简介：基于超声波在介质中的传播理论，在当量法基础上采用超声波对激光熔覆层表层裂纹深度进行定量评价。结果表明：表层裂纹信号幅值随裂纹深度的增大而增大，当裂纹深度达到1．0mm时，信号幅值基本保持不变。相同深度表层裂纹超声波信号幅值随检测距离增大而减小，并趋于平缓，分析认为激光熔覆层中各向异性树枝晶组织及层间界面导致声波能量衰减是引起上述结果的主要原因。结合上述研究结果，本研究对激光熔覆层组织引起的声波能量衰减进行补偿，进而实现表层裂纹深度定量评价方法的修正，在一定程度上提高了激光熔覆层表层裂纹深度的评价精度。

简介：为了实现倒装和弯钩次品针头的自动检测，提出了一种基于BP神经网络的注射器针头合格性检测方法。该方法首先对针头图像进行去噪、目标分割和针头轮廓提取等预处理，其次采用边界区域不变矩法和针头边缘曲率法提取针头特征，然后用合格针头、弯钩针头和倒装针头样本的特征对设计好的BP神经网络进行训练，最后利用训练好的BP神经网络实现注射器针头的合格性检测。通过大量真实针头的合格性检测实验，验证了本研究所提出方法的有效性，可用于实际生产中。

简介：为了快速准确地对齿轮故障作出分类，结合隐马尔科夫模型（HMM）高效的模式分类能力，提出了基于细化谱（ZOOMFFT）和隐马尔科夫模型的故障分类方法。采用时域同步平均法从复杂信号中提取目标齿轮的啮合信号作为分析对象，对其进行细化谱分析，提取基频、倍频及其边频带幅值作为特征量输入到HMM中训练和识别，再通过对比对数似然概率值来确定齿轮故障类型。试验结果表明该方法可以有效地对齿轮故障进行分类。

简介：采用热解处理已合成的聚吡咯纳米线实现一维碳纳米纤维的有效合成。在KOH的活化作用下，原始的纤维结构发生变化，获得带状碳纳米结构。对所合成的碳纳米线及碳纳米带进行形貌及结构表征。测试这两种一维碳纳米材料应于于锂离子电池中负极材料的电化学性能。结果表明，一维碳纳米线及一维碳纳米带均表现出较优的循环性能及良好的倍率性能。碳纳米线材料在循环50次后仍保持530mA·h/g的可逆容量。在前23次充放电循环中，碳纳米带的可逆容量均高于850mA·h/g，充放电循环到第23次的容量保持率为86%。