基于三联齿轮泵的采煤机调高液压系统设计

针对单泵和双泵调高液压系统存在高压和低压互相影响的不足，提出了一种基于三联齿轮泵的新型采煤机调高液压系统，左、右摇臂升降、电磁阀和制动器三路采取独立供液，互不影响。实际应用表明该系统工作稳定性好，且采用片阀组合的结构，既方便查找故障点，又方便维修更换。     

投稿须知

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爆炸排淤填石法中淤泥的本构模型

以爆炸排淤填石法为背景 ,对不同应变率阶段淤泥的本构模型进行了分析 ,利用ANSYS/LS-DYNA动态有限元分析程序对所选择的模型进行验证和确认。计算和分析结果表明 :在形成爆炸空腔的高应变率阶段 ,淤泥表现为理想不可压缩流体的性质 ;在小药量小抵抗线条件下 ,甚至在淤泥自重作用下的较低应变率变形阶段 ,其黏性效应也可以忽略不计。     

动作时序配合优化的安全稳控系统设计

动作时序配合直接影响安全稳控系统的动作准确性,在安全稳控系统设计时,若动作时序配合与系统耦合性不足,在实际运行时可能会出现误动作,导致直流输送段或直流接受端出现严重损坏.通过稳控一次、二次判据时 序的配合与优化,稳控数据调用的有效性辨识与优化,故障演化过程稳控装置动作时序配合与优化,对动作时序配合进行优化,实现安全稳控系统设计的完善.     

多机电力系统非线性自适应励磁控制器的设计

为了增强多机电力系统的动态稳定性,提升电力系统平抑负荷扰动的能力,本文提出了一种基于自适应反步技术的非线性自适应励磁控制方案.由于发电机的机械功率和阻尼系数受系统运行状态的影响,因此可以直接视为未知数,利用自适应定律估算出来这些未知量.根据李雅普诺夫(Lyapunov)函数的形式推导出自适应规律,保证发电机的转子角速度、机端电压、输出功率等不同物理量均收敛.然后在4机11母线的电力系统输电线路上仿真三相短路故障,测量转子转速偏差,对所提出的控制方案进行评估,并与现有的反步控制器和常规电力系统稳定器(CPSS)进行了比较.根据仿真结果,本文所提出的方法比现有的两种控制器的控制效果更有效.     

基于声发射原理的矿井掘进机故障诊断技术研究

针对在我国各大矿区广泛应用的EBZ160悬臂式掘进机,基于声发射原理及技术,设计一套掘进机故障诊断声发射检测系统,获得各种故障的声发射数据样本,同时借助小波神经网络的迭代收敛性质,对故障数据样本的精确度进行验证,正确率较高,能够较好地应用于井下掘进机的故障诊断.     

智能建造技术协同创新主体互动关系研究

文章分析智能建造技术创新主体的特点，界定并划分智能建造技术协同创新主体互动关系的范畴和类别，建立智能建造协同创新的多方演化博弈模型，揭示智能建造技术协同创新主体互动关系。主要结论为：①智能建造技术协同创新呈现级联性、函数性、动态平衡性、不确定性和指数性特征；②智能建造技术协同创新主体互动关系分为同质性的内部主体互动和异质性的内部主体与外部主体互动，表现出利益共生、成长进化和共享协同的特征；③创新主体之间的互动行为有利于对创新资源进行有效配置，推动智能建造技术的应用。     

基于有限元的区域分解方法在永磁聚焦系统仿真中的应用

随着计算机技术以及并行求解技术的发展,区域分解方法越来越多地应用于计算电磁学的各个领域.针对微波管中的永磁聚焦系统仿真,该文提出一种基于有限元的非重叠区域分解方法,其引入一种新型传输条件,并采用内罚的方式推导出有限元弱形式.该区域分解法的最大优势是不需要引入多余的未知量,并且最终集成的有限元矩阵满足对称正定性,适合采用预处理共轭梯度法进行矩阵方程的求解.该文仿真了多个微波管永磁聚焦系统,并与商业软件Maxwell进行了详细的对比,结果表明所提出的区域分解方法和Maxwell精度相当,却拥有着更加优越的计算性能.     

悬浮抱杆组塔无线监测系统的设计与应用

抱杆系统是悬浮式内拉线抱杆分解组塔施工安全的决定性影响因素，但由于其受力复杂且难以实时感知，造成铁塔组立施工难度过大甚至产生事故。为此，结合当前发展的无线物联技术，提出了一种基于无线传感器网络的悬浮抱杆组塔无线监测系统。通过对悬浮式内拉线抱杆分解组塔工艺的分析，获取了抱杆系统的安全薄弱点，从而明确了系统功能原理与模块组成。针对抱杆及其拉线系统的受力、倾角、风速、高度、距离等数据特点，选择相应传感器进行实时数据监测与采集；并针对监测点分布广、层级多的特点，采用LoRa树型组网模式，形成以上位机为网络总节点的一主多从无线传输方式。系统采用阵列巡检应答通信模式，各信道通过时分进行有序利用，数据延迟控制在ms级以内，并通过临限预警功能将各危险点数值控制在安全范围之内，保证施工全过程的安全稳定。     

用于社交推荐的增强影响扩散模型

随着网络上创建连接、协作、共享的全新变革方式的出现,互联网上丰富的社交行为现象引起了研究者和实践者的关注.近年来,随着社交网络平台的普及与推广,基于社交网络的推荐系统也成为了个性化推荐领域的研究热点之一,社交推荐系统可以利用社交网络来缓解传统的推荐算法中数据稀疏性问题.在社交网络中,社交关系影响起着重要作用,而用户信任是社交关系形成的基础,每一个用户会受到其信任的用户影响,这些被信任的用户也会被自己的社交关系所影响,这就表明了联系在一起的用户会相互影响,导致社交联系之间的用户偏好具有相似性.用户的信任关系影响着用户偏好的推断,同时用户受到其信任用户的社交关系影响,而这些社交关系影响在社交网络中递归传播和扩散.因此,基于社交推荐算法研究的关键就在于信任信息的挖掘和利用.在基于社交网络的推荐领域中,比较有代表性的模型为Diff Net,该模型未充分考虑到信任问题,同时,在递归计算长距离的社交关系时,有额外的噪声,影响推荐预测的质量.本文提出了基于Diff Net改进的社交推荐模型-EIDNet.首先,该模型在模拟社交关系影响扩散过程时,通过用户对物品的历史交互记录建立用户间的信任关系,并融...