微菱形织构表面旋转轴密封性能研究

综合考虑液膜空化及质量守恒边界条件,构建了轴面微菱形织构油封模型,通过数值计算获得膜压分布和微菱形孔结构参数对密封性能的影响关系。结果表明：微菱形孔所引起的动压效应可使膜压场产生变化,从而影响密封可靠性、润滑特性和泵汲效应;通过改变结构可控制泵吸方向、稳定液膜和减小摩擦。为提高稳定性和泵汲效应,并降低泄漏和磨损,选用半轴比γ=0.4~0.6、孔深h₁=1.5~4.5μm和微孔旋转角α=40°~50°轴面微菱形孔织构更为合理。     

FeCuNbSiB非晶粉体/IIR复合薄膜的拉伸及压缩应力阻抗效应

以FeCuNbSiB非晶粉体/IIR复合薄膜材料为研究对象,分别研究了该材料在固定测试频率为1KHz下的拉伸和压缩应力阻抗效应。其中压缩速度为0.01mm/s,压缩最大应力为1MPa;拉伸速度为0.05mm/s,拉伸最大应力为2.4MPa。同时,将2种测试过程在每隔50s时间,计算一个等效的拟合点,并将这些等效拟合点进行曲线拟合,获得相应的拟合曲线。接着我们又对拉伸应力阻抗及压缩应力阻抗等效拟合曲线经行求导处理,得出相应的能够表征应力阻抗的敏感性的函数Z’(σ)。试验结果表明:拉伸过程阻抗随着应力增大而降低,压缩过程阻抗随着应力增大而增大。由于该复合薄膜的基体是丁基橡胶,适合于微小应力敏感的测试。而压缩应力阻抗方面,其耐压强度相对耐拉强度大很多,论文中只讨论了压应力范围为0~1MPa的压应力阻抗效应。在微应力条件下,压应力阻抗敏感性能不及拉伸应力阻抗。而在大应力下其应力敏感特性较好。     

电路板厂含镍废水回收减排技术的研究

为解决某电路板厂含镍废水的镍回收水回用、末端减排及达标排放的问题,采用过滤、离子柱吸附和反渗透等工艺的组合实现含镍漂洗废水90%回用于镀镍后清洗槽,回用水电导率小于1μs/cm;化镍废液采用电解回收95%以上镍金属,电解预处理后的化镍废液经一次铁盐沉淀过滤后与回用产生的二级RO浓水混合再经氧化、沉淀及离子交换等技术处理,最终废水中的镍稳定低于0.1 mg/L,总磷低于200 mg/L,出水稳定达标排放。     

润滑条件下菱形孔织构端面摩擦学特性研究

应用UMT-3型多功能摩擦磨损试验机和自制的磨损测试试验台,考察供液充分条件下菱形孔的尺寸、形状、排布方式及深度对摩擦系数的影响和机理分析.结果表明:具有合适孔型和孔深的菱形孔织构端面,可极大地改善摩擦副的润滑性能,能够有效地降低摩擦系数.在研究的工况条件下,双向双列倾斜菱形孔和孔深为10μm的菱形孔,具有较好的摩擦学特性;某些类型的织构端面在进入流体动力润滑阶段后,摩擦系数随Herscy数的增大产生波动,而非增大的趋势,这是因为在滑动面间能够产生空化,而空化区的气液边界处将产生界面滑移,空化区越大,滑移长度越长,滑移效应增强,则减摩性越好,从而导致摩擦系数减小.     

FeCuNbSiB软磁粉/硅橡胶应力敏感复合材料的制备及其影响因素

以FeCuNbSiB软磁粉为功能填充粒子,三元嵌段有规共聚硅橡胶为基体,采用机械共混和精密铸压热成型方法制备了FeCuNbSiB软磁粉/硅橡胶柔性复合材料薄膜(简称"FeCuNbSiB/SiR复合薄膜")。分别观测了填充粒子FeCuNbSiB软磁粉及其复合薄膜的显微形貌,重点研究了FeCuNbSiB软磁粉的热处理、含量、粒径及其硅橡胶复合薄膜厚度等因素对复合薄膜力敏特性的影响。研究结果表明:FeCuNbSiB软磁粉微观结构呈多角片状,当粒径小于30μm,软磁粉在硅橡胶基体中具有良好的分散性;经480℃热处理1h后的FeCuNbSiB软磁粉的磁性能显著提高,当其体积分数为27.5vol%,粒径10μm且复合薄膜厚度为200±2μm时,FeCuNbSiB/SiR复合薄膜具有最佳的力敏特性和良好的应力阻抗重复稳定性,可用作新型柔性力传感器敏感元的开发。     

方向性菱形孔机械密封性能实验研究及机理剖析

采用自行搭建机械密封实验台,对菱形孔织构端面密封进行多种工况的机械密封运转试验,从而获得润滑和密封性能良好的端面织构。在给定工况条件下,考察菱形孔织构的尺寸、形状、排布方式以及深度对摩擦扭矩、腔体温度和端面温度的影响规律、端面间液膜的运动形态及其孔型成膜机理分析。结果表明:在同工况条件下,6种织构端面的摩擦扭矩排序为:6#≤4#≤3#≤2#≤7#≤1#,故摩擦学性能最好是6#试件;同样,所产生的密封腔体温度△Tq°C和端面温度△Td°C具有相似规律。具有合适孔型尺寸、孔深、分布形式和方向角的织构端面,会产生极好的动压、空化和界面滑移效应以及二次存储油液功能,可有效提高端面密封性能,减小端面摩擦扭矩。     

两种不同摄动算法的优化方法增强门板的抗弯曲刚度

分别采用了两种壳体结构的形状优化算法来提高门板结构的抗弯曲刚度,它们分别是控制算法与敏度算法的壳体珠状优化方法。优化结果表明,对于壳状门板的刚度优化,这两种算法都是采用材料单元的摄动迭代来降低壳单元的最大应变能。两类算法之间的明显不同在于:控制算法在优化完成后会产生典型的珠状结构,而敏度算法产生的珠状结构则更平缓且不明显;同时,对于门板结构刚度的优化计算,控制算法的优化结果将最大单元应变能从1.83×10~(-3)J降低至1.35×10~(-3)J,而敏度算法则降低至1.49×10~(-3)J。因此对于该目标优化方法来说,控制算法更优于敏度算法。