提出了一种适用于固定边界条件下的三维形状记忆合金结构训练方法,并完成形状记忆合金圆板的双向形状记忆效应训练。经过约20次训练,形状记忆合金板双向形状记忆效应趋于稳定。经训练后的形状记忆合金板具有高温变平低温鼓起的特性。双向形状记忆效应测试结果表明,所训练的形状记忆合金板在相变-逆相变过程中能够实现约0.75 mm的可恢复挠度变形,约为变形区半径的1.88%。最后,对外载荷条件下形状记忆合金板热力学响应进行了分析。

基于工程建设主体多、周期长、内容繁杂、实施环境多变等特点,采用系统分析方法界定电力工程质量管理标准化的内涵,分解电力工程质量管理的要素。在南方电网公司工程质量管理标准化实践及其他行业或企业类似经验的基础上,基于组织、方法、行为、实体4个维度,建立了电力工程质量管理标准化指标评价体系。结合电力行业集中管理、分层管理和企业化运作等特点,建立了电力工程质量管理标准化评价的工作机制。研究成果有助于约束质量管理行为、规范市场秩序和消除常见质量问题,促进电力工程质量持续提升。

基于复杂轮系状态空间理论,提出了一种复杂行星轮系功率流分析的简便方法。首先将复杂轮系拆分成基本单元,通过对单元结合点进行分析,建立相应轮系的特征状态方程以及基本单元的连接约束方程;然后对轮系单元结合点进行特征状态向量分析,根据轮系的实际情况确定结合点功率正负,判断功率流向;最后以某风机减速器为例,对其轮系的功率流进行分析,验证了该方法的有效性。

工业数控铣床体积庞大,结构复杂,系统开放性差,价格昂贵,增加了企业和学校培养相关专业技术人员的成本,制约了数控铣床的进一步发展。为了解决此问题,以国内现有数控铣床及前人研究成果为研究基础,设计了一种集成度高、成本低、搬运方便、结构简单、灵活度高的教学式微型数控铣床,并对该微型数控铣床进行了加工试验。试验结果表明,主轴转速为3000 r/min,进给率为300 mm/min,用1 mm的雕刻刀加工时,该教学式微型数控铣床加工误差为0.6~0.8 mm,可良好反映被加工物体的形状。由此可见,该微型铣床能够满足学员对数控机床的基础学习要求,也能满足雕刻加工的要求。期望该研究能降低培养数控技术人才的成本。

碳纤维增强复合材料(CFRP)是复合材料中性能优良且应用广泛的材料之一。对CFRP层合板进行了湿热循环老化处理,对老化试样进行了0°拉伸试验,并通过SEM、XPS分析其老化机理。结果表明,CFRP层合板吸湿过程符合Fick第二定律,在225 h时达到吸湿平衡,最终饱和吸湿率为0.75%;经过30 d老化后材料抗拉强度和弹性模量分别退化29.7%和14.6%;材料微观损伤变化与宏观表现基本吻合。

针对含可再生能源的配电网动态重构,提出一种基于期望值模型的启发式配电网动态重构方法。构造了可再生能源出力的混合高斯分布模型,基于七步概率近似方法提取典型场景,对场景建立配电网动态重构的期望值模型。在基于场景采用最优流模式算法求解各时段静态重构方案的基础上,提出网损增量与开关动作次数变化量比值启发式规则,减少开关动作次数,获得最优或近似最优的动态重构方案。最后,以含有可再生能源系统的IEEE-33节点系统为例验证了所提方法的有效性。

采用宏观断口观察、成分分析和金相分析等试验方法对开裂储气罐进行了分析。结果表明,储气罐开裂的原因是原材料外表面存在较多的氧化物,在淬火应力作用下,引起表面氧化物处应力集中,导致储气罐的开裂。

采用液相增密法制得碳/碳(C/C)复合材料,用压汞仪测试不同工艺阶段材料的孔隙结构,用扫描电镜观察了不同工艺阶段C/C复合材料的孔隙形貌。结果表明随着致密化的进行,材料孔隙孔径分布为0.01~0.30μm,0.30~10.00μm,10.00~200.00μm;碳基体经过热解、高温石墨化处理形成纳米孔,C/C复合材料烧后收缩和挥发物逸出,小孔聚集或连通形成大孔,材料中的孔隙以纳米孔和100μm级孔隙为主。

为了提高电力系统设备异常识别效果,提出了基于人工智能技术的电力系统设备远程实时监控异常识别方法。首先通过云台摄像头实时采集电力系统设备图像并传送至远程监控中心,远程监控中心实时截取视频流中的设备图像并进行图像实时预处理;然后采用变分模态分解方法提取图像中电力系统设备异常状态特征,并将该特征输入支持向量机中作为训练样本,实现电力系统设备异常状态实时识别;最后对某电力公司电力系统设备进行仿真实验,结果表明该方法在雾霾、雪天等恶劣天气下均可实现电力系统设备异常状态的有效识别。

详细阐述了机器人关节空间轨迹规划研究现状,分析了基本轨迹规划中的多项式插值的轨迹规划、样条曲线插值的轨迹规划和最优轨迹规划中的单目标最优的轨迹规划、多目标最优的轨迹规划的原理及其实现过程,对比分析了各种轨迹规划方法的优势与不足,最后对未来机器人关节空间轨迹规划的研究方向进行了展望。