50型螺旋式钢板仓卷边设备理论分析与试验

结合已有卷边设备的生产工艺和特点,研发了国内首台50型螺旋式钢板仓卷边设备,并完成了4次样机调试试验.分析了新型卷边设备关键机构的工作原理,对下轧辊调节机构进行了力学计算分析,完成了卷边孔型设计.利用显示动力学软件数值模拟了5 mm钢板的冷弯成形(卷边)过程,分析了成形过程中的等效应力和等效塑性应变.通过4次样机调试试验,将调试结果与模拟结果对比.结果 表明,折弯5 mm钢板比折弯3 mm的钢板力载荷大很多,有必要研发新型的卷边设备;卷边设备的后3个工位的应力峰值比前3个工位大,其中工位6应力峰值最大;文中的卷边孔型设计合理;卷边过程的模拟结果与试验结果一致.     

基于DSP的大米色选机智能控制设计

介绍了如何采用模糊参数自整定PID等模糊策略，实现对大米色选机的自动化控制，并详细介绍了DSP实现过程。结果表明，这种智能改造可以应用到生产实践中。     

基于IPC-PLC的10tLF精炼炉控制系统

利用IPC-PLC计算机控制技术实现了对山东阳谷特钢钎钢厂10tLF炉的电气控制。并介绍了上位机、下位机的组态。投产后，系统操作简单、运行稳定、可靠、维护简单。     

环形孔径对部分相干光光谱的影响

本文推导了部分相干光在经过环形孔径之后,远场轴上点的光谱S(ω)与环形孔径处光的光谱S~(0)(ω)之间的关系。数值计算结果表明,S(ω)不仅依赖于S~(0)(ω),而且还与环形孔径处光的相干性以及环形孔径的参数有关。     

QPSO算法在非线性观测器设计中的应用*

具有量子行为的粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法是继粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)后,最新提出的一种新型、高效的进化算法.提出了运用QPSO算法设计的非线性观测器方法.该方法属于滚动时域估计方法,利用具有量子行为的粒子群算法优化获得系统状态的最优估计.仿真结果显示该方法对初始条件不敏感,具有很强的跟踪能力.     

往复式低温超导磁选机对高岭土除杂的磁场强度对比试验研究

笔者主要介绍了潍坊新力超导磁电科技有限公司生产的往复式低温超导磁选装备在非金属矿中高岭土的领域除铁、钛提纯,简述了该设备的磁选机结构、超导磁体以及分选系统。以广东怀集某高岭土、福建厦门某高岭土和万祥某高岭土为研究对象,从磁场强度这个方面来进行除铁、钛提纯的对比。试验结果表明,针对高岭土矿样在超高磁场强度的环境下进行磁选,高岭土超导精矿的含铁、钛量有明显降低,白度得到一定幅度的提升。通过试验证明磁场强度是磁选的主要影响因素。     

机载燃油流量电磁转动测量方法研究

为提升军用航空飞机中燃油流量传感器的工作性能,以输出电压信号幅值和电压曲线平滑度为评判标准,结合理论与仿真工具研究最优的传感器设计方案.从麦克斯韦方程组出发,根据永磁铁静磁理论和法拉第电磁感应定律,阐述传感器的实现原理并初步得到各参数值与评判标准的对应关系.再以理论指导仿真,使用有限元工具对不同参数条件下线圈输出电压曲线的特征进行仿真分析,得到结论如下:对于同为10组的磁铁和线圈组合,减小磁铁与线圈距离、增大磁铁剩磁强度、加快叶轮转速均可使感应电压急剧增强,而铁芯相对磁导率的变化在超过一定范围后对电压的影响逐渐减小.最后由仿真与实验对比其他的磁铁与线圈组合方式可知,设计传感器时最优方案为线圈与磁铁组数相同且应适当减少.研究结果对于提升机载燃油流量传感器的测量精度和测量可靠性具有一定的指导意义.     

赣江河水主离子化学特征和径流效应以及控制机制

赣江发源于我国中南部的江西省,是长江的一大支流,为了客观分析该河流的水化学特征,开展水质评价,对赣江1958～2016年水化学数据进行了收集和分析。结果表明:①Ca~(2+),Na~++K~+,HCO_3~-和SO_4~(2-)是河流中的主要离子,pH值范围为6.0～8.8,TDS范围为15.7～141.0 mg/L,所有离子月变化量与河流流量呈正相关。1980年以前河流流量与SO_4~(2-),NO_3~-和Cl~-的浓度月变化正相关程度高于1980年以后,这表明河水化学特征1980年之前主要是非点源成因,但1980年以后为多种来源的混合。②海盐源Cl~-占河水Cl~-的比例小于19%,硫酸参与硅酸盐岩和碳酸盐岩的风化,反映了1980年以后人为活动有所加强。Cl~-/(Na~++Cl~-)和SO_4~(2-)/(Na~++Cl~-)的增加与江西省国内生产总量、人口、煤炭消耗、肥料用量的关系受废水排放影响。③根据世界卫生组织饮用水标准,赣江的水质符合饮用水标准,但应该警惕Cl~-和NO_3~-浓度在1980年后在持续增加。     

MQPSO: 一种具有多群体与多阶段的QPSO算法*

提出了一种改进的QPSO(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization)算法,即一种具有多群体与多阶段的具有量子行为的粒子群优化算法.在该算法中,粒子被分为多个群体,利用多个阶段进行全局搜索,这样可以有效地避免粒子群早熟,提高了算法的全局收敛性能.对几个重要测试函数的测试结果证明,MQPSO算法的收敛性能优于标准粒子群算法(Standard Particle Swarm Optimization, SPSO)以及QPSO算法.     

可信安全体系架构原理与实践

本文介绍了可信安全理念和应用设计示例。可信安全简要概括为通过结构化的可信计算基、可信安全工程化等可信安全机制,保证系统安全机制具有期望的功能以及来源的真实性、机制自身的不可旁路和防篡改能力。结构化可信计算基也增加了系统安全功能机制形式化描述的可行性,从而提高人们对系统安全的信心。