由于轴承故障声信号的混响及临近的机械设备的噪声，造成声信号的频域分析很困难．通过小波变换原理，对滚动轴承故障声信号进行时频分析．通过对声信号的多尺度分解，分离出由故障造成的声信号突变．实验结果表明，较之以往的时域、频域信号处理技术，该方法对声音信号分解更趋合理，是一种可靠和有效的滚动轴承故障诊断新方法．

介绍一套目前已在实验室中开发成功的冷轧带钢表面缺陷在线监测系统,该系统用于在线检测和识别冷轧带钢的表面缺陷.系统采用多个面阵CCD摄像头同步采集带钢表面的图像,并通过并行计算系统对图像进行分析和处理,以得到钢板表面的缺陷情况.系统在软件流程上进行了特殊的设计,以保证实时数据处理功能.经试验,系统对\乳化液斑痕\、\锈痕\、\压入氧化铁皮\、\辊印\、\折印\和\边裂\等6种常见的冷轧带钢表面缺陷类型识别率在90%以上

使用水雾化铁粉等原料制备十字形试样,对脱脂工艺、微观组织进行了分析,得到的理想脱脂工艺为:先以较快的速率升温到160℃,然后以1℃·min-1的速率升温到300℃,保温0.5h,再以1.5℃·min-1的速率升温到450℃,保温0.5h.烧结在1300℃进行.实验结果表明,通过优化脱脂工艺,使用流动温压工艺,可以制备出成本低廉、形状复杂的结构件

以Ba (NO3)2-TiO2-C6H7O8·H2O为体系,在600℃加热进行低温燃烧合成实验,制得粒度为1.2~.4 μm的四方相BaTiO3陶瓷粉体.结果表明燃烧的均匀程度对燃烧产物的相组成和微观结构有很大的影响.通过热力学分析,提出低温燃烧合成BaTiO3陶瓷粉末的形成机理

利用活性燃烧高速燃气喷涂方法(AC-HVAF)制备出一种高非晶含量的Fe基非晶合金涂层.根据非晶合金相变的热力学原理可知部分晶化的非晶合金的晶化即为残留非晶相的转变,其相变热应正比于残留非晶相的相含量.采用不同的热处理工艺使喷涂的非晶涂层晶化,利用DSC分析法测定了热处理后涂层中的纳米晶体含量和部分晶化非晶合金涂层试样的相变热,计算了该涂层试样的结晶度.实验结果和理论预测基本相符

通过包覆浇铸+热轧变形工艺,制备了Q235/CrWMn钢复合刀具材料,并用扫描电子显微镜(SEM)和维氏硬度仪分析了复合材料的界面组织、成分和性能的变化规律.实验结果表明,通过真空冶炼浇铸以及变形量超过90%的热轧工艺,可以实现两种组元金属材料之间的冶金结合,其中Cr、W等元素的过渡层宽度仅为10～40μm.随后的热处理研究发现,复合材料在830±5℃保温后空冷或者油淬时,Q235一侧为珠光体+铁素体组织,CrWMn一侧为马氏体组织,其硬度可达600～750HV,使复合刀具材料同时具有较好的韧性和强度

提出了一种基于特征波形稀疏匹配的滚动轴承故障模式识别方法.该方法通过自行设计的搜索算法从信号中提取多段特征波形,并对其进行学习优化,以优化后的特征波形作为基原子模型生成原子库及模式匹配库.将待识别信号在模式匹配库上进行一阶匹配分析,实现轴承故障的模式识别.对正常轴承、滚动体故障、内圈故障和外圈故障信号进行实验,验证了方法的有效性和鲁棒性

采用溶胶凝胶法、粉末涂敷法在导电玻璃上制得纳米TiO2薄膜.X射线衍射实验表明该薄膜主要是锐钛矿相结构,透射电子显微镜测得薄膜晶粒尺寸为30nm左右,扫描电镜观察了薄膜的表面形貌.分析了这两种方法制得的纳米TiO2薄膜所组成的染料敏化太阳电池的性能,提出了一种新的制作纳米TiO2薄膜的方法

针对轧辊表面电火花毛化过程中放电中心温度的变化、凹坑形状与电参数的关系等问题进行了研究.通过分析放电通道形成过程和热流密度分布函数,采用解析法建立了单个脉冲放电通道的热传导模型,并运用积分变换法和有限差分相结合的方法进行了温度场求解.讨论了轧辊表面在不同峰值电流下放电区域中心位置的瞬态温度变化,确立了峰值电流和脉冲宽度与熔化凹坑形状的关系.结果表明,理论计算值与实验结果相吻合,所建模型与采用的方法正确,可用于轧辊表面形貌形成过程的仿真

提出了一种独立分量分析和BP神经网络相结合的人耳识别新方法(ICABP法).首先采用快速独立分量分析方法提取人耳图像的独立基图像和投影向量,然后采用改进的三层BP神经网络进行分类识别.该方法将ICA的空间局部特征提取功能和BP神经网络的自适应功能有机地结合起来,增强了系统的鲁棒性.实验表明,ICABP法取得了很高的识别率