精密数控机床主轴淬火工艺的优化设计

简单介绍了现有的机床渗碳淬火工艺,分析了其不足之处及原因。在此基础之上,制定了新的优化工艺。以现有的生产条件,借助优化后的工艺来制备精密数控机床主轴,其各项性能满足技术要求。     

浮式起重机金属结构应力状态检测与安全性评估

以某港口的1台浮式起重机为检测与分析对象,介绍了浮式起重机金属结构的应力检测方法以及测点的布置方案。采用静态应变仪分别测定各工况下的静载应力;采用动态应变仪测定各工况下的动载应力;对静载和动载应力的检测结果进行分析,结果表明：该浮式起重机静载应力和动载应力均满足工作要求。     

溴离子与硫氰酸根共存时溴含量的测定

主要介绍了Br-与SCN-共存时对溴离子含量的检测方法,利用紫外-可见分光光度计对SCN-的浓度进行检测,通过Br-与SCN-总量的测定,从而完成对Br-的含量的测定.     

书籍的扉页设计

装祯艺术是书籍的美学灵魂，它包涵着艺术和技术、生理和心理、美感和功能等等的相互联系和高度融合。装祯艺术通常我们把它归属于平面设计中的一个种类，这种设计是与其内容相谐调的设计语言。在书籍装祯设计中，扉页的设计是其中一组成部分。它是介于封面与书籍内部之间的一座桥梁，担负着外观与正文的连接作用，这是扉页设计最大的特点。     

基于优化Elman神经网络的锂电池容量预测北大核心CSCD

锂离子电池容量的精确预测有利于提升电池的使用安全和避免电池滥用,受其复杂的内部电化学反应和外部使用条件影响,对其老化后的容量精确预测一直是电池管理系统的难点之一。为实现锂电池全服役周期内容量的高效准确预测,本文提出了一种基于遗传算法优化的Elman神经网络(GA-Elman)电池容量预测模型。首先选择电池不同循环下的放电容量增量、内阻以及温度数据作为有效表征电池老化和容量衰减规律的特征量,其次运用主成分分析算法对特征量进行降维以降低训练量数据维度,然后基于Elman神经网络构建电池容量预测模型,并引入遗传算法优化Elman神经网络的权值和阈值,实现对电池容量的高效精确预测,最后在不同电池上对该模型进行了验证。验证结果表明:与传统Elman神经网络和长短期记忆神经网络(long and short term memory neural network,LSTM NN)预测模型相比,GA-Elman神经网络预测模型有更好的预测精度和更高的运算效率。在不同电池上该模型预测结果的最大平均绝对误差为0.92%,最大均方根误差为1.02%,最小拟合系数为0.9679,表明该模型可以精确预测锂电池衰退过程中的容量并且对不同电池有较强的适应性。     

基于CLAHE的红外图像增强算法

针对原始红外图像信息在压缩转换中数据信息丢失或弱化的问题,提出一种基于CLAHE(对比度受限自适应直方图均衡)的红外图像增强算法。该算法首先对14位原始红外图像的像素灰度级进行调整,然后通过CLAHE算法获得基图像,再通过原始图像与双边滤波后图像的差值获得细节图像,进一步通过高斯滤波算法滤除细节图像的噪声,最后合成得到输出图像。仿真结果显示:通过该算法,原始图像的对比度及边缘细节信息得到很大程度的增强。本文算法的图像增强效果优于PE算法和CLAHE算法。     

热作模具的电火花涂层制备及性能研究

以碳化钨硬质合金棒为电极材料,对4Cr5Mo Si V热作模具进行了电火花涂层制备,并对涂层进行了SEM和XRD分析以及磨损试验、热疲劳试验和高温氧化试验。结果表明,电火花涂层致密、无明显微裂纹,主要由Fe₃W₃C、（Cr Fe）₇C₃和W₂C组成。与未制备涂层的4Cr5MoSiV热作模具相比,明显提高模具的耐磨损性能、抗热疲劳性能和抗高温氧化性能,制备电火花涂层的模具在25℃的磨损体积减少85.06%,在500℃的磨损体积减少88.44%,高温氧化后的单位面积质量增加减少96.56%,热疲劳裂纹级别从10级变为3级。     

宁夏电力通信网支撑设备巡检系统的设计与研究

宁夏电力通信网支撑设备众多,机房日常巡检过程中,填写巡视记录工作消耗的时间占比较大,巡检效率低,容易出现运维工作的遗漏。通过开发通信支撑设备巡检系统软件,提升了设备巡检的效率,避免了设备维护遗漏情况的发生,实现了巡检历史数据导出及归档功能。     

我国最大的火力发电机组--上海外高桥电厂二期工程特大型锅炉基础厚板理论计算的探讨和设计

通过对国内最大的塔式锅炉桩筏基础的理论分析和设计的介绍，提出了锅炉基础厚板计算的新方法，并对设计中的荷载组合桩位布置温度筋等问题进行讨论。