残余应力对球墨铸铁容器内压极限载荷影响

为了研究残余应力对球墨铸铁容器承压性能及极限载荷的影响,提出基于数值模拟的塑性分析方法.模拟铸造工艺,获得铸件残余应力的分布规律,选取不同水平的残余应力场,依次作用于球墨铸铁有限元塑性分析模型,分析残余应力对容器极限载荷的影响.对一组型号相同但热处理工艺不同的球墨铸铁压力容器进行承压试验.比较数值模拟结果与试验结果,验证了有限元塑性分析模型的准确性.结果表明,铸造残余应力在一定程度上削弱了球墨铸铁的承压性能,降低了容器的极限载荷,但影响程度十分有限;验证了ASME Ⅷ-1规范不强制球墨铸铁容器进行去应力退火热处理的合理性.     

基于DM6446的露天煤矿无线视频监控系统设计

介绍了一种以双核TMS320DM6446(DSP+ARM)为核心的无线视频监控系统。该系统发挥了DSP强大的数据处理能力和ARM灵活的控制功能,DSP对音视频信息进行压缩处理,ARM控制处理后的音视频和各种传感器采集的数据。采用WCDMA无线网络传输数据,保证了对露天煤矿矿区的温度、风速、产量等生产信息进行实时监控。     

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镀锡板(MRT-4钢)属亚包晶钢,钢厂在生产该类钢时出现了比较严重的质量问题,主要是热轧板表面出现严重的"翘皮"缺陷,产品合格率低,该缺陷与连铸板坯裂纹关系密切。通过对"翘皮"缺陷产生机制进行深入的研究,提出了生产该类钢热轧板时连铸-加热-轧制工艺的控制措施,从而提高了热轧镀锡板的表面质量。生产实践表明:钢厂在MRT-4热轧镀锡板生产技术方面取得了长足的进步,热轧板封锁率从最高67.26%降低到3.0%以下,并且生产控制稳定。     

弯管相贯线切割运动轨迹的数学建模

目前的管件加工设备只能在直管上而不能直接在弯管上切割相贯线和焊接坡口.研究了在弯管上直接切割相贯线和焊接坡口的规律,为后续切割机床的设计提供理论基础.为简化数学模型,讨论了直管与圆环面弯管相贯,首先通过对比直管相贯和弯管相贯的异同,提出弯管相贯的加工方案;然后在对管件数控切割原理和割炬路径运动学分析基础上,提出可满足弯管加工要求的五联动数控火焰机床运动方案,并用参数方程描述切割相贯曲面的空间几何关系和运动关系,最终推导出在切割过程中各运动分量的求解公式.     

CeO2对CoMo-Ox/Al2O3催化剂轻苯加氢性能的影响

采用等体积浸渍法制备了CoMo-Ox/Al2O3和CeCoMo-Ox/Al2O3催化剂,研究了不同质量分数的CeO2对CoMo-Ox/Al2O3催化剂加氢脱硫活性的影响,考察了不同工况对催化剂轻苯加氢性能的影响,同时测试了催化剂的选择性和稳定性。用XRD、BET对催化剂进行了表征,并对其活性进行了评价。结果表明,CeO2的引入增大了CoMo-Ox/Al2O3催化剂的比表面积、孔径和孔体积,提高了催化剂的加氢脱硫活性。通过对CeCoMo-Ox/Al2O3的1 000 h测试,发现该催化剂具有良好的选择性和稳定性。     

基于工作过程的数控设备应用与维护专业核心课程开发

课程建议与改革是提高教学质量的核心,而高职院校的发展必须以校企合作为指导思想,实现合作办学,合作发展.四川信息职业技术学院院数控设备应用与维护专业与典型企业.在育人环节的课程体系构建中率先进行了合作尝试.对专业内四门核心课程均基于"调研生产与应用企业--确定职业岗位--提取典型工作任务-归纳行动领域--转化学习领域--设计学习情境"六个步骤进行了系统的合作开发.     

纸机高精度O型扫描架机械系统的研制

分析了国内外纸机测控系统开发与应用的现状，结合工程实践对扫描架的设计、调试和创新，包括采用钢带传动、设置补偿机构、增加密封装置等进行了阐述。并对扫描架的研制过程、现场安装、调试及运行中取得的经验作了介绍。     

150t转炉终点钢水锰含量分析及控制

阐述了转炉冶炼过程中锰的变化规律,分析了终点钢水锰含量的影响因素,结果表明在实际生产中铁水锰含量和转炉终点温度对终点钢水锰含量无显著影响,转炉终点钢水氧化性和渣量是影响转炉终点钢水锰含量的2个关键因素。通过采取渐增式供氧、枪位控制、顶底复吹效果控制、终点成分控制、转炉模型应用、加料制度调整等措施,终点钢水锰质量分数提高至0.081%,节约锰铁合金约0.32kg/t。     

基于遗传神经网络的电子鼻在大气环境气体模式识别中的应用

基于模拟退火遗传神经网络的电子鼻已对二组分、三组分的混合气体模式进行了识别,识别精度及学习速度都较BP神经网络大为提高[1],但仍无法满足实用的要求.为了提高遗传神经网络对混合气体越限值的识别精度,本文在电子鼻已有的基础上提出分步分档识别法,在大范围内保证了识别准确性,提高了电子鼻的实用性.本文成功地将其用于四组分混合气体的精确识别.应用本方法的电子鼻既可用于正常环境气氛也可适用于危险气氛环境的气体模式识别.不同的档,其学习样本不同,识别精度不同.分档识别精度取决于学习样本的最小步长,最小步长越小,识别精度越高.