冶金工矿型内燃机车调速系统故障分析及处理

以冶金工矿GK1F内燃机车调速系统工作原理为基础，系统分析了其可能出现的各种故障。并提出了解决措施，保证了机车运行的经济性和安全性。     

永远牢记“75.8”的沉痛教训

“75.8”特大暴雨洪水已过去十年了。但那近三万人死于非命的血的教训和难以估价的经济损失,至今仍震撼着我的心灵,迫使我思索。为避免悲剧重演,现提出以下一些不成熟也不全面的看法和意见。其目的是供各有关单位参考,从各方面做好防汛工作,再出现特大暴雨     

复混肥料生产装置的技术进步

复混肥料生产装置的技术进步姜国泉（南化（集团）公司磷肥厂２１００４８）纵观已建的复混肥装置，绝大多数尚不能满足专用复混肥或多功能型复混肥生产的要求。因此，对于新建和已建的复混肥料生产装置，有必要强调其技术改造的要点。１要有１套对某些微量元素（如含钼复...     

美国氯化钙的产销情况

<正> 由于使用氯化钙作钻井泥浆用来改进石油采收率,所以需要量急剧增加,迫使美国制造厂家扩建他们的装置。氯化钙的使用情况是:溶化地面薄冰的占总销量的30％,作道路粉尘粘结剂占25％,约有20％用到工业中,5％用作混凝土填加剂,10％用于石油开采,最后这一项用途可以以25％的年增长率增加。道化学公司在米德兰和勒丁顿/米西的两家工厂年产72.6万吨,是美国最大一个厂家[1981年初总产量(79％CaCl_2计)108.2万吨]。这家公司准备将勒丁顿的能力(占该公司产量一半以上)到1983年中期翻一番。联合化学公司在西拉丘斯/纽约州年产     

蔗糖八乙酸酯合成研究

本文报道了在无水乙酸钠存在下，蔗糖和乙酸酐反应合成蔗糖八乙酸酯（SOA）。适宜的反应条件为蔗糖：乙酸酐：无水乙酸钠的mol比为1∶8.5∶0．6，反应温度134℃～136℃，反应时间1h，产品收率可达96．2％。产品质量符合USPXXⅢ之规定。     

藏红T与DNA相互作用的电化学及紫外-可见光谱研究

利用循环伏安法研究了藏红T(ST)在玻碳电极上的电化学反应,结合紫外-可见光谱(UV／Vis)对藏红T与DNA的作用机理进行了研究,并通过测定藏红T对溴化乙锭-天然DNA体系的影响,以及天然DNA和变性DNA与藏红T作用的不同,得出藏红T与DNA发生类似溴化乙锭的嵌插作用的结论,形成了2ST-DNA结合物,结合常数为3.46×104L2·mol-2。     

高强灌浆材料结合卡箍在导管架受损构件加固中的应用

以南海某海域一施工船与四桩导管架基础发生碰撞为背景,结合当前研究对导管架受损区域的承载力进行分析,计算得到受损截面凹陷处的轴向承载力和极限弯矩。简述海洋工程领域中受损构件的加固修复方法,探讨卡箍技术的理论研究现状及其在实际工程中的应用现状。基于典型灌浆卡箍修复技术提出一种采用80 MPa高强度灌浆材料结合卡箍技术进行加固修复的新方案,并采用有限元软件对加固后的组合结构进行数值模拟。仿真结果表明,该组合结构可有效改善导管架受损区域受力状况,提高结构的承载力。简述该方案的施工流程,以期为实际工程提供参考。     

深水海上风机吸力桶导管架基础承载特性

针对海洋深水环境,设计适应70 m水深的四桶导管架结构形式,并在此基础上设计相同高度和主腿斜度的三桶导管架基础。采用Abaqus有限元软件建立导管架结构-吸力桶-土体整体有限元模型,通过对比分析探究海上风电深水吸力桶导管架基础的承载力特性。研究发现：吸力桶与土体的位移一致性程度可反映基础水平极限承载力大小,四桶导管架基础的综合承载特性优于三桶导管架基础;加载高度对四桶导管架基础的水平承载力特性有重要影响,基础水平承载力随着加载高度增加逐渐减小;加载方向对四桶导管架基础水平承载力影响较小。     

基于LFSS和改进BBA的滚动轴承在线性能退化评估特征选择方法

在滚动轴承性能退化评估中,不同工况会影响振动信号特征对故障程度的敏感性,在早期有限样本中选择适用于状态评估的有效特征是实现在线评估轴承性能退化程度的关键。首先提出一种基于均方根的早期有限样本判定方法 Limited Feature Select Sample(LFSS),其次提出一种针对性能退化评估特征选择的改进Binary Bat Algorithm(BBA)算法——Feedback Seeking Binary Bat Algorithm(FSBBA),将其应用于滚动轴承早期有限样本中进行故障特征选择,克服了原始BBA容易陷入局部寻优的缺点。基于LFSS与FSBBA算法,构建了滚动轴承在线状态评估模型,并将其运用于两例滚动轴承全寿命数据特征选择,性能退化评估指标分析结果表明了所提出方法的有效性。     

基于E-Learning的移动学习推荐系统研究

移动终端在输出海量学习资源时会存在条件受限问题,对移动学习的协同过滤推荐带来了较大的挑战。用户对学习资源的喜好问题与传统的推荐问题不同,其不仅依赖个人偏好和兴趣特征,且随着学习经历的变化而发生改变,同时移动设备所在的时空环境与上下文信息也影响了资源的选择。以概率矩阵模型为基础,首先利用先验概率分布建立社交关系、行为特征、资源关联、时空环境与用户评价的分布关系,然后将其通过联合概率分布融入到概率矩阵模型中进行优化,构建用户与项目的多维特征关系,得到更为精确的用户与项目的潜在特征矩阵,实现了基于移动环境的实时学习资源推荐。与近年的主流推荐方法进行比较,结果表明,针对移动学习资源推荐方法的均方根误差（root mean square error,RMSE）和平均绝对误差（mean absolute error,MAE）指标均优于相关方法。