钢件如何进行涂覆渗铝

渗铝方法主要有粉末法、热浸法、喷镀法、高频快速渗铝法和涂渗法。涂渗法投资小、见效快、效果理想、不需要特殊设备,一般箱式电阻炉即可,最方便的是电炉构件和炉底板可在自身炉内完成渗铝工艺。首先用664清洗剂去除试件表面油污,再用盐酸除锈,使表面清洁,保证渗膏与试件表面粘接好。将渗剂按给定的比例均匀混合后加入粘接剂,调成适当的稠度,在试件上均匀涂覆,而后自然干燥(也可在50℃烘干)后如涂层不到0. 5 mm厚再涂第二层,至涂层达0. 5~1 mm厚为止,以保证渗铝过程中铝源充足。涂层不可过厚,过厚在渗铝过程中易产生裂纹。     

信息化环境下冲压工艺与模具设计课程教学设计——以垫圈类零件冲裁模拆装为例

以冲压工艺与模具设计课程中垫圈类零件冲裁模拆装为例,采用任务驱动下的教学做一体化的教学模式,运用任务驱动、演示操作、小组讨论、分组指导等多种教学方法,从教学分析、教学策略、教学实施及教学效果等方面探讨如何运用信息化手段优化冲裁模拆装教学设计,解决教学重难点、提升学生学习的主动性,促进学生职业素养及能力提升,推动教学改革,提高教学效果,以更好地推动课程改革。     

改进Elman神经网络在短期热负荷预测中的应用

热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层,作为一步延时算子,实现记忆能力,使系统具备适应时变能力,增强系统全局稳定性。但Elman神经网络算法模型的构造依然需要大量样本的支撑,而且输入层的变量多,导致预测时间依然很长,收敛速度慢。该文在Elman神经网络预测前,进行了相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理,通过数据归一化运算,使Elman神经网络输入层变量大幅减少。仿真实验表明,改进的Elman神经网络算法使预测模型快速寻优,减少预测时间的同时明显提高预测精度。     

API X52管线钢与Corus RQT 701超高强钢的焊接工艺

针对超高强钢在机械行业的广泛使用,焊接接头易出现淬硬脆化、裂纹等缺陷的情况,采用焊条电弧焊(SMAW)和药芯气体保护焊(FCAW-GS)组合的焊接方法,对API X52管线钢与Corus RQT 701超高强钢的焊接进行了工艺试验,并进行常规力学性能试验。结果表明,通过合理匹配焊接工艺参数,严格控制低热输入量及层间温度,实现了小熔合比的异种钢焊接,且焊接接头具有良好的力学性能,达到了标准和规格书的要求;异种高强钢焊接,采用SMAW打底焊接和FCAWGS填充并盖面的方法,焊接效率较单纯采用焊条电弧焊工艺提高2倍以上。     

基于CorelDraw的地理国情普查数据成果图集图外装饰设计

在2016年国务院全国第一次地理国情普查领导小组办公室颁布的《地理国情普查成果图技术规定》的基础上,利用Corel Draw软件,对福州市第一次地理国情普查数据成果图集图外装饰部分作专门设计,使图集不仅能够达到国家要求技术规定,同时体现福州文化特色。     

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。