激光切割镍基合金的工艺研究

镍基合金是一种重要的航天航空材料，所以研究激光切割镍基合金的工艺参数对航天航空制造业有重要的价值。首先，采用正交试验法进行激光切割镍基合金，评估不同工艺参数的切割质量，直观分析优化工艺参数，得出优化值为80.175。然后，采用反馈式神经网络对切割质量进行训练拟合，预测17、18号样本的切割质量，误差百分比分别为3.14%、2.20%。最后，以此预测模型为基础，进行遗传算法的极值寻优，通过概率为0.4的交叉操作和概率为0.2的变异操作寻找种群范围内最优适应度值及对应变量值，此迭代进化过程为100次，得出的理论评分为89.076,验证试验得出的实际评分为89.150,误差仅为0.074。相比正交法直观分析优化，该方法只做少量试验样本，就可以快速找到最优工艺参数。     

基于PLC控制的氮化钒烧结设备自动上下料系统设计

针对氮化钒产品烧结工艺特点，设计了一种全自动上下料系统，以满足高效率、高质量的自动化生产需求。该系统用PLC作为控制系统，触摸屏显示，实现了自动将上料装置储存的生料球精确倒入每个匣钵，并使每个匣钵内承载的生料球重量一致，保证烧结产品质量的一致性；然后将烧结完成后装有成品氮化钒的匣钵自动从工作面提升至下料装置，下料装置自动将匣钵内的成品氮化钒倒入移动料仓。该系统有效地提高了生产效率、产品质量和自动化水平。     

球形聚合物刷对卟啉镍的脱除规律研究

以八乙基镍卟啉（OEP-Ni）为模型物，探究聚乙烯基咪唑刷（PVIm@SiO₂）、聚乙烯基吡咯烷酮刷（PVP@SiO₂）和聚丙烯酸刷（PAA@SiO₂）对OEP-Ni的脱除差异性。结果表明，当脱镍温度为110℃、时间为3 h、脱镍剂质量分数为6 000μg/g时，PVIm@SiO₂、PVP@SiO₂和PAA@SiO₂对OEP-Ni的脱除率分别为28.9%、15.7%和9.8%;同时，3种聚合物刷对模拟原油的脱除率分别为9.9%、6.8%和5.8%。DFT计算结果表明，3种单体对镍的螯合能力为乙烯基咪唑（VIm）>乙烯基吡咯烷酮（VP）>丙烯酸（AA）,与聚合物刷对OEP-Ni的脱除效果一致。以四苯基镍卟啉（TPP-Ni）为模型物，研究PVIm@SiO₂、PAA@SiO₂和5%醋酸溶液对TPP-Ni的脱除效果，结果表明，PVIm@SiO₂和PAA@SiO₂对T...     

煤立磨喂料锁风装置的改造

以5?000t/d水泥熟料生产线煤立磨三道锁风阀改造为例，针对MPF2217煤立磨喂料下料管锁风装置频繁堵料，故障率高，尤其冬季生产时三道锁风阀堵料严重的问题，通过调研学习，并总结多次改造治理的经验，实施了拆除三道锁风阀、增加导料槽和增加密封钢屋等措施，改造后解决了三道闸板堵料问题，降低了职工的劳动强度，改善了现场环境，提高了设备运转率。     

球形钛酸镍的制备及其电化学性能表征

钛酸镍(NiTiO3)是一种新型锂离子电池负极材料,采用溶胶.沉淀法可制备尺寸均匀、表面粗糙的球形NiTiO3颗粒.将制备的球形NiTiO3作为锂离子电池负极材料,具有良好的电化学性能,在0.1 C(50mA/g)时,其初始充电比容量约为375.6 mAh/g,库仑效率为52.1％;第二次充电比容量为331.3 mAh/g,库仑效率为90.9％;在1C时,其初始充电比容量为295.4mAh/g,经过前十次电池活化,循环20～100次的容量基本没有衰减,容量保持率高达99.7％.将球形NiTiO3与片状石墨复合,可提高首次库仑效率,改善循环性能,增加电子导电率,减小电池极化,有利于NiTiO3锂离子电池负极材料的工业应用.     

RAP级配特征及对冷再生沥青混合料的影响

为探究RAP级配特征，剖析其对冷再生混合料性能的影响，基于抽提、击实和马歇尔试验对粗、细两档RAP展开研究。结果表明粗RAP中的中大块料多数由细料结团而成，性能受旧沥青影响；对于冷再生混合料，RAP掺量宜控制在40%～60%，粗、细比例得当时会轻微提升马歇尔稳定度。     

Ni-P电催化芳香伯胺氧化脱氢的研究

以泡沫镍为基底、磷酸镍为镍源、次亚磷酸钠为磷源，通过变电位沉积法制备了Ni-P/NF电极。在0.1 mol/L KOH水溶液中，考察了该电极对催化甲氧基苄胺氧化脱氢制备对甲氧基苯甲腈的影响。结果表明，该氧化脱氢反应的转换率约为96%,法拉第效率约为98%。开路电压测试和原位拉曼研究表明，该电极催化对甲氧基苄胺氧化脱氢的活性中间体是Ni³⁺OOH。     

基于C#的超硬磨具CAD/CAM系统研究与开发

针对超硬磨具制造企业存在的问题,提出开发超硬磨具CAD/CAM集成系统。通过对系统主要功能模块组成的设计与分析,基于C#开发平台,设计并开发了超硬磨具CAD/CAM集成系统。经过实践应用表明,该系统能够有效提高企业生产管理的信息化水平。     

带式输送机煤流量自适应检测方法

针对现有带式输送机煤流量检测方法存在检测精度易受环境影响、实现过程复杂、信息提取耗时较长等问题,提出了一种基于机器视觉的带式输送机煤流量自适应检测方法。首先,采用基于小波变换的融合算法对带式输送机运输煤料原始图像进行增强处理,并采用OTSU算法将增强图像分割为胶带图像和煤料图像;然后,对煤料图像进行空洞填充、轮廓检测和面积计算等处理,获取煤料图像面积信息;最后,采用基于数学建模的煤流量检测算法,通过计算煤料瞬时体积获得煤流量检测值。试验结果表明,该方法平均检测时间约为30ms,检测结果与电子胶带秤测量结果的误差约为5%,满足带式输送机自动调速控制系统对煤流量检测实时性和准确性的要求。