耦合膜分离的新型CO2低温捕集系统性能优化

CO₂捕集作为温室气体排放控制的有效手段已成为重要研究课题。作为新兴捕集技术之一，低温CO₂捕集因产品纯度高、无附加污染等优势受到关注。然而，该技术能耗和捕集率对于气体中CO₂浓度十分敏感，对于高CO₂浓度气体可获得较高的CO₂捕集率和较低能耗水平。基于此，本文提出了耦合膜分离的新型CO₂低温捕集系统，通过膜材料选择渗透性实现待捕集气体CO₂浓度主动调控，并在最优浓度下进行CO₂低温捕集。首先基于不同传统低温捕集系统特点，对比分析了不同耦合系统模式，从而确定了最优耦合系统结构。针对最优耦合系统进行了运行参数优化，并分别基于实现系统捕集能耗最低与捕集率最高的目标，获得了膜渗透侧CO₂浓度与进气CO₂浓度间的关系式，为该耦合系统中膜组件选型提供指导。研究表明，本文提出的耦合系统捕集能耗为1.92MJ/kgCO₂，相比于传统单一低温系统捕集能耗可降低16.5%。     

后轮罩外板的工艺开发

介绍了东风"御风"的后轮罩外板的工艺设计,并对其中一些工艺优化进行说明。     

中低温地热井钻完井工艺技术研究与实践应用

文章针对中低温地热井工程,为了实现此工程质量的提升以及单井产能的确保,对其地热井钻井完井工艺技术进行了优化,实现了对上述过程中出现严重钻井液漏失、水位衰减过快、严重的沉砂问题和开采水层与表层水之间互窜问题的有效解决,具有良好的推广价值。     

基于BP神经网络技术的红土镍矿还原焙烧-磁选工艺条件的优化

还原焙烧—磁选工艺可有效提取红土镍矿中的镍和铁等有价金属，由于影响红土镍矿还原焙烧—磁选效果的因素较多，导致工业生产中的选矿指标不稳定。为进一步提高还原焙烧—磁选工艺处理红土镍矿的效果，本研究以青海某镍矿为原料，采用正交试验与BP神经网络相结合的方法，对还原焙烧—磁选工艺的还原剂用量、焙烧温度、料层厚度、焙烧时间及磁场强度等因素进行了优化。结果表明:通过BP神经网络模型优化后的试验条件为还原剂用量9.5%、焙烧温度1 070℃、料层厚度10.0 mm、焙烧时间65 min及磁场强度2.5 kA·m-1，在此条件下可获得产率为30.29%的镍粗精矿，比采用正交试验最优因素组合条件所得的镍粗精矿产率提高了2.83%。      

巷道支护参数的优化

针对当前巷道支护"过防护"的问题,以西铭矿南六瓦斯管道联络巷为研究对象,在分析其原先支护方案及支护效果的基础上,对锚杆间排距、锚索间排距等支护参数进行优化。     

大学生巴哈赛车转向节的优化设计

巴哈赛车比赛赛道条件苛刻,赛车的转向节在高强度的冲击下易磨损甚至断裂,与比赛成绩息息相关。而各支车队在使用同一台发动机的情况下,轻便的赛车便有了更大的优势。赛车的转向节由车队学生自行设计,自行选取结构、材料、加工方式,每一项对转向节强度都至关重要。利用ANSYS对学生设计的转向节进行静力学分析,在保证强度的同时对赛车进行轻量化,有强度保证时配件便可以较少不必要的浪费,轻量化也可以促进钢材的节省,减少汽车排放以节能减排。     

基于神经网络和遗传算法的锭子弹性管性能优化

为得到减振弹性管对下锭胆的支承弹性和锭子高速运动下的稳定性等性能的最优匹配效率,依据减振弹性管的等效抗弯刚度及底部等效刚度系数公式,利用MatLab数值分析软件构建弹性管抗弯刚度和底部挠度数学模型。首先,结合Isight优化软件基于径向基神经网络构建其近似模型,且使精度达到可接受水平,并以模型的关键结构参数弹性模量、螺距、槽宽、壁厚为设计变量,结合遗传算法对弹性管抗弯刚度和底部挠度进行多目标优化设计,得到Pareto最优解集和Pareto前沿图,确定出减振弹性管结构工艺参数的优化方案。通过对优化数据进行分析发现,该方案在保证减振弹性管弹性的同时,其底部振幅明显减弱。     

开关磁阻电机结构性转矩脉动抑制方法

开关磁阻电机具有结构简单、成本低和调速范围广等优势,但其双凸极结构和控制器的开关特性,导致存在转矩脉动现象,使得抑制转矩脉动成为焦点问题。首先从开关磁阻电机的结构和运行机理出发,针对线性解析方法难以分析转矩特征的问题,建立电机有限元模型求解出转矩特征并进行样机验证试验。分析样机结构参数对转矩脉动的影响,针对结构参数耦合问题,选择NSGA-Ⅱ算法在参数优化平台上对样机结构参数进行多目标寻优,在保证优化后样机的转矩脉动系数和平均转矩均优于初始电机的条件下,最终获得样机最优化结果。结果表明,不同结构参数对电机转矩的影响有较大的差异,对结构参数的优化能有效地抑制转矩脉动,该参数优化方法可以为开关磁阻电机结构性转矩脉动抑制提供参考。