严寒地区室内多层贯通空间热湿环境实测研究

通过对严寒地区贯通空间温湿度在水平方向及垂直方向上的连续实测，分析了供暖前后，太阳辐射、建筑开口、供暖等因素对贯通空间热湿环境的影响有很大差异。结果表明供暖前贯通空间受到太阳辐射、建筑开口的影响较大，温湿度波动明显；供暖期间受供暖因素影响，温差波动不稳定但幅度小。水平方向上非供暖期最大温差为2℃，供暖期最大温差为8℃；垂直方向上非供暖期的最大温差为3℃，供暖期最大温差为7℃。     

基于音频特征的工程车辆工况识别研究

高效率地使用工程车辆是工程项目管理中节约成本的有效方法，无人监管环境下工程车辆的工况识别，是实现工程车辆高效率使用的有效手段。目前以GPS等技术为核心的车辆智能管理系统未对工程车辆进行工况识别，提出一种基于GRU循环神经网络的工程车辆工况识别方法，通过对工程车辆在不同工况下产生的音频信号进行分析，从中提取Mel倒谱系数作为主要特征，构建GRU循环神经网络模型进行训练和识别。实验结果表明，该方法可以实现对工程车辆工况的有效识别。     

刮板输送机减速箱箱体模拟分析

为了解决刮板输送机减速箱箱体振动损坏的问题,利用数值模拟软件对箱体静力学进行分析,确定了输出箱螺栓孔为受力薄弱点,同时对固有频率振动云图进行分析发现,由于共振现象箱体出现平移振动.当传动系统出现振动时,造成齿轮在啮合时出现冲击受力,此时齿面的受力呈现不均匀性.最后对额定工况下的箱体最大动应力曲线呈现波动的态势,波动的应力值围绕14.1 MPa进行上下幅动,与0.0388 s的应力云图呈现一致,波动应力最大值为18.6 MPa,为刮板输送机减速器箱体优化提供一定的参考.     

CDBN‑IKELM的轴承变工况故障诊断方法

针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题，提出了基于卷积深度置信网络（convolutional deep belief network，简称CDBN）与改进核极限学习机 （improved Kernel?based extreme learning machine，简称IKELM）的滚动轴承故障智能识别方法。首先，由卷积深度置信网络对原始信号内的故障特征进行深层自适应提取；其次，利用等距特征映射对提取的多维特征进行降维，去除冗余特征信息；然后，采用改进的核极限学习机对特征进行分类，使用粒子群（particle swarm optimization， 简称PSO）对模型重要参数进行优化，实现滚动轴承变工况下的故障识别；最后，将所提方法应用于不同工况下多种轴承故障的诊断。实验结果表明，该方法能够智能有效地识别变工况的轴承故障，诊断结果优于已有的智能故障诊断方法。     

车用有机朗肯循环系统中计量泵的性能研究

在模拟车用有机朗肯循环(organic Rankine cycle,ORC)系统的工作环境下,设计并搭建以R123作为工质的液压隔膜计量泵性能测试平台。在额定转速(2900 r/min)下,通过调节液压隔膜计量泵的冲程(25%、50%、75%、100%)和出口压力,得到变工况下液压隔膜计量泵的特性曲线,并分析液压隔膜计量泵的关键参数对车用ORC系统性能的影响情况。结果表明:液压隔膜计量泵的流量受冲程影响,与出口压力基本无关。其输入功率和实际运行效率均随着冲程的增加而升高,最高分别可达523.91 W、88.27%。应用该液压隔膜计量泵的模拟车用ORC系统吸热量变化范围较广,系统热效率最高可达12.81%。液压隔膜计量泵可应用于车用ORC系统,通过调节液压隔膜计量泵的冲程和出口压力,可实现提高车用ORC系统热效率、增加系统净输出功率的目的。     

影响生湿面色泽的关键因素

随着生活节奏的加快,人们对生湿面条的需求及品质追求也越来越高,只有色香味俱佳的面条,才能够受到消费者的喜爱。因此,色泽是促使消费者购买的首要条件。所以,小麦粉品质对于生湿面条的色泽及品质影响最为关键。1、小麦粉的灰分含量描述小麦粉加工精度的指标,即灰分含量越低,小麦粉的加工精度越高;反之,灰分含量越高,小麦粉的加工精度越低。降低小麦粉的灰分含量时,随之某些成分含量也一并降低,例如:纤维含量、胡萝卜素含量、小麦粉颗粒度等。因此,制作生湿面条尽可能选用低灰分含量的小麦粉。     

基于深度学习的大采高工作面矿压预测分析及模型泛化

综采工作面矿压显现的分析与预测对于复杂地质条件下工作面顶板管理,保证矿井生产安全具有重要意义。采用关系型数据库储存液压支架工作阻力数据以及利用工作面推进过程中矿压显现的时序特性,采用SQL语言,运用长短时记忆网络(Long Short Time Memory,LSTM)深度学习方法,以红庆河矿31101大采高综采工作面矿压规律为研究对象,对工作面支架工作阻力、支架不平衡力、支架安全阀开启情况及初次来压与周期来压等矿压显现规律进行分析;基于建立的数据库,预测了红庆河大采高工作面矿山压力,预测结果表明LSTM方法较BP神经网络预测更具准确性。为进一步讨论本研究采用的LSTM网络模型的泛化能力,在采用布尔台42103大采高工作面、上湾矿12401大采高工作面少量矿压数据的前提下,使用迁移学习方法,对矿压数据进行预测检验,结果表明:LSTM模型具有很好的泛化能力,相比于不使用迁移学习方法,迁移学习可提高模型的泛化能力。最后,探讨了模型在3个大采高工作面矿压预测表现的差别,发现数据量本身对模型预测行为影响较大,增大数据量可弥补原始数据缺失等问题。在预测模型基础上设计了周期来压预警模型,集成形成相应矿压分析与预警系统,经工程验证判定预警系统分析效果良好。     

电动汽车电接插件接触电阻振动特性的研究

电动汽车市场发展迅速,与此同时事故却频频发生,其中很大一部分原因归咎于电气设备的稳定性不足,而电接插件的安全性是电气设备稳定性的核心问题,特别是针对高电压大电流的动力电池组。针对动力电池模组内部连接的电接插件展开研究,在目前电接插件制造工艺的基础上,围绕振动工况下动力电池的电接插件的接触电阻以及接触性能一致性评估的核心技术,探索复杂振动工况下动力电池之间电接插件的接触电阻稳定性问题。首先构建面向振动工况下接触稳定性动力学模型,推导电接插件的振动与频率、幅值的关系。进一步地,设计单体电池电连接器的电阻特性测试和电池模组的接触电阻振动试验,发现了接触电阻与接触面积、振动频率的变化规律。最后,结合电动汽车对电源系统的安全需求及相关理论,提出一套高压接插件一致性评估思路,指导电接插件性能在线评估以及结构优化,为电动汽车高压电安全性提供了实际工程应用和理论指导。