低阶煤颗粒-气/油泡间的诱导时间研究

为表征低阶煤颗粒-气/油泡间矿化过程的差异,通过Sutherland理论下固体颗粒进入泡沫产品的总概率(E)和浮选速率常数(k)之间关系,并结合低阶煤颗粒-气/油泡的浮选速率试验,求得了低阶煤颗粒-气/油泡间的诱导时间。浮选实验研究表明,在相同的捕收剂消耗量下低阶煤-油泡浮选产率均高于低阶煤-气泡浮选产率。诱导时间测试表明,低阶煤颗粒-油泡间的诱导时间(35 ms)要明显低于低阶煤颗粒-气泡间的诱导时间(93 ms)。上述实验结果表明,油泡表面的疏水性要强于传统浮选气泡表面的疏水性。然而,进一步利用Sutherland理论中固体颗粒进入泡沫产品的总概率和浮选速率常数之间的数学关系,并结合低阶煤颗粒-气/油泡的浮选速率试验求得的低阶煤颗粒-气/油泡间的诱导时间分别为9.67和8.46 ms,其与诱导时间测试仪分别测量的诱导时间差异很大。这主要是由于在实际浮选过程中气/油泡的上升速度分别为23.26和22.68 cm/s,其远高于2015EZ型诱导时间仪测试过程中气/油泡碰撞速度(2.0 cm/s)。因此,诱导时间理论计算表明气泡-颗粒间的碰撞速度对颗粒-气泡间的诱导时间影响很大。上述研究结果表明油泡浮选效果优于传统浮选的内在原因在于低阶煤颗粒-油泡间的诱导时间小于低阶煤颗粒-气泡间的诱导时间。     

视频侦查中人像智能分析应用及算法优化

人像智能分析指的是对视频或录像中的人像进行结构化和可视化分析,对目标人物进行性别、年龄、发型等特征的智能识别,这项技术在视频侦查中有极高的应用价值。人像识别早期的算法是通过人工提取特征,通过学习低级视觉特征来针对不同属性进行分类学习,这种基于传统方法的模型表现常常不尽如人意。在计算机视觉领域,通过海量图像数据学习的神经网络比传统方法有更丰富的信息量和特征可以被提取。文章尝试通过深度学习技术训练神经网络模型对行人进行检测和识别,对于衣着不同的行人进行智能识别,具有更好的鲁棒性,提升了视频人像识别的准确率,拓展了人工智能技术在身份识别领域的应用。     

铜曼矿段露天采场东部边坡位移特征分析

铜曼矿段露天采场边坡安全状况直接影响到企业安全生产及经济效益。根据该矿段露天采场边坡安全在线监测系统采集的位移数据，并结合降雨量数据及地质构造情况，分析了降雨量及矿区地质构造对铜曼矿段东部边坡位移速率的影响规律，对于实时、准确地判断东部边坡安全情况，提前做好安全预防措施，指导铜曼矿段露天采场剥离、运输等安全生产活动有一定的参考价值。     

关于矿用变电站中接地变保护配置的研究分析

针对在电网电缆接地时电容电流较大,传统的中性点消弧线圈接地方式已经不能解决现场对接地保护要求的问题,提出了采用中性点经电阻接地的接线方式,在常规接地变保护需要设置两段电流保护的基础上,对接地变保护配置和整定进行改进和分析,配置了额外的两段零序电流保护;详细分析了经小电阻接地和经中电阻接地两种情况下的整定方案,当电力系统出现单相接地故障后,产生零序电流时,可以依靠保护跳闸动作来实现将接地设备与系统的断路,保证电力系统运行过程的安全和稳定。     

成形压力对SiCp/2024铝基复合材料性能的影响

采用直热法粉末触变成形工艺制备了SiCp体积分数为60%的SiCp/2024铝基复合材料,研究了成形压力对其孔隙率、抗弯强度、热膨胀系数的影响。结果表明,成形压力过大不利于提高复合材料的密度;成形压力为60 MPa时,复合材料的抗弯强度最大,为289.33MPa;随着成形压力增加,复合材料的热膨胀系数先增加后减小。在成形压力为60 MPa时,复合材料在200℃的热膨胀系数最小,为6.687×10^-6 K^-1。     

