汽车引擎盖外板拉延成形工艺参数优化研究

针对汽车引擎盖外板拉延成形容易产生起皱、破裂、拉延不充分等缺陷的问题,对影响引擎盖外板成形质量的工艺参数进行了研究。运用单因素变量法,研究了压边力、凸凹模间隙、摩擦因数、拉延筋高度、冲压速度对引擎盖外板拉延成形的影响;提出了一种基于正交试验法和极差分析法,以最大减薄率为优化目标,获得了最优工艺参数组合,确定了各因素对引擎盖外板最大减薄率影响主次顺序的优化方法,并对试验结果进行了方差分析,得出了影响最大减薄率的显著因素;应用优化后的工艺参数进行了模拟仿真,获得了良好的拉延成形效果。研究结果表明:使用最优工艺参数组合进行试模,获得的引擎盖外板最大减薄率为19.585%,最大增厚率为1.047%,成形质量较好;应用基于正交试验法的数值模拟技术能够提高引擎盖外板成形质量,减少试模次数、缩短生产周期、降低生产成本。     

基于6LoWPAN的电镀废水自动监测控制系统设计

针对目前电镀行业废水处理系统自动化程度低、难监管、不环保的现状,提出一套基于6LoWPAN的电镀废水自动监测控制系统。本系统基于STM32微控制器建立6LoWPAN传感网络,在传统电镀废水处理系统中配置检测电极及重金属离子传感器,可实时监测电镀废水处理进程并上传数据至服务器,控制器根据当前元素含量及软件设置阈值自动控制安装于加药箱的继电开关,以控制加药量和废水处理进度。此外,管理员可随时登录服务器查看废水处理进度。通过样本测试证明本文提出的系统对电镀废水处理的时效性明显提高。     

变与辩之间——独立院校建筑学一年级设计基础课程教学特色

文章根据时代变迁、社会发展和市场需求,以独立院校建筑学专业及一年级设计课教学定位为背景,结合天津地区两所高校在一年级设计课教学等多方面差异化比较分析,辩证分析独立院校建筑学一年级设计基础课程关于教学内容、培养模式、实践教学、考核方式等方面的教学特色,意在为培养“执行建筑师”建造牢固基础。     

分布式卷积神经网络在刀具磨损量预测中的应用

刀具磨损量预测对提高设备运行的安全性和可靠性具有重大意义。为了提高刀具磨损量预测精度,本文提出了基于分布式卷积神经网络的刀具磨损量预测方法,该方法将原始高频信号样本作为输入,在模型中分为若干个子序列,利用分布式卷积-池化层作为局部特征提取器,从子序列中自适应提取特征,并对特征数据进行批标准化处理,最后经过非线性映射,对刀具磨损量进行预测。本文提出的模型与BPNN模型相比均方误差降低了51.3%,具有更高的预测精度。     

基于网络编码的P2P内容分发性能分析

P2P网络是一种全新的第三代网络拓扑结构，是一种分散式的网络架构，采用的是点对点的方式，这种网络结构在文件共享，对等计算，搜索引擎等方面都拥有很多的优点，本系统是在P2PN络的基础上，应用JxTA架构来完成的一个平台，JXTA结构是一种混合P2P搜索模式的网络协议，平台优势在与对于内容分发性能和下栽软件的设计操作简单，系统稳定，所以在软件的设计中，经常会运用该类型的架构和性能分析。     

高等院校大型仪器设备共享管理机制的探索与实践

如何通过科学的管理模式,充分发挥高校大型仪器设备的作用,提高大型仪器的使用效率,是摆在高校面前的一个重要的、亟待解决的问题。文章介绍了了现行天津大学化工学院大型仪器分析检测中心大型仪器共享平台的管理运作机制。通过对学院大型仪器平台建设与管理的分析与思考,对高校仪器平台的建设具有一定的指导意义。     

CFX-24×2差动式双层风力干选机的设计与应用

介绍了CFX型差动式风力干选机设计的主体结构、工作原理和技术参数,CFX-24×2差动式双层风力干选机有效地克服了普通干选设备不适应原煤较高水分、分选效果差等不利因素,通过在吴四圪堵煤矿的试验证明,选后精煤产品发热量提高了2.09MJ/kg,分选指标均达到设计要求。     

水利工程建设的质量控制措施

水利工程属于国家的基础性建设,其建设质量关系到人民群众的生命财产安全,关系到国家的稳定发展,因此必须做好水利工程建设质量的控制。但是,在水利工程建设中经常暴露出来一些问题,存在着不完善之处,对水利工程建设质量影响很大。对此本文中将进行深入的分析,针对存在的问题及时采取有效措施,对促进我国水利工程建设质量的提高具有非常重要的意义。     

粉煤灰基地聚物的性能影响因素及其凝胶产物研究进展

粉煤灰基地聚物材料因绿色、低碳等优点受到建材行业关注。本文基于地聚物的形成及优势,分析了粉煤灰作为硅铝基材的优点,着重阐述了激发剂离子、养护方式和钙组分对粉煤灰基地聚物材料性能的影响,综述了粉煤灰基地聚物材料的凝胶产物变化及其反应机理研究进展。目前含钙固废作为添加物逐渐应用于改性粉煤灰基地聚物中,因此明确凝胶产物组成和反应机理将为粉煤灰基地聚物材料性能优化提供理论指导。     

基于混合蚁群算法的异质车队低碳VRP研究

针对货运车辆在配送调度过程中产生大量碳排放的问题，建立模型将多种影响碳排放量的因素协同优化。模型中考虑了不同载重量的异质车队，两个节点之间有多条道路的柔性路径，以及车辆重量随卸货而减少的动态负载等因素，以碳排放量、行驶时间和行驶路程为优化目标，并加入了节点需求时间窗、根据速度变化划分路段、交接和卸货时间的约束。提出了一种混合蚁群算法，利用蚁群算法信息素强度更新方式保持群体记忆性，利用粒子群算法的快速收敛特性增加计算效率。通过随机数值算例的仿真优化与对比分析，验证了算法和模型的有效性。