为了提升曲线圆柱齿轮副的啮合性能,提出了一种可调整齿面接触区的成形方法。首先,制定了调整齿面接触区的基本方案,即,大齿轮采用双刃面铣刀加工,小齿轮凹齿面和凸齿面分别采用半径可调的外刃和内刃面铣刀加工;其次,基于啮合理论,推导了齿轮副的齿面数学模型;然后,基于轮齿接触分析(Tooth contact analysis,TCA),建立了装配误差下齿面接触和传动误差的数学模型;最后,通过8组算例从理论上验证了所提出方案的可行性。研究结果表明,所提出的成形方法是可行的,调整刀盘曲率半径可形成任意长度接触区的齿轮副,较大的齿面接触区可以提升齿轮的力学性能,但是齿面接触区过大会增加传动误差的敏感性。

基于齿轮啮合理论,推导了带抛物线修形的曲线圆柱齿轮齿面方程,研究了齿轮副有限元模型初始接触位置的求解方法;利用齿轮参数化有限元技术,建立了齿轮副的有限元模型,从有限元分析结果中提取了齿轮载荷传动误差;通过20余组算例分别研究了齿轮副的装配误差、修形量、刀盘曲率半径和修形曲线偏置量对载荷传动误差的影响。结果表明,装配误差可以降低载荷传动误差的波动幅度;较大的齿面修形量可减小载荷传动误差波动幅度;较大的刀盘曲率半径可减小载荷传动误差值和误差波动幅度;齿面修形曲线的偏置对载荷传动误差的影响较小。总的来说,采用较大曲率半径的修形刀盘可加工出传动性能更好的曲线圆柱齿轮。

利用两种改进后的Hopkinson杆实验分别测得多孔金属材料冲击端和支撑端的应力．实验结果及高速摄影表明，随着撞击速度的增加，试件两端的应力均匀性变差，分别对应着泡沫材料的3种变形模式：准静态模式、过渡模式、冲击模式．实验得出在冲击模式下，冲击端与支撑端的应力与试件的厚度无关，但是与试件的密度有关．在多孔金属的高应变率实验中，变形模式对SHPB实验有很大的影响，轴向惯性（波动）效应会导致试件两端的应力不均匀，此时利用SHPB得出的实验结果将会是应变率效应和惯性效应的耦合，不能真实反映材料的动态力学性能（应变率效应）．

目前车用制冷剂HFC-134a的温室效应潜值（GWP）为1300，而制冷剂HFO—1234yf的GWP仅为4，被认为是取代R134a的新一代制冷剂。采用McBain—Bakr法和ASHRAE一97密封玻璃管法分别测试了制冷剂HFO一1234yf与分子筛干燥剂的相容性。结果表明：3A、3A一60型分子筛与HFO一1234yf具有较好的化学稳定性，相容性较好，能够满足工业应用的HFO一1234yf制冷剂系统。

在低温端散热条件不变的情况下,在较宽的测试温度范围内分别测试了CaMnO3（n-type）和Ca3Co4O9（p-type）单臂热电器件的输出功率,实验结果显示其最大输出功率与温差的平方有较好的线性关系。通过进一步的分析表明,其比例系数正比于Seebeck系数的加权平均值（加权函数为温度梯度函数）的平方与电阻率的平均值之比,是热导率、电导率和Seebeck系数等热电材料性能参数的综合表现,能够方便地测量,可在较宽的温度范围内近似地表征热电材料或器件的性能。

构建了5-DOF串并联机床的正解和逆解误差运动方程。基于Matlab程序对正解运动方程进行编程,根据原始误差参数仿真出机床空间误差补偿前刀具切削模型,根据隐含误差参数仿真出机床空间误差补偿后刀具切削模型。对比补偿前和补偿后模型的面形误差,结果表明：补偿前和补偿后模型的面形误差均呈现四周大中间小,通过误差补偿可有效减小机床空间误差。

柱塞泵是液压系统的关键部件，对其运行过程中的负荷状态进行监测和识别非常重要。由于在柱塞泵运行过程中，受振动机理复杂，环境干扰等因素的影响，柱塞泵的负荷状态识别比较困难。根据柱塞泵负荷状态发生改变时，振动信号能量会重新分布的特点，通过Hilbert变换对信号进行解调，根据包络谱上供油频率及其倍频处的峰值构造特征向量，最后，采用SVM对柱塞泵负荷状态进行识别，并与BP神经网络方法进行对比。试验结果表明，基于包络谱构造的特征向量能够有效反映柱塞泵的负荷状态，采用SVM对柱塞泵负荷状态进行识别能够获得比较好的结果。

为寻求一种较准确的方法来计算油空化流动下液压锥阀所受的推力,通过对Fluent软件中壁面函数、空化流动模型及模型参数的分析、选择和调整,经数值计算并与实验数据的对比结果表明：采用可缩比例壁面函数和Zwart-Gerber-Belamri空化模型,在空泡半径为1μm,蒸发和凝结校正系数分别为0.4和0.000 1时,空化流动下锥阀所受推力的数值计算结果与实验结果吻合良好.并用所述模型研究了锥阀锥角及阀座倒角长度对锥阀阀口空化的影响.结果表明：阀芯锥角越小,阀座倒角长度越小,阀口空化强度越弱.

为解决液压泵故障信号特征难以提取的问题,提出了一种基于判别稀疏编码的液压泵故障诊断新方法。在稀疏编码框架中引入Fisher判别准则,通过对训练样本进行字典学习,获取具有判别性的字典与稀疏系数,使用不同故障类别字典对测试样本进行稀疏表示,利用全局分类方法综合重构误差与系数偏差两方面参数,对液压泵故障信号进行识别。实验结果表明,对于不同状态下的液压泵振动信号,该方法可自适应地完成各类子字典的学习与模式识别过程,与传统方法相比,在液压泵故障诊断中具有更高的准确率和较好的稳定性。

核主泵是压水堆核电站核岛内唯一长期高速旋转的装备，是核电站的“心脏”。该文针对第三代核主泵AP1000的水力要求，开发基于数值模拟的混流式核主泵优化设计平台。利用该平台开展了球形压水室直径及导叶包角和导叶数对球形压水室内水力损失影响的研究。研究表明这三者对球形压水室的水力损失有着较明显的影响。实践表明该平台可用性好，效率高。