压痕点数及解卷积法对水泥纳米压痕试验的影响

采用K均值法与高斯混合模型对水泥净浆不同压痕点数的纳米压痕数据进行解卷积处理.结果发现:压痕点数对解卷积结果存在影响,100个压痕点数下2种解卷积方法得到的结果均较为离散,但225及以上压痕点数的解卷积结果相似度较好;K均值法虽依赖初值参数的选择,但其对数据的处理结果与高斯混合模型的拟合结果相近,因此可作为高斯混合模型的一种检验方法.

纳米SiO_(2)对水泥浆体孔隙和微观力学性能的影响

为了研究不同纳米SiO_(2)掺量对硬化水泥浆体孔隙率与微观力学性能的影响,采用压汞实验,纳米压痕测试与GMM法获得了水泥浆体的孔隙率,压痕模量,硬度与各水化产物相的分布,并使用XRD与SEM表征了各性能最优样品的表面形貌与内部产物。试验结果表明,养护龄期为28天时,与空白对照组相比,当纳米SiO_(2)的掺量质量分数为1%、2%和3%、4%时,水泥样品总孔隙率分别降低了14.07%,16.67%,26.83%和7.43%,LD C-S-H与HD C-S-H的含量之和分别为对照组的99.34%,101.34%,117.48%和113.33%。但当纳米SiO_(2)的掺量质量分数为4%时,水泥样品的孔隙率比其他掺纳米SiO_(2)的样品更高,且与纳米SiO_(2)掺量质量分数为3%时相比,未水化的产物相也较多。纳米SiO_(2)可以充分发挥成核效应和火山灰效应,生成更多的C-S-H并改变硬化水泥浆体的微观形貌,从而有效降低水泥浆体的孔隙率并提高其微观力学性能。

基于连续交叉小波相干分析和自适应CYCBD的轴承故障诊断

最大二阶循环平稳指标盲解卷积(maximum second-order cyclostationarity blind deconvolution,CYCBD)能从强背景噪声信号中恢复周期脉冲,是轴承故障诊断的有效方法。故障特征频率是CYCBD的关键参数,由于滚动轴承存在制造误差、滚子滑移等现象,导致真实的故障特征频率与理论值存在偏差,降低了CYCBD的有效性。同时,故障轴承测试信号中含有大量噪声和谐波干扰,也降低了CYCBD的故障特征提取能力。对此,提出了一种基于连续交叉小波相干分析和自适应CYCBD的轴承故障诊断方法,首先,利用正常轴承、故障轴承测试信号的交叉小波相干分析获取轴承故障共振频带。其次,基于3种归一化的周期检测指标提出一种新的周期检测技术以获取真实的轴承故障特征频率。最后,基于轴承故障共振频带信号和真实轴承故障特征频率进行CYCBD滤波,并针对滤波信号进行Teager能量算子解调分析得到能量频谱,从而进行轴承故障诊断。仿真信号和高速列车牵引电机轴承试验信号的分析结果表明,该方法能够有效识别轴承故障特征,且优于传统的CYCBD方法。