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热介质定向循环养护工艺是一种节能效果十分明显的蒸养工艺。有的单位在采用这种养护工艺时,由于没有考虑到该工艺的特殊性,而未能获得理想的节能效果,有的单位甚至废除了热介质定向循环养护工艺,这就影响了这种工艺的推广和应用。在此,我们根据设计热介质定向循环养护设施的经 相似文献
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选取溶液质量浓度、溶液喷洒量以及外部风速作为变量,通过室内试验考察了常规卤化物和高分子材料对扬尘控制的效果。以抗风蚀能力和结壳抗破坏能力为响应变量。结果表明,随着抑尘剂浓度的增加和喷洒量的增加,结壳的抗风蚀性和抗破坏性可以得到提高。在卤化物溶液中,CaCl2的抑尘性能最好。在风速为7.5 m·s?1的条件下,CaCl2喷洒量为4.5 L·m?2,且其质量浓度为50 g·L?1时,尾矿质量损失量为0.75 g·m?2·min?1,贯入阻力为466 kPa。在高分子材料中,聚丙烯酰胺的抑尘效果最好。在风速为7.5 m·s?1的条件下,聚丙烯酰胺喷洒量为4.5 L·m?2,且其质量浓度为0.5 g·L?1时,尾矿质量损失量为0.30 g·m?2·min?1,贯入阻力为248 kPa。抑尘剂的选取可根据当地年均风速确定,年均风速较大时,可选择聚丙烯酰胺作为尾矿库抑尘剂,反之则可选择CaCl2为尾矿库抑尘剂。 相似文献
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提出一种基于总体经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)模糊熵和变量预测模型的转子故障诊断新方法,并将其应用于某型燃涡发动机转子的非平稳振动信号分析及故障诊断。将基于变量预测模型的模式识别方法引入转子故障模式识别中,利用其较强的非线性问题处理能力,通过变量内部特征值之间的内在关系建立预测模型,并以预测误差平方和最小作为故障模式判别依据。首先利用EEMD将转子振动信号分解成若干个模式分量;然后分别计算各个分量的指标能量,筛选出包含主要故障信息的分量并提取模糊熵组成特征向量;最后采用基于变量预测模型的模式识别方法进行故障识别和分类。对某型燃涡发动机转子正常、不平衡、不对中三种不同状态下的振动信号进行分析,结果表明所提方法能够有效识别转子工作状态。与神经网络、支持向量机算法的对比分析证明,所提方法能更准确、更高效地完成转子故障诊断。 相似文献
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针对大型复杂结构模型修正中待识别参数过多、修正效率低等问题,提出一种基于局部振动测试的约束子结构模型修正方法。首先,利用子结构部分的振动测试响应构造约束子结构,从而将子结构从整体结构中隔离出来,形成独立简单的结构,有效地隔绝整体结构对子结构的影响。然后,基于构造的约束子结构响应数据,直接对待修正的目标子结构进行模型修正。最后,以一个T形钢管焊接结构和某发射台骨架为例,对所提方法的有效性进行了验证分析。结果表明,该方法不仅能够减少待识别参数,简化修正过程,而且修正效率及精度也较高,为大型复杂结构的模型修正提供了一种新思路。 相似文献