编码器原理及铸造工程应用分析

编码器以其精度高,频响快,力矩小,耗能低,寿命长而广泛用于各种位移测量。本文主要介绍几种编码器的工作原理,结合铸造工程应用环境下其接线方式、程序实现展开叙述,最后对其常见故障进行分析判断。     

基于EGR的国Ⅳ重型柴油机技术路线探讨

在一台高压共轨重型柴油机上进行基于EGR技术的排放试验,对比研究了5个不同功率段(升功率分别为23.9、25.5、28.2、29.8和30.7kW/L)柴油机匹配单级增压和二级增压的性能与排放特性,探寻了采用EGR满足不同升功率柴油机的国-Ⅳ技术路线。试验结果表明:随功率段增加,二级增压比单级增压能显著改善中低转速全负荷时NOx与BSFC和碳烟之间的平衡关系,单级增压受EGR引入能力较弱和涡前温度较高双重限制,高功率段中低转速全负荷的NOx比排放难以降低到国-Ⅳ限值以下。ESC测试循环表明:碳烟和CO加权比排放随功率段降低而下降,但HC加权比排放随功率段降低而增加;在中小功率段(23.9、25.5和28.2kW/L),单级增压和二级增压NOx和碳烟加权比排放相当,2种增压方式都能在无后处理情况下使各项排放指标均满足国-Ⅳ排放法规,但单级增压的加权BSFC低于二级增压;随升功率增加,在高功率段(29.8和30.7kW/L),单级增压仅采用EGR技术难以实现国-Ⅳ的重型柴油机排放控制,而采用二级增压耦合EGR仍能在无后处理或简单后处理条件下使各项排放指标达到国-Ⅳ法规要求。     

基于支持向量机的钢结构焊接质量安全评价方法

目前我国对钢结构焊接质量安全鉴定主要依赖于经验判断,这种方法具有较大的不确定性。本研究借助现代检测仪器和测试技术,综合考虑现代统计学理论和凸二次规划理论,运用优秀的机器学习算法,对钢结构焊接质量进行全面分析,提出基于支持向量机的钢结构焊接质量安全评价方法,建立了钢结构焊接质量安全评价数学模型并进行仿真实验。理论分析和仿真试验结果表明,支持向量机解决了神经网络的局部最优问题,它的数学模型中样本仅以点积形式出现,其优良特性表明该方法在钢结构焊接质量安全评价中具有很大的应用潜力。     

铸造浇铸油烟治理的研究

铸造浇注和铸件冷却通段的焦油油烟、黑烟等,易燃和有毒有害,污染环境,影响人类的身体健康。采用油烟治理净化系统,净化主体利用喷淋式填料塔,净化系统的材料耐酸碱、防腐蚀,具有噪音低、运转平稳,液气充分接触,废气被吸收净化,造价低、效率高的特点,达标排放污染物。     

基于产能约束下的APS管理系统的应用研究

针对国内机械制造行业生产计划排程发展现状,分析了机械制造行业使用ERP系统中生产计划排程存在的缺陷,利用高级生产计划排程（APS）理念,研究了适用于面向订单生产的机械制造企业基于产能约束下的生产计划排程管理系统,以实现生产作业计划的排程、实时调度和生产过程的实时控制。     

浅谈柴油机企业实施MES系统的风险与机遇

论述了柴油机企业启动制造执行系统（MES）的必要性，并就实施MES系统的风险与机遇进行了分析，提出了柴油机企业实施MES过程中要注意的问题。     

无节气门负荷控制策略对汽油机性能影响的研究

在汽油机上取消节气门,采用可变气门升程和气门定时控制进气量,继而控制发动机负荷,实现汽油机的无节气门负荷控制.针对一台4缸汽油机采用可变气门驱动负荷控制方式建立了无节气门汽油机仿真模型,并得到试验验证.在此基础上研究了不同负倚控制方式对汽油机性能的影响.结果表明,采用可变气门开启持续期(VET)负荷控制方式可以有效降低汽油机部分负荷泵气损失,最大降低幅度达到57%,同时比油耗降低了5.63%.VET同样可以使伞负荷时低速转矩和高速功率得到提高,其中低速转矩提升达到了27.8%.但VET实现汽油机怠速控制较为困难,需要同时采用降低气门升程的(VVL)控制方式,该控制方式下泵气损失有所提高,但是气门升程降低造成进气流通特性的改变使燃油雾化及燃烧得到改善.     

有限元分析柴油机气缸孔变形的研究

某重型发动机在设计开发阶段,为减少发动机的气缸孔变形,专门建立了相应的有限元模型对气缸体的变形进行优化计算。优化计算的主要变量是气缸盖螺栓的深度,缸套支撑台阶结构及机体顶面厚度。优化计算结果表明,优化后的最大气缸孔变形量与原设计方案相比减少了大约50％。经检测,实际气缸孔变形远小于气缸孔变形限值,这将有助于该重型发动机满足更苛刻的排放限值要求及更高的可靠性目标要求。     

基于CFD耦合尿素分解机理的混合器性能评估

为评估排气后处理系统中混合器的性能,利用计算流体力学(CFD)耦合尿素分解详细机理建立柴油机排气后处理系统的三维数值模型.基于该模型计算尿素水溶液的蒸发和热解产物包括3种尿素分解副产物(缩二脲、三聚氰酸和三聚氰酸一酰胺)的形成过程,并利用尿素结晶和副产物的质量与分布、选择性催化还原(SCR)入口均匀性以及混合器前后压力...     

基于遗传算法—优化长短期记忆神经网络的柴油机瞬态NOx排放预测模型研究

为实现选择性催化还原系统（selective catalytic reduction,SCR）尿素喷射量的精确控制,构建并评估了一套利用遗传算法（genetic algorithm,GA）优化长短期记忆（long short term memory,LSTM）神经网络的柴油机瞬态NO_x排放预测模型。针对柴油机瞬态运行特点,选择柴油机NO_x排放的主要影响因素进行相关性分析,确定模型的输入变量;为避免人为选取参数对神经网络预测性能的不良影响,采用遗传算法优化LSTM神经网络的参数,建立预测柴油机瞬态NO_x排放的GA-LSTM模型;最后对预测模型进行了性能测试。结果表明,该模型具有较好的预测能力。