110 m3聚合釜PVC生产中粗料产生原因的分析

介绍了在110 m~3聚合釜内悬浮法PVC生产过程中,PVC树脂颗粒特性的影响因素,分析了粗料产生的原因及判断方法。     

一种基于深度学习的产品分类统计方法的研究

对于流水线上多类产品不规则混合放置条件下的统计问题,利用基于faster R-CNN和改进的深度卷积网络结合的图像识别方法,实现了对产品的在线分类计数。首先利用faster R-CNN方法获取图像中产品的位置信息,然后用改进的深度卷积网络对图像进行特征提取,将产品区域的位置信息映射到最后一层特征图上,再用ROI池化对产品区域特征进行尺度归一化,把归一化后的产品特征输入softmax分类器识别,从而实现了分类统计。实验结果表明,该方法能够在工业生产中实现多类混线产品在线自动分类统计。     

信息技术在医院病案统计中的应用

伴随着我国综合实力的不断提升,信息技术获得了突飞猛进的发展,如今,医疗改革如火如荼地进行,医院的信息管理工作同以往相比较也实现了极大的发展。病案统计工作是指相关工作人员对医院中患者的信息进行全面统计,若是这项工作完成得足够出色,会给医院后续的信息查询工作带来诸多方便和快捷,也能够在某种程度上使医院管理效率和质量实现一定幅度的提升。因此,将信息技术和医院的病案工管理工作进行密切结合,就成为病案管理人员应当重点思考的问题。病案统计工作是医院管理工作中的一个重点环节,病案统计结果能够为医院整体绩效带来十分深远的影响。因此,投入更多时间和精力来提高对这项工作的重视,显得十分关键和重要。文章对信息技术在医院病案统计中的应用展开了分析。     

两池火耦合作用下柴油拱顶罐热响应的数值模拟

化工园区多池火事故是典型的高后果低概率事件。鉴于目前两池火辐射模型存在一定局限性，本文采用数值模拟方法，以3个直线排布的5000m³柴油拱顶罐为研究场景，从热释放速率、火焰形态、热辐射强度三方面分析两池火燃烧特性，并与单池火场景对比，考虑储罐间距这一影响因素，进一步研究目标储罐热响应。结果表明：采用GB 50160—2008（2018年版）规定的防火间距，两燃烧罐产生的池火会发生耦合作用，并得出目标储罐受到的热辐射强度分布，最高热辐射达17.04kW/m²；两池火作用下目标储罐的温度、Mises应力与失效时间分别为644℃、356MPa、936s，单池火为488℃、280MPa、2880s，目标储罐在两池火作用下的变形也比单池火更为严重；随着储罐间距增加，目标储罐的温度与Mises应力逐渐减小，失效时间逐渐增加，当储罐间距为标准防火间距的2.5倍（20m）时，失效时间为2800s，与单池火作用产生的失效时间2880s较为接近。本研究可为优化储罐防火间距及区域韧性提升提供理论指导。     

共轴双旋翼气动特性数值仿真研究

对悬停和前飞状态下共轴双旋翼的气动特性开展数值仿真研究。首先,分别对悬停状态的旋翼标模和前飞状态的试验模型计算旋翼拉力系数,数值仿真结果与试验结果符合良好。然后,基于多重参考系法建立共轴双旋翼CFD数值模型,分析共轴双旋翼上、下旋翼气动特性变化规律。结果表明,悬停状态下,共轴双旋翼每个旋翼的拉力系数均低于单旋翼拉力系数,本文算例中,双旋翼/单旋翼拉力比可达1.844,且随转速增加而降低。前飞状态下,从避免风车效应的角度考虑,共轴双旋翼优于单旋翼,旋翼间距近的共轴双旋翼优于旋翼间距远的共轴双旋翼。     

齿轮动力学与弹性流体动力润滑耦合研究

为探究齿轮的动力学特性与弹流润滑耦合效应,综合考虑齿轮啮合刚度的时变效应和表面粗糙度对齿轮动力学行为的影响,基于动力学理论,建立了6自由度摩擦动力学模型。采用解耦方法求解该模型,将求解获得的轮齿动态啮合力和表面波动速度用于弹流润滑分析中。通过实例研究了动、静两种载荷模型下齿轮的弹流润滑特性。研究表明,与平稳载荷相比,基于动载荷模型的齿轮弹流润滑研究更能准确反映齿轮的瞬态润滑特性,在啮合刚度的激励下,润滑时油膜压力和油膜厚度均表现出一定的振荡效应。啮入点、单齿啮入点以及单齿啮出点存在较大的冲击,是齿轮弹流润滑的危险点。     

基于双角气隙的大推力凸缘式双向驱动盘式电磁铁研究

针对电液控制系统对电-机械转换器强电磁力和双向驱动性能的需求,提出一种大推力凸缘式双向驱动盘式电磁铁,通过引入径向工作气隙,形成双角气隙磁通,减小了磁路中的磁阻,解决了平面式盘式电磁铁随着工作气隙的增大,磁阻增大,电磁力迅速减小的缺点,实现了大推力特性。通过建立二维静态磁场仿真模型,分析其不同行程下的磁场分布情况,探讨主要结构参数对其静态特性的影响规律并进行双参数变量影响分析。试验结果与仿真结果基本吻合,结果表明在0.45 A(5.4 W)额定电流激励时凸缘式双向驱动盘式电磁铁在1 mm行程内电磁力均在58 N以上,与平面式双向驱动盘式电磁铁相比,电磁力明显提高。     

基于Kriging理论的发动机万有特性研究

发动机万有特性是衡量发动机燃油经济性并进行动力总成匹配的重要依据。为提高万有特性建模的精度,以某系列柴油机试验数据为例,基于Kriging理论并采用遗传算法优化其初始值θ_0建立万有特性预测模型。在此基础上,对比分析优化初始值θ_0后的Kriging理论、BP神经网络及最小二乘法所建立的万有特性预测模型精度和鲁棒性。结果表明:采用遗传算法优化后的Kriging理论建立的万有特性预测模型精度和鲁棒性均高于BP神经网络和最小二乘法。