退火温度对新型锆合金薄板带材析出相和织构的影响

采用扫描电镜和超高分辨透射电镜,对具有良好冲制性能的新型锆合金薄板成品带材进行含晶粒、第二相粒子等在内的显微组织研究,并探索真空退火处理条件下温度对带材显微组织的影响。结果显示:新型锆合金薄板成品带材晶粒平均尺寸2.17 μm,存在{0001}<1010>和{0001}<1120>两种织构,大部分晶粒<1120>平行带材RD方向,较少晶粒<1010>平行带材RD方向;第二相粒子分布在晶粒内部及晶界,平均尺寸114 nm,尺寸较大的为不规则椭圆形的Zr-Nb-Fe相,尺寸较小的为圆形的β-Nb相;热处理退火温度降低,带材晶粒尺寸减小,第二相粒子细小弥散分布;新型锆合金薄板成品带材良好冲制性能主要源于轧制积累应变诱发再结晶过程进行充分,导致晶粒细小及孪晶发生破碎;相对轧制变形,退火对带材冲制性能影响不显著。     

基于钠基吸附剂的烟气脱碳系统余热利用研究

针对基于钠基固体吸附剂的燃烧后脱碳技术应用于燃煤电厂后综合能耗偏高的问题，本文提出与供热机组结合的碳捕集/供热双机组系统，利用低温热网回水回收系统低品位余热。依据双机组的抽汽混合与否构建了两种系统流程，分析了两种不同方案下的系统性能。研究结果表明，在有效回收脱碳系统碳酸化反应余热后，独立抽汽方案中碳捕集综合能耗从4.05GJ/t CO₂降低至1.26GJ/t CO₂，而混合抽汽方案中碳捕集综合能耗降低至1.13GJ/t CO₂，同时双机组系统的热网供热量较单供热机组分别增加了67.5%和72.8%，经济效益显著。分析了混合抽汽方案的系统中碳捕集综合能耗随相关运行参数变化的规律，发现碳酸化反应温度和热网回水温度因为能够直接影响系统余热利用程度因而更易对碳捕集综合能耗产生影响。     

基于有限元的大流量换向阀仿真分析及结构优化

为了提高大流量换向阀的设计能力,该文采用ANSYS仿真平台对大流量换向阀仿真分析及结构优化。研究结果表明:撞击阶段应力集中区域基本出现在二级阀芯径向进油口部位,此时形成的最大应力等于24.26 MPa,明显比682 MPa的材料屈服极限更低。进液阀套达到了271.83 MPa的最大压应力,但明显低于682 MPa的屈服极限,表明壁厚满足设计标准。进液阀套形最大应力出现在阀套内部,跟瞬态冲击条件下最大应力出现区域存在明显差异。二级阀芯最大应力都出现于阀芯部位,完成结构优化之后,二级阀芯的最大应力发生了显著降低,其余各部位的应力也显著减小,可以满足设计标准。     

大方坯结晶器电磁搅拌器结构优化

为改善连铸结晶器内钢液的流动状况，采用有限元法和有限容积法研究了大方坯结晶器电磁搅拌器结构对连铸结晶器内电磁场、流场和温度场分布的影响。结果表明，新型结晶器电磁搅拌器在400 A、3 Hz时产生的电磁力比传统结晶器电磁搅拌器在500 A、3 Hz时产生的电磁力更加均匀，对结晶器内钢液的扰动更强，可提高结晶器内的传热效率，有助于初始凝固坯壳和等轴晶的形成，改善方坯质量。     

5102巷掘进工艺、工序优化研究

为保证在安全的前提下提升小峪煤业5102巷道的掘进速度,通过数值模拟确定了5102巷道掘进支护采用让压分次支护技术,二次支护滞后一次支护的合理距离为20m,现场实施“四·六”制循环作业方式、让压分次支护技术工序平行作业,巷道单日进尺量达到20.2m,保证了5102巷道安全快速掘进。     

鲸鱼优化支持向量机的短期风电功率预测

为提高风电预测的精度,提出一种鲸鱼优化支持向量机SVM(support vector machine)的组合预测模型。该模型针对风电序列的非平稳波动特性,首先应用集合经验模态分解技术EEMD(ensemble empirical mode de?composition)将原始风电序列分解为一系列不同特征尺度的子序列;并引入鲸鱼优化算法WOA(whales optimiza?tion algorithm)解决SVM中学习参数选择难的问题,进而对各子序列建立WOA_SVM预测模型;最后,叠加各子序列的预测值以得到最终预测值。仿真表明,所提EEMD_WOA_SVM模型具有较高的风电预测精度,显著优于其他基本模型。     

基于彩色图像处理的浮选尾煤灰分软测量研究

浮选尾煤灰分是浮选产品的一个重要指标。针对选煤厂浮选尾煤灰分多采用离线检测而无法实现在线准确测量，以及当前浮选软测量多采用单一的灰度图像从而导致软测量模型精度及适应性较差的问题，提出了一种基于彩色图像处理的浮选尾煤软测量方法，建立了基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的浮选尾煤灰分软测量模型。模型以不同颜色空间的彩色特征、灰度均值以及浓度特征为输入变量，以尾煤灰分作为输出变量，采用粒子群优化算法对LSSVM模型参数进行优化。结果表明：所建立的尾煤灰分软测量模型可以较好地实现浮选尾矿灰分的在线预测，引入浮选尾矿图像的彩色特征可以提高尾煤图像分析的精度，预测精度达96.89%。研究成果在柳湾选煤厂现场应用，并取得了较好的尾矿灰分测量效果。     

Processing capabilities of micro ultrasonic machining for hard and brittle materials: SPH analysis and experimental verification

Micro ultrasonic machining (micro-USM) is an unconventional micromachining technology that has capability to fabricate high aspect ratio micro-holes, intricate shapes and features on various hard and brittle materials. The material removal in USM is based on brittle fracture of work materials. The mechanical properties and fracture behaviour are different for varied hard and brittle materials, which would make a big difference in the processing capability of micro-USM. To study the processing capability of USM and exploit its potential, the material removal of work materials, wear of abrasive particles and wear of machining tools in USM of three typical hard and brittle materials including float glass, alumina, and silicon carbide were investigated in this work. Both smoothed particle hydrodynamics (SPH) simulations and verification experiments were conducted. The material removal rate is found to decrease in the order of glass, alumina, and silicon carbide, which can be well explained by the simulation results that cracking of glass is faster and larger compared to the other materials. Correspondingly, the tool wear rate also dropped significantly thanks to the faster material removal, and a formation of concavity on the tool tip center due to intensive wear was prevented. The SPH model is proved useful for studying USM of different hard and brittle materials, and capable of predicting the machining performance.