简介：研究微波加热对攀枝花钛铁矿磨矿性能的影响。微波辐射时间、微波功率密度和样品质量是磨矿过程的重要参数。将40g样品在微波功率1kW下辐射30s,然后进行水淬处理。SEM分析结果表明：经过微波辐射处理的钛铁矿在有用矿物和脉石间产生了裂纹,能够有效地促进矿物与脉石的解离。在随后的磁选实验中,经过微波辐射处理的钛铁矿的回收率从44%提高到72%。

简介：低温下钎焊铝合金能够避免母材受热发生软化。研究了使用纯Sn超声钎焊纯Al时，初晶α(Al)对Al/Sn界面显微组织和结合强度的影响。结果表明，在液态Sn中，α(Al)的{111}面的表面能和生长速度最小，因此，析出的初晶α(Al)的形态为{111}面包围的正八面体。超声能够起到提高形核率并细化初晶α(Al)颗粒的作用。在较长的超声和保温时间下，Al/Sn界面会析出大量八面体初晶α(Al)颗粒，使界面呈现出一种起伏不平的形貌，增加了界面实际结合面积和咬合作用。超声作用40s，保温10min时界面的结合强度达到63MPa。

简介：将由Zn（CH3COO）2·2H2O和Na2CO3通过室温研磨反应获得的前驱体在PEG400存在下于240°C热分解获得大量的ZnO六棱锥产物。用X射线衍射仪（XRD）、扫描电子显微镜（SEM）、透射电子显微镜（TEM）和高分辨透射电子显微镜（HRTEM）表征产物的晶体结构和形貌。进一步的实验结果表明：PEG400在ZnO六棱锥形成过程中发挥着重要作用,单六棱锥和双六棱锥的结构差异来自于热分解反应。光致发光谱（PL）测试表明：ZnO六棱锥在386nm处展示强的近带隙发射,在550nm处展示较弱的绿光发射。435cm-1处的拉曼振动表明ZnO六棱锥具有良好的晶体质量。

简介：针对齿轮故障特征提取和状态识别困难的问题，提出一种基于排列熵和连续隐马尔可夫模型（CHMM）的齿轮故障诊断方法。首先对提取的目标齿轮啮合信号作降噪处理，再采用排列熵算法进行分析，提取排列熵均值、方均根、最大值、最小值作为特征量输入到CHMM中训练和识别，通过对比最大对数似然概率值来确定齿轮的故障。最后在变速箱齿轮故障模拟试验台上，对正常、轻微磨损、严重磨损和断齿4种齿轮状态进行试验验证，结果表明该方法能有效地对齿轮故障进行诊断。

简介：飞机部件之间存在着复杂的连接关系，连接件用于传递载荷和固定部件，一旦发生问题，影响重大。本研究针对在役飞机垂尾与机身对接结构处频发裂纹和紧固件松动故障，按照故障树初步分析影响因素，通过有限元及频响函数进一步计算诊断，并针对结构设计、刚度匹配、强制装配对流场中结构振动问题的影响进行了讨论。分析表明：蒙皮局部突起造成气流紊乱加之发动机振动为连接部位裂纹和紧固件松动的直接原因。针对分析结果，通过改进零件结构、加工方式以提高构件疲劳眭能，局部补强以减小后机身局部振动方面完善设计，目前已经过飞行验证，分析过程及改善措施合理有效。

简介：针对外场收集故障信息具有不完全性和不精确的客观现实，利用粗糙集理论适合于处理系统信息表达不完备、信息冗余的特点，在对某型航空发动机外场转速悬挂故障收集资料分析处理的基础上，应用粗糙集理论，提取故障特征，建立决策表并对其进行简化，根据简化后的决策表得到该型发动机的转速悬挂故障诊断案例规则库。通过2起外场转速悬挂故障的诊断实例，验证了该诊断规则的有效性。

简介：基于LABVIEW的虚拟仪器平台建立数据采集系统，实现了对齿轮进行全生命周期实验过程中采集到大量振动信号数据，提出使用时域分析法（时域同步平均）与频域分析法（功率谱）相结合的信号处理方法对振动信号数据按齿轮可能出现的各种运行状态加以分类，从而有重点的应用倒频谱法对已经出现故障的齿轮箱振动信号进行分析，倒频谱的边频带频谱识别能力有助于研究啮合频率及边频特征，进而准确诊断出齿轮故障性质，并定位出故障齿轮。实验结果得到的齿轮各阶段运行状态数据在工程中很实用，具体涉及齿轮状态判断、故障阈值设定、故障识别及定位等用途。

简介：以碰摩故障为研究对象,将非线性输出频率响应函数（NOFRF）引入到含有碰摩的转子系统故障诊断中。对比分析在转子与定子不同间隙下的转子系统NOFRF值的变化情况,并进行了试验验证。结果表明故障转子系统的NOFRF值对转子与定子不同间隙的变化非常敏感,因此,可以利用转子系统的NOFRF值对碰摩故障的敏感性,不仅可以有效地区分转子系统中的碰摩故障,而且还可以有效地识别转子系统中的碰摩故障的严重程度。

简介：为了探索在氰化浸出之前进行预处理工艺,采用新诊断方法对含有氧化铁/氢氧化铁(铁帽型)难处理金/银矿进行详细表征。结果表明,金以自然金和银金矿(尺寸为6~24μm)存在,夹杂在方解石和石英基体中的褐铁矿、针铁矿和纤铁矿中。矿物解离度分析(MLA)表明,银金矿以游离颗粒存在,夹杂在砷菱铅矾、褐铁矿/针铁矿和石英中。银主要以硫银矿(Ag2S)和银金矿存在,夹杂在矿石的砷菱铅相里。氰化浸出实验表明,在浸出时间达到24h后,矿石(d80:50μm)中金和银的浸出率分别只有76%和23%。矿石的诊断浸出实验和详细的矿物分析表明,金和银主要夹杂在氧化铁矿物相中,如褐铁矿/针铁矿和黄钾铁矾型的砷菱铅矾,这些氧化铁矿物能在碱性溶液中分离出来。基于这些研究,在氰化浸出之前将矿石在KOH溶液中进行碱性预处理,能将银和金的浸出率分别提高到87%和90%。这些发现表明碱性浸出能作为一种新的诊断方法用来表征含氧化铁/氢氧化铁的金/银矿处理难度,并且可作为一种预处理方法来提高其浸出率。