MWD型矿用挖掘机摇臂控制系统的优化研究

针对目前MWD系列矿用挖掘机的摇臂液压控制系统采用多泵供油、阀外合流方式控制,摇臂下降时存在着冲击载荷大、摇臂调整速度慢的缺陷,提出了一种采用电磁比例控制阀实现对摇臂动作进行控制的系统。该控制回路具有能量回收功能,能够有效降低挖掘机摇臂工作时的压力冲击,提升摇臂动作速度和稳定性,根据实际应用表明,新控制系统作用下掘机摇臂的下降时间比传统控制方式降低了45.9%,能量消耗比优化前降低了约17%,极大地提升了挖掘机工作时的效率和经济性。     

阳泉矿区煤样不同应力状态下声发射特性分析

为探索原煤煤样的力学性能和不同应力状态下的声发射活动特性,对阳泉矿区新景矿、平舒矿主采煤层的煤样进行了单轴、三轴压缩和巴西劈裂的声发射试验,分析了2种煤样力学性能及不同加载过程的声发射活动规律。证明通过监测声发射(微震)活动分析煤样或煤岩体内部破坏状态是一种方便有效的手段。     

车辆MPDB工况安全性能影响研究

对我国即将要在2021年正式实施的车辆MPDB碰撞工况进行了较为深入的研究,采用MPDB与当前正在执行的ODB工况对比分析的方法,通过对8款在研车型的CAE分析,从碰撞能量变化的角度解析MPDB工况带给车辆安全设计的影响,得出考虑MPDB工况的设计重点将会集中在车辆相容性评价的改善上,车辆重量和结构的不同也是影响MPDB工况相容性评价的重要因素。从车辆自身有效加速度与侵入量角度分析CAE结果,MPDB工况都明显好于ODB工况。为验证CAE分析结果,选择最恶劣车型H进行了试验验证,结果不仅验证了CAE分析结论,同时也验证了CAE分析模型的准确性。     

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。     

转载溜槽衬板磨损预测的DEM仿真方法

针对EDEM自动划分网格较稀疏问题,采用Hypermesh划分仿真模型网格,利用Herz-Mindlin接触理论的Archard磨损模型对转载溜槽磨损问题进行仿真,在网格单元上提取出漏斗和溜管衬板的接触能量和磨损量,分析了磨损量与接触能量的关系。假设转载溜槽衬板磨损深度为物料与溜槽衬板的使用时间为线性函数,根据现场衬板磨损量的测量值,将衬板的磨损系数关系的看作隐式的单变量方程,应用EDEM软件的仿真结果求解出磨损系数的标定值。分析了漏斗和溜管的磨损机理。该方法可用于转载溜槽的磨损预测。     

溶液浓差能驱动的逆电渗析反应器制氢实验研究

低品位热能制氢技术首先是将热能转换为溶液浓差能，然后通过逆电渗析（RED）反应器将溶液浓差能转换成氢能。为了验证RED反应器能将溶液浓差能转换为氢能，探索关键运行参数变化对能量转换过程的影响。设计了一个由40个膜对所构成的RED反应器，以NaCl水溶液为工作溶液，NaOH水溶液为电极液的制氢系统。通过改变浓/稀溶液入口浓度，溶液过膜流速以及输出电流来考察对RED反应器产氢率、制氢效率和能量转换效率的影响。实验结果发现，浓/稀溶液入口浓度，过膜流速变化均会影响RED反应器的输出电流。在外电路短接条件下，输出电流越大，反应器产氢率和制氢效率越高，但能量转换效率越低。