基于Moldflow的沙滩椅气辅成型工艺分析与优化

针对沙滩椅在成型中出现的问题,提出了顺序进气的气辅成型工艺方法,将气针进气量的控制和溢料槽的开闭控制结合起来,同时借助Moldflow软件进行模拟分析和优化,制定了切实可行的成型方案,设置了合理的气辅控制参数,确保一次试模成功。     

降低氯化银沉淀对铋吸附的研究

足银样品用硝酸溶解后,直接加入盐酸沉淀分离银基体,用电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-OES)测定铋含量,计算加标回收率和相对标准偏差(RSD),发现氯化银沉淀对于铋吸附能力较强,回收率低,达不到检测要求。用盐酸沉淀加入EDTA络合剂和硫氰化钾沉淀去除银基体,都能降低氯化银沉淀对铋的吸附,加标回收率达到85%~99%。     

铁路轴承保持架的超塑成形工艺参数优化及成形试验

文章对铸造状态的铝青铜进行了超塑性拉伸试验,并以试验结果为样本,借助Levenberg-Marquardt算法对样本进行学习,建立了铸态铝青铜超塑性拉伸条件与其超塑性性能的BP网络模型。基于所建模型,对铸态铝青铜的超塑性成形工艺参数进行了优化,得到最佳的超塑性成形工艺参数,并以此为依据,进行了铁路轴承保持架的超塑性挤压试验。结果表明,所建模型能够较好地反映材料超塑性拉伸条件与超塑性性能间的内在关系,网络模型的输出值和试验值间的误差较小,说明将人工神经网络用于铝青铜超塑性性能预测是可行和有效的。所预测的铝黄铜最佳超塑性条件能够满足保持架超塑成形的需要,且在最佳超塑性条件下成形保持架具有明显的经济效益。     

基于父个体相似度的自适应遗传算法

标准遗传算法在产生后代个体时采用先交叉后变异的策略,一方面当父个体非常相似时,交叉操作很难产生新的个体,影响算法对新的解空间进行搜索,从而导致种群多样性的丧失;另一方面交叉产生的优秀个体再历经变异,极有可能遭破坏而影响算法的收敛性。该文根据染色体的相似性,给出了个体相似度的概念,并在此基础上提出了依据父个体相似度的大小自适应地选择遗传算子(交叉或变异)的遗传算法。仿真实验表明,与采用常规遗传策略的遗传算法相比,新算法能显著提高解的质量和收敛速度。     

极薄煤层开采新途径的研究与实践

安全、高效、低成本地开发利用薄煤层资源对于许多老矿区的可持续发展具有重要的现实意义.通过对山东省部分地方煤矿在极薄煤层开采方面进行的探索研究,总结出一套倾斜短壁前进式开采、无人工作面中深孔爆破工艺和沿空留巷技术,是解决极薄煤层(0.37～0.40m)开采的行之有效的采煤方法,可最大限度地回收煤炭资源.     

煤矿安全管理能力构成要素SEM建模研究

针对煤矿安全管理能力构成要素主观性强,难以精确度量的现实问题,利用煤矿安全管理能力构成要素与影响因素间的互动关系构建SEM模型进行研究。把山东煤矿事故案例做为研究样本,利用频次分析法统计事故原因做为观测变量,以"制度要素"做为内源潜变量,"人员要素"、"设备要素"、"环境要素"做为外源潜变量,提出研究假设并构建SEM模型。     

基于BP神经网络的铝青铜超塑性流变应力预测模型

运用BP神经网络方法建立了铝青铜超塑性状态下流变应力与变形参数之间关系的预测模型。并利用该模型预测在不同拉伸条件下材料的流变应力。结果发现预测数据与试验数据吻合良好，误差小于8．5％。     

基于BP神经网络的铅黄铜超塑性能预测

运用BP神经网络方法建立了铅黄铜超塑性状态下伸长率与变形参数之间的预测模型,采用标准前馈式神经网络原理建立了铅黄铜超塑性拉伸试验参数与其伸长率之间的神经网络模型,以试验数据为样本,对所建模型进行训练,较好的预测了铅黄铜超塑拉伸的伸长率,最大的误差也只有4.81%.实现了不同变形工艺参数与伸长率之间的非线性映射,也为优化铅黄铜轴承保持架的超塑性成形参数提供理论和试验依据.伸长率预测值与试验结果吻合良好.     

3-羟甲基四氢呋喃的合成研究

3-羟甲基四氢呋喃是合成第3代烟碱类杀虫剂呋虫胺和核苷类抗病毒药物喷昔洛韦的关键中间体,但长期以来由于使用大量金属硼氢化物造成生产成本高、安全风险高、废物多等缺点。以γ-丁内酯为原料,经Aldol缩合、硼氢化钠还原两步反应得到3-羟甲基四氢呋喃,总收率为51.9%,该法中间体α-羟甲基-γ-丁内酯只有一个内酯羰基需还原,原料γ-丁内酯和甲醛价廉易得,整个工艺路线适于工业化。     

铅黄铜超塑性能的人工神经网络预测

利用人工神经网络对铅黄铜超塑性能进行了预测研究,通过对试样在不同超塑性拉伸条件下的性能进行学习,建立了拉伸条件与性能的BP网络预测模型.结果表明,所建模型可以较好地反映超塑性拉伸条件与性能问的内在规律,预测值和试验结果吻合良好,其最大误差不超过10%.人工神经网络用于铅黄铜超塑性能的预测具有可行性和有效性.