研究了形变温度、形变量以及双重时效工艺对Ti-10V-2Fe-3Al合金显微组织和力学性能的影响。结果表明：随着形变温度的提高在时效过程中析出的次生α相含量逐渐增加合金强度升高;然而当形变温度高于相变点时初生α相对β晶粒的钉扎作用明显减弱使得β晶粒迅速长大导致合金的拉伸塑性明显下降;次生α相的体积分数主要决定于形变温度因此应变量对Ti-10V-2Fe-3Al合金力学性能的影响较小。此外相对于单重时效工艺由于在低温时效（300℃×8 h）时发生ω→α转变为次生α相提供了均匀的形核点Ti-10V-2Fe-3Al合金在低温-高温双重时效工艺中获得了更加均匀、细小的α＋β显微组织使得拉伸强度获得比较大的提高。

在对升压斩波式串级调速原理进行分析的基础上，提出一种改进的移向全桥ZVZCS PWM DC—DC变换器，并将该移向全桥变换器应用于升压斩波式串级调速系统中。应用Matlab／Simulink对基于软开关技术的串级调速系统的工作特性进行了仿真分析，并进行了试验研究。仿真和试验结果表明：这种方法可以达到减少开关损耗、提高效率的目的。

大柔性飞行器因结构重量低、柔性大使得机翼等部件在受载时产生较大的弹性变形,呈现显著的几何非线性效应,因此准确的结构大变形建模方法对于几何非线性气动弹性分析至关重要,而神经网络对非线性系统具有强大的拟合能力,可通过将神经网络应用于非线性结构建模,构造适用于结构大变形的前馈神经网络预测模型,在样本特征和数据结构相对较优的条件下结合曲面涡格法,搭建非线性气动弹性分析框架,对某机翼模型进行阵风响应计算;结果表明神经网络模型能准确预测大柔性机翼结构大变形,应用到气动弹性分析后能进行准确的阵风响应计算,验证了将神经网络应用到结构大变形预测的可行性,为以后机器学习技术与气动弹性分析结合的研究提供思路和方法。

介绍了天生桥一级水力发电厂一起插装阀式事故配压阀“异常”动作事件的情况，并分析其原因，提出了插装阀式事故配压阀在设计、施工及使用过程中的注意事项。