基于改进的CEEMDAN与关联维数的石化轴承故障特征提取

针对石化机组轴承振动信号难以自动区分的问题,提出一种基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与关联维数的石化轴承故障特征提取方法。选取某故障诊断重点实验室实测的轴承故障数据中4种工况下的轴承振动信号进行测试分析,采用改进的CEEMDAN分解测得的振动信号得到多个模态分量IMF,对得到的高频分量进行叠加求和后求取数据的嵌入维数和延迟时间并进行相空间重构,结合G-P算法求不同嵌入维数下的关联维数进行特征提取。通过极限学习机进行实验,准确率达到92.5%,证明了方法的有效性。     

含铁镁白云石质合成砂的研制及其在不定形耐火材料中的应用

含铁镁白云石质合成砂生产工艺简单,它在高温下主要有方镁石固溶体（MgOss）和游离氧化钙（fCaO）两种高熔点固相,具有MgO-CaO系材料的特点,综合性能优良,在干打料、喷补料、涂抹料和隔热浇注料等耐火炉料的应用中,具有很高的耐用性。     

高泳透力薄膜电泳漆的应用研究

对高泳透力薄膜电泳漆应用于生产实践的可行性进行了评估,在实验室进行了10%、25%、50%、63%、75%、85%和95%的混槽试验,测试了槽液参数、电泳工艺参数和漆膜性能,并进行了线体混槽评估。结果表明,用高泳透力薄膜电泳漆拼混普通电泳漆不需进行设备改造就可以直接使用;当混槽比例从10%增加到95%时,所得漆膜的理化性能全部合格,而且随着混槽比例的增加,漆膜泳透力升高,膜厚降低。生产应用表明,该薄膜电泳漆具有泳透力高、外板膜厚低而内腔膜厚高于普通电泳漆的特点,可实现在节约原材料成本的同时提高整车的防腐性能。     

钢结构设计原理课程考试改革与实践

结合高校土木工程专业本科人才培养目标,以激发学生自主学习和创新能力为出发点,从改革考试的内容及方法入手,对钢结构设计原理课程进行了阶段性、多元化考试改革与实践。结果表明:考试改革达到了预期目的,取得了良好的效果。     

早龄期H型钢混凝土梁受力性能试验研究及有限元分析

为研究C40早龄期型钢混凝土梁的受力性能，分别对7根H型钢混凝土梁在龄期1、3、7、28 d进行单调静力加载试验, 分析了荷载-位移曲线、荷载-应变曲线和梁早期受荷损伤对后期受力性能的影响。试验结果表明：掺入早强剂的C40型钢混凝土梁1 d的承载力可达到28 d的75.5%；梁的早期受荷损伤对后期28 d龄期的承载力影响不大。在试验研究的基础上，利用非线性有限元分析软件ABAQUS，建立型钢混凝土梁力学模型进行有限元分析，有限元分析结果与试验结果吻合较好。     

抗菌及抗红外线加工对尼龙棉混纺织物数字印花色彩性及机能性的影响

将尼龙/棉混纺织物进行数位印花颜料喷印后,添加不同浓度抗菌剂及红外线吸收剂加工后处理,探讨添加抗菌剂及红外线吸收剂对尼龙/棉混纺织物的印花色彩性、耐水洗牢度、耐摩擦牢度、抗近红外线性能、抗菌性能的影响。结果表明,红外线吸收剂及抗菌剂添加后,对布面的外观力度及色相的影响不显著。数印织物经PU树脂后处理,能够提升水洗牢度及耐摩擦牢度2～3级。以红外线吸收剂1%处理数印织物后,经红外线热像仪测试可以达到良好的红外线遮蔽效果。除此之外,数印织物经抗菌加工可发现,随着抗菌剂浓度增高其抗菌效果愈好,且抗菌剂对金黄色葡萄球菌之效果较大肠杆菌佳,尤其抗菌剂质量分数达1%时灭菌率可达98%以上。数位印花的多机能性加工经过适当工艺程序可达到实用效果。     

静电微量润滑气雾特性及其切削加工性能研究

静电微量润滑(Electrostatic minimum quantity lubrication,EMQL)技术可显著提高荷电润滑液滴在加工区域的润湿、渗透和沉积性能,改善气雾的润滑冷却能力,降低切削环境油雾浓度。在构建静电微量润滑切削加工系统的基础上,分析了EMQL下荷电电压对润滑油液滴粒径、分布、润湿性和沉积性的影响。研究了EMQL的稳态换热能力,加工环境油雾浓度和切削性能。最后通过刀具磨损分析,揭示了EMQL切削加工时的作用机理。结果表明:荷电后润滑油液滴的粒径减小,分布更加均匀,润湿和沉积性提高。与传统MQL比较,EMQL下的切削温度降低了～14%,环境油雾浓度减小了～8%,刀具磨损下降了～37%,工件表面质量提高了～28%。EMQL加工时,润湿渗透性能改善的小粒径润滑油液滴易在刀具-工件接触面吸附,渗透和铺展,利于切削界面的润滑与换热,车削加工性能更好。     

大型露天矿山运矿道路改造设计

露天矿山矿岩运输是采矿工序中重要环节,德兴铜矿依据其富家坞矿区工作帮推进情况,及时对运输线路进行优化改造,不仅确保运输安全,同时缩短运输距离,节约采矿成本。对采区道路的参数、线路设计、形成方式进行介绍,根据所使用设备的特点,对道路改造过程进行了分析。     

基于ARM V8平台的向量算法库实现与优化

基于ARM V8架构的VecOp向量算法库,提出一种基础向量算法在ARM V8平台上实现和优化的方案。从访存对界优化、指令集优化、基本块优化以及向量分支优化4个方面进行精细调优,提升向量算法函数在ARM V8平台上的性能,以实现VecOp算法库在ARM V8平台上的优化。实验结果表明,该方案在ARM V8计算平台上实现的向量算法库性能提升可达到10%～300%。