摆杆式导叶调节机构的设计与研究

为促进变几何涡轮在航空发动机中的广泛应用,提高变几何涡轮的工作效率,设计了一种用于变几何涡轮的摆杆式导叶调节机构。采用Adams软件对导叶调节机构进行了运动学仿真研究,仿真结果验证了调节机构设计的可行性,通过仿真发现这样的导叶调节机构至少需采用3个作动筒同时驱动才能保证涡轮调节的精度要求。在Adams中对机构进行了参数化建模,利用参数化模型分析了尺寸误差和间隙对导叶转动精度的影响,并且以前十次仿真为例计算了调节机构导叶角度重复位置精度的可靠度。研究结果表明设计的导叶调节机构结构合理、可靠性高。     

基于VMD瞬时能量与GA- RBF的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承早期故障的有效识别,提出了一种基于VMD瞬时能量与GA优化的RBF神经网络的滚动轴承故障诊断方法,可以有效对滚动故障做出诊断。首先,VMD将滚动轴承振动信号进行分解成合适数目的本证模态函数;其次,计算本证模态函数分量的瞬时能量并组成特征向量;最后,将特征向量输入到GA优化的RBF神经网络实现轴承故障识别。通过滚动轴承故障诊断实验对该方法进行验证。结果表明,该方法识别滚动轴承故障的准确率为96.43%,较默认参数的RBF神经网络和EEMD瞬时能量与GA-RBF神经网络有明显的提高,证明了所提方法的可行性。     

再论含水层富水性评价的“富水性指数法”

针对现有含水层富水性评价方法中指标权重均为固定不变的常权,忽略了单个主控因素内部之间的变化和多个因素组合状态下的变化,在"富水性指数法"思想指导下,提出了一种基于分区变权理论的富水性指数法,不仅能确定不同评价指标的权重,而且能确定同一指标处于不同状态值时的不同权重。从影响含水层富水性的岩性差异、水力特性、构造因素、地球物理参数4个方面出发,建立了能够较为全面真实刻画富水性分布规律的四大类十六小类主控因素体系;提出了主控因素指标值标准化以及无量纲化处理方法,为多因素的信息融合分析奠定了基础;应用变权理论,运用动态聚类中的K-均值聚类方法划分了主控因素各指标的变权区间阈值,研究了状态变权向量的构建及调权参数的确定方法,定量确定各主控因素对含水层富水性的相互作用关系以及相对重要性大小;构建了基于变权理论的富水性指数评价方法和数学模型。同时以彬长矿区小庄煤矿巨厚洛河组砂岩裂隙含水层为例,详细说明了基于分区变权理论的富水性指数法的具体实施步骤,利用5组抽水试验数据对评价结果进行了校正;结果表明小庄煤矿洛河组充水含水层富水性强度从西北向东南呈递减趋势,较强～强富水区主要分布在二、三盘区,一盘区西部边界也有小范围分布;中等富水区呈条带状分布于矿区中部偏西和五盘区西北部,其余地区为较弱～弱富水区。最后,将其与传统常权评价结果对比,证明变权模型更能体现含水层非均质的特性,预测精度更高。     

无油润滑高速离心泵的变转速性能研究

转速调节是调整泵工况的重要手段,为了揭示变转速对高速离心泵的水力性能影响,本文以一台采用无油动压液体轴承支撑的高速离心泵为研究对象,采用试验方法与数值模拟,进行了不同转速下相似工况下的水力性能研究。论文通过所搭建闭式实验台上的水力测试得到了不同转速下的水力性能曲线,验证了该泵在变转速下良好的水力性能,最高效率可达35.52%。并结合ANSYS CFX软件对该泵水力部件进行了数值模拟研究,与试验结果的对比表明数值模拟能够有效对该泵的水力部件性能进行预测。论文还对该泵水力部件以设计工况为基准的不同转速下的比例相似工况进行了研究。