考虑采空区矸石压缩效应的沿空掘巷时机确定方法

合理沿空掘巷时机可有效缓解采掘接续压力、减小巷道变形。采用理论分析方法,建立考虑矸石压缩效应的沿空掘巷覆岩结构力学模型,分析"煤壁(柱)-矸石"承载体系对覆岩稳定的协同控制效应。关键块触矸后下位岩层反向力矩无法协调其稳定时,关键块持续回转下沉产生对矸石的压缩,矸石承载力、下位岩层支撑力和岩块间水平推力随矸石压缩量增加近似呈负指数关系递增,共同协调关键块稳定,据此提出掘巷时机计算方法。在基本顶断裂线内掘巷会对覆岩结构稳定产生扰动,掘巷产生的关键块附加力矩将由矸石持续压缩恢复的应力协调承担,掘巷扰动时间、顶板下沉量与煤柱宽度负相关,适当增加煤柱宽度有利于缩短掘巷扰动时间,减小顶板下沉。研究成果对确定沿空掘巷时机和设计煤柱宽度具有借鉴意义。     

基于设计情境与脑机反馈融合的产品设计知识需求感知技术

针对产品设计知识主动推送过程中设计人员的知识需求难以自动获取的问题,提出了一种基于设计情境与脑机反馈融合的产品设计知识需求感知方法。设计情境与脑机反馈融合构建知识需求感知框架,由动态变化的设计活动信息驱动生成设计情境实例序列,基于脑机反馈构建设计知识需求域。根据设计任务分解与产品结构的映射关系建立知识需求锚点,以设计情景激活知识需求锚点的方式动态关联当前设计内容,采用加权贝叶斯方法实现设计知识需求类型识别,并在数控机床数字化设计中对提出的需求感知方法进行了应用验证。     

基于单级蒸汽压缩制冷系统冷凝废热回收的制冷剂数值优选研究

在大型制冷工程中,若能合理回收制冷系统的冷凝热并应用于牛奶厂、屠宰场、水果烘干、生活热水供应等场合,具有十分积极的节能减排意义。为保证冷凝热回收的同时制冷系统高效运行,制冷剂的选择至关重要。通过流程模拟软件模拟单级蒸汽压缩制冷过程,在制冷量80 kW,蒸发温度-25℃的设定条件下,从热力学性能、系统运行参数以及其对环境的影响大小等方面比较了12种不同的制冷剂。结果表明R21既能获得很高的系统性能系数,又对环境负面影响小,是优选的冷凝废热回收单级蒸汽压缩制冷系统制冷剂。     

3D打印连续芳纶纤维/聚乳酸波纹夹层结构复合材料的压缩性能研究

以连续芳纶纤维(Kevlar)为增强体,热塑性聚乳酸(PLA)为基体,采用熔融沉积成型(FDM)工艺,设计并制备了一体成型的Kevlar/PLA波纹夹层结构复合材料。研究了Kevlar/PLA波纹夹层结构复合材料在压缩载荷下的断裂模式,分析了结构参数、工艺参数对试样的压缩性能和结构密度的影响。结果表明,随着芯层波纹数量的增加,试样的压缩性能与结构密度均呈增大趋势;随着芯层波纹高度的增大,试样的压缩强度先增大后减小,结构密度不断减小;随着打印层高的增大,试样中的纤维体积含量不断减少,试样的压缩强度略有下降。     

智能化采煤系统架构及关键技术研究

针对我国当前推广应用的可视化远程干预智能化采煤模式进行了分析,介绍、总结了基于视频监控的远程干预综采智能化、以巡检机器人辅助的工作面智能化,以及基于惯性导航技术的综采智能导航等3个方向的技术发展情况,提出了当前可视化远程干预智能化采煤所面对的"看、动、想、稳"4个方面实际问题。分析了复杂开采条件下智能化采煤所面对的自适应技术和综采机器人技术2项技术难题,归纳出开采空间多元信息采集及交叉融合、智能化采煤决策基础理论、综采装备群智能化协作3个科学难题。围绕技术、科学难题,提出了智能化开采系统需要具备的4个基本要素,分别为:煤炭开采空间感知能力、智能分析及决策能力、自动执行能力、可靠及稳健运维能力,设计了以"感知、决策、执行、运维"为4个维度的智能化采煤系统架构。研究了关键技术待突破方向,包括开采地质环境增强感知技术、智能开采工艺分析决策技术、开采装备智能化技术、煤矿智能巡检机器人技术、开采系统智能运维技术、辅助生产环节智能化技术、综采智能服务等方面。最后,以国能集团神东榆家梁煤矿智能化采煤示范工程项目为例,开展了基于"透明工作面"的数字化采煤应用,初步实现了智能化自主采煤。     

矿用无人卡车国内外研究现状及关键技术

分析了国内外露天矿山用卡车无人驾驶技术发展现状,详细介绍了露天矿山卡车无人驾驶关键技术;通过分析对比前装线控和后装线控两种技术路线的优缺点以及超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、4D光场智能感知系统、红外传感器、视觉传感器等环境感知技术的优缺点;提出多传感器高度融合将是露天矿山卡车实现全天候环境感知的发展方向。通过分析对比惯性导航系统、GNSS差分定位技术、车联网定位技术、电子地图定位技术、视觉传感器等定位导航技术的差异,指出多定位技术融合是露天矿山无人驾驶卡车定位方式的必然选择。结合露天煤矿的生产实际,提出将现有的无人驾驶各种技术算法与露天矿山标准作业流程有机融合是实现卡车无人驾驶的必由之路。最后指出无人驾驶卡车应用5G技术是露天矿山安全生产的关键和核心,是无人驾驶的必备技术。