猛攻快速钻进的两大技术关

一九五九年是苦战三年具有决定意义的一年,作为地质勘探重要手段的钻探工作担负着比1958年加倍的任务,为了多、快、好、省地完成这个艰巨而光荣的任务,我们必须在1958年获得伟大胜利的基础上,在党的正确领导下,大搞群众运动,大闹技术革命,继续破除迷信,解放思想,以冲天的干劲和实事求是的精神,充分发挥广大群众的积板性和创造性,迈着大跃进的步伐,奋勇前进。     

基于变精度粗糙集的故障特征选择方法

将变精度粗糙集(VPRS)理论引入到故障特征选择中,以分类质量作为启发知识设计了一种基于VPRS的故障特征选择方法,并通过一个实例验证了该方法的可行性。     

Mn掺杂(MgCoNiCuZn)0.2O高熵陶瓷的制备与摩擦性能的评价

采用固相烧结法制备了Mn²⁺掺杂(MgCoNiCuZn)_0.2O高熵陶瓷材料,并利用X射线衍射、摩擦性能测试手段对样品的晶体结构以及润滑摩擦系数进行了表征。XRD结果表明Mn²⁺掺杂量为0%、2.5%、5%的(MgCoNiCuZn)_0.2O高熵陶瓷材料都从900℃开始形成了形成了单一相的岩盐结构。三种不同Mn²⁺掺杂量的(MgCoNiCuZn)_0.2O高熵陶瓷材料均能降低蒸馏水平均摩擦系数,特别是5%Mn²⁺掺杂的(MgCoNiCuZn)_0.2O陶瓷材料作为添加剂效果最好,使得蒸馏水的平均摩擦系数降低20.65%,说明样品颗粒作为添加剂可以增强水的减摩效果。     

无机有机联合改性海泡石对苯的吸附特性研究

室内的苯污染主要由装修、装饰材料引起,苯作为一级致癌物,长时间接触会引起许多慢性疾病,如何降低室内苯污染的问题已越来越受到广泛关注.有研究证明海泡石可用于土壤、水和大气污染治理,因此对提纯海泡石进行了水热改性、酸改性和水热酸浸联合无机改性,而后进行三甲氧基苯基硅烷(PTMOS)有机改性,并对改性海泡石吸附苯的性能和机理...     

石墨、石英、萤石选矿提纯技术进展

非金属矿产在国民经济建设及战略性新兴产业中有着重要应用。随着非金属矿产需求增加,资源保 障程度迅速下降,非金属矿资源的高效利用显得尤为关键。论文围绕石墨、石英和萤石三种非金属矿的选矿提纯 理论与技术,从晶体结构理论、新型药剂、工艺方法等方面展开论述。系统考察了世界范围内石墨资源（含细粒难 选石墨资源）回收过程中的大鳞片保护及清洁提纯工艺和方法,分析了流体包裹体和金属离子对石英提纯的影响 以及高岭土尾矿回收石英资源的高效流程,研究了萤石晶体结构特征、特效浮选药剂及工艺流程对萤石浮选回收 的影响,为非金属矿发展提供有益的参考。     

方矩形焊管多规格柔性冷弯成形回弹分析

针对方矩形焊管在冷弯成形过程中的回弹问题,利用COPRA软件进行冷弯成形工艺设计,确定了适用于柔性制造的工艺参数,基于ABAQUS软件建立了8种冷弯成形有限元模型,先后进行显示动力学分析和静力学分析,模拟板材冷弯成形和卸载过程,得到了不同模型各道次的回弹角度,同时,通过单因素分析法研究了板料厚度、侧壁高度和成形宽度对回弹的影响。结果表明:最终成形角相同时,回弹角度呈先增大后减小的趋势;增大板料厚度、成形宽度和减小侧壁高度均会分别导致冷弯成形中各道次的回弹角度减小,且回弹角度与板料厚度成线性关系;在进行弯角二的冷弯成形过程中,宽度方向板材的等效应力基本不变,弯角一不会发生回弹现象。     

使用GSM用户鉴权机制改善SSL安全性的研究

目前电子商务交易的安全性通常由SSL协议负责保护。而SSL存在一些缺点,特别是它没有强制要求对客户端的身份验证。在此我们提出了一种基于GSM用户鉴权机制的方法来改善SSL协议的安全性。     

喂线机自适应控制系统的仿真研究

为了解决参数缓慢变化对喂线机控制系统的影响,依据波波夫超稳定性理论,采用模型参考自适应控制方法,提出了通过改变广义误差信号的特性,来改善系统暂态过程的方法。仿真结果表明,系统输出能够更好地跟踪参考模型的输出,具有一定的抗干扰性,且鲁棒性比较好。     

利用南票劣质煤电厂炉灰生产铝硅铁合金

１前言 铝硅铁合金作为代替纯铝作炼钢的脱氧剂,可以在炼钢过程中提高铝的利用率。南票劣质煤电厂的炉灰中含有品位很高的硅、铝成分,电厂建成后,每年有近４０万ｔ炉灰可做生产铝硅铁合金的原料,加之有充足的电力供应,生产铝硅铁合金,不仅可以减少贮灰场建设投资、减少环境污染,还可以为电厂带来直接的经济效益．生产铝硅铁合金在工艺上是可行的,因此,利用电厂炉灰生产铝硅铁合金从生产技术、原料供应、市场销售等方面均是可行的。２市场分析 铝和硅都是炼钢过程中必须采用的脱氧剂。为了提高在炼钢过程中铝的利用率,我国冶金行业…     

基于Elman神经网络矿用通风机故障诊断的研究

介绍了一种基于Elman神经网络的通风机故障诊断的诊断原理,学习算法以及技术路线。通过对现场信号特征数据的采集以及归一化处理,对Elman神经网络选取最优的结构与参数,实现了煤矿主通风机故障类型的智能分类与诊断。与传统BP神经网络诊断结果相比较,Elman神经网络综合诊断性能更优。最后通过风机的故障诊断实例表明:Elman神经网络在提高学习速度上有了很大的改进,并且有效地抑制了传统神经网络容易陷于局部极小的缺陷,缩短了自主学习的时间,是风机故障诊断的有效方法。