采用超声-电沉积的方法制备纳米Ni—TiN复合镀层。利用原子吸收分光光度计（AAS）、高分辨率电子显微镜（HRTEM）和X射线衍射仪（XRD）研究超声波对复合镀层含量、显微组织及微观结构的影响。结果表明，超声波的引入，不仅能提高复合镀层中纳米TiN粒子的含量，还能明显改善显微组织结构，细化晶粒。在超声波功率为200W时，镀层中粒子含量达到最大值9．9％。

采用超声波电沉积复合作用的方法,制得Ni-SiC微铸件。利用扫描电镜观察和分析超声波电沉积作用参数（电流密度、超声波功率以及脉冲电流类型）对Ni-SiC微铸件表面形貌的影响。结果表明,电流密度、超声波功率和脉冲电流类型对Ni-SiC微铸件的表面形貌有较大影响。采用较高电流密度制备微铸件时,其表面平整,致密性好,胞状物数量较少。当超声波功率为300 W时,微铸件表面平整度好,SiC粒子较均匀地分散在微铸件表面,且没有明显的团聚现象。采用正负脉冲电流制备的微铸件,表面致密度、平整度较好。

利用Solidworks软件建立一种改进型单向阀的三维模型,并研究其阀芯轴的应力、位移及应变分布状态。有限元分析结果表明阀芯轴最大应力出现在阀芯轴的上端面,其值为17.4 MPa;阀芯轴的最大位移出现在芯轴的大端盖上,其最大位移量为2.24×10-3mm;阀芯轴的最大应变出现在阀芯轴上端面,其最大应变值为3.9×10-5。

往复压缩机工况恶劣、结构复杂、易损件多等特点，增加了压缩机故障诊断难度。将EMD信息熵和支持向量机（SVM）技术相结合，应用于压缩机轴承故障诊断。通过EMD对压缩机轴承信号进行分解，计算其信息熵值，并提取出能反映轴承工作状态的信息熵，将其作为特征向量训练SVM网络。结果表明，EMD信息熵和支持向量机相结合的方法，可以准确识别压缩机轴承故障。