摘要：以某型号汽车连杆作为研究对象,根据其在不同工况下的具体工作情况,分析得出连杆的运动参数及其具体的求解公式;讨论连杆在工作时的主要静载荷——拉伸载荷与压缩载荷,推导并求解出其在工作过程中的受力方程。利用UG建立起连杆的三维模型,导入到ANSYS Workbench中进行静应力的有限元分析,依据其结果可知,拉应力与压应力中压应力对连杆的影响是最大的,也就是说在压缩工况下连杆有最大的应力集中和变形,同时这些的应力集中与变形均发生在连杆的小头部位。

摘要：为满足液晶可调谐滤波器(Liquid Crystal Tunable Filter,LCTF)滤波性能和多参数优化的需求,本文提出了一种基于人工免疫算法(Immune Algorithm,IA)的里奥(Lyot)型LCTF优化设计方法。该方法以Lyot型LCTF的光透过率、透射主峰的半高宽(Full Width at Half Maximum,FWHM)、截止区旁瓣抑制(Side Lobe Suppression,SLS)等滤波器基本光谱性能指标为评价函数,基于特定评价函数约束下的全局寻找LCTF最佳液晶盒厚度和驱动电压配置参数组合进行优化设计。仿真结果表明,IA算法优化后的LCTF与传统Lyot型LCTF相比,旁瓣抑制效果提升了73.42%,整体滤波效果提升了13.90%,同时用可调控评价函数权重来实现滤波器性能的智能调控以满足不同应用场景需求。该设计方法可避免传统滤波器对器件厚度线性精度的严重依赖,不仅在液盒厚度、级数选择上更加灵活,可改善光谱响应时间和光透过率,而且省略了繁琐的实验调试工作量,具有一定的研发高效性、实用性以及经济性。

摘要：燃料电池作为一种清洁高效的能量转换装置,被认为是构建未来社会可再生能源结构的关键一环。不同于质子交换膜燃料电池(PEMFC),碱性聚合物电解质燃料电池(APEFC)的出现使非贵金属催化剂的使用成为可能,因而受到了日益广泛的关注和研究。APEFC的关键结构是膜电极,主要由聚合物电解质膜和阴阳极(含催化层、气体扩散层)组成,膜电极是电化学反应发生的场所,其优劣直接决定着电池性能的好坏。因此,基于现有的碱性聚合物电解质及催化剂体系,如何构筑更加优化的膜电极结构,使APEFC发挥出更高的电池性能是亟待开展的研究。本文首先通过模板法在碱性聚合物电解质膜的表面构建出有序的锥形阵列,再将具有阵列结构的一侧作为阴极来构筑膜电极,同时,作为对比,制备了由无阵列结构的聚合物电解质膜构筑而成的膜电极,最后对基于两种不同膜电极的APEFC的电化学性能进行了对比研究。实验结果表明,锥形阵列结构可以将APEFC的峰值功率密度由1.04 W·cm^(−2)显著提高到1.48 W·cm^(−2),这主要归因于在APEFC的阴极侧具有锥形阵列结构的聚合物电解质膜的亲水性的提升和催化剂电化学活性面积的增加。本工作为碱性聚合物电解质燃料电池的膜电极结构设计与优化提供了新思路。