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《中国石油和化工标准与质量》2019,(24):249-250
本矿12号煤层位于太原组中上部,其直接顶板为砂质泥岩、泥岩,底板为砂质泥岩、泥岩,工作面回采工艺为自动化综采采煤法。在1201工作面回风顺槽进行切顶卸压,沿空留巷作为1203工作面进风顺槽。采空区侧定向切顶,切断所采工作面与顺槽顶板,在回采巷道将要形成的采空区侧定向预裂顶板,将顶板按设计位置切缝,切断部分顶板岩体的应力传递,达到沿空留巷,实现自动成巷和无煤柱开采。 相似文献
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针对镍基高温合金因加工硬化严重成形时极易产生破裂和起皱等典型缺陷的问题,以锥筒形壳体类零件为对象,提出了一种由锥形预制坯经过真空固溶处理后拉深旋压成形锥筒形件的方法,并对其成形机理进行了研究。基于Abaqus/Explicit平台,建立了锥筒形件拉深旋压有限元模型,分析了成形过程中的瞬态等效应力、等效塑性应变、切向应力、壁厚及三向应变分布规律。结果表明:在旋压成形过程中,最大瞬态等效应力位于旋轮接触区及附近区域、最大瞬态等效塑性应变位于坯料口部;瞬态切向压应力最大值位于旋轮接触区,而瞬态切向拉应力最大值位于旋轮接触区附近的两侧区域。筒形段中部壁厚减薄,而坯料口部壁厚增厚。旋压成形试验表明,锥形预制坯经拉深旋压后可获得壁厚均匀的锥筒形件。 相似文献
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采用基于优化的误差反向传播(BP)神经网络的机器学习算法建模,提出了考虑材料参数、几何参数等多因素的弯管回弹精确预测和高效控制方法。该方法通过引入非线性惯性权重及遗传算法的杂交算子,改进了粒子群优化(PSO)算法,进而通过改进的PSO算法对BP神经网络进行优化,构建了基于改进的PSO-BP神经网络机器学习回弹预测和补偿模型。以多种规格的铝合金数控弯管构件为对象,将实际生产中不同规格、批次、成形参数下回弹数据作为训练样本,实现了所建机器学习预测模型的应用验证。所建模型获得的预测结果平均相对误差为6.3%,与未优化的BP神经网络等传统模型相比,预测精度最大提高了18.5%,计算时间可从1.5 h缩短至300 s,同时实现了回弹预测与补偿精度以及计算效率的显著提高。 相似文献
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为了极大限度地提高本煤层预抽效果,以马兰煤矿为研究对象,针对目前马兰煤矿的瓦斯赋存情况和现阶段所采取的抽放措施,从抽放钻孔的孔径、孔深、布置方式、封孔质量和增加煤层透气性等方面进行探索。实践表明,以上方法的运用,能够有效地提高本煤层预抽抽放效果,保证工作面安全生产。 相似文献
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开展7075铝合金高温单向拉伸试验和成形极限试验,获得了不同温度和应变率的应力-应变曲线和成形极限曲线。结果表明,在较高的温度和应变率时7075铝合金的强度减小、成形性提高。为描述7075铝合金高温损伤演化过程,提出一种改进的连续介质损伤模型,并建立了耦合损伤的多轴统一黏塑性本构模型。基于试验结果,运用NSGAII遗传算法标定了模型中的参数,标定后的本构模型可以很好地预测7075铝合金的高温热力行为和极限应变。通过有限元软件Abaqus的用户材料子程序VUMAT,该本构模型被编入到Abaqus软件中进行数值仿真计算。结果表明,仿真获得的成形极限曲线和应变场分布与试验和理论结果吻合度好,进一步证明了所建立的耦合损伤的多轴本构模型的正确性及其在高温成形极限有限元仿真中的适用性。 相似文献
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