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高速铣床主轴⁃轴承的振动特性分析

董赫，朱向哲，陈立

辽宁石油化工大学学报 2021, 41 (1): 56-60. DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2021.01.010

摘要（301）

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PDF （1637KB）（118）

主轴是高速铣床的核心部件，其动力学特性直接影响铣床的加工精度。以德国GMN某型高速铣床电主轴为例，采用有限元方法，建立了主轴⁃轴承系统的有限元模型，研究了主轴的固有振动特性，分析了轴承刚度对主轴固有振型和临界转速的影响。在此基础上，研究了高速主轴的不平衡响应特性，分析了不平衡量大小和位置等因素对主轴振动敏感度的影响规律，发现主轴两端不平衡响应敏感，尤其是连接刀具的一端振幅明显，研究结果可为高速机床主轴系统的动力学设计提供一定的参考。

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螺旋链状结构的亚磷酸钬的无溶剂合成及表征

修志佳，李虹陆，刘陆，马怡轲，陈立，黄亮亮

辽宁石油化工大学学报 2020, 40 (2): 38-44. DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2020.02.007

摘要（374）

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PDF （1175KB）（219）

采用无溶剂合成的方法，以N,N'⁃二甲基哌嗪(Me2ppz)为结构导向剂，合成了一个由亚磷酸单元修饰的一维链状结构的新型亚磷酸钬化合物Ho(H2PO3)4(C6N2H16)0.5 (1)，并通过粉末X⁃射线衍射、红外光谱、热重、ICP和CHN元素分析对其进行表征。单晶X⁃射线衍射分析结果表明，化合物1属于单斜晶系，P21/c空间群。其结构是由HoO6八面体和[H2PO3]-假四面体单元相互连接构成。值得注意的是，化合物1是第一个通过无溶剂合成获得的稀土亚磷酸化合物，并且在化合物1的结构中存在左右手螺旋链。

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一种基于量子神经网络的模拟电路故障诊断方法

张朝龙,何怡刚,袁莉芬,陈立平

辽宁石油化工大学学报 2015, 35 (2): 58-61. DOI: 10.3696/j.issn.1672-6952.2015.02.013

摘要（526）

PDF （1180KB）（285）

针对模拟电路中部分故障类别发生重叠的特点, 提出了一种基于量子神经网络算法的模拟电路故障诊断方法。在被测电路输出端采集时域响应信号, 计算其峭度和熵, 作为特征量, 并应用量子神经网络算法对模拟电路的各个不同的故障类别进行辨别。实验结果表明, 构建的神经网络具有简单的网络结构, 且故障诊断正确率较
高, 达到9 9. 6 2%。