现混淆,因而不能准确识别这两种信号。

  • 标签: 脉冲涡流 主成分分析 K-MEANS聚类 腐蚀 提离效应 多层铆接结构