矿用自卸车启动气路保压探讨

对矿用自卸车在不同环境温度下,启动气路的压力损失进行了分析研究,得出了柴油机不能正常启动的缘由,并提出了启动气路保压的合理化建议。     

不同耦合模式水下结构声辐射计算方法研究

针对水下双层圆柱壳中低频声辐射预报,分别利用基于流固耦合的FE-IBEM法和基于声固耦合的FE-IBEM法进行水下声辐射计算,比较上述两种算法在计算特性方面的差异,并通过算例对这两种算法进行分析。另外,还研究了环肋间距以及环肋厚度等对双层圆柱壳结构水下辐射噪声的影响。研究结果表明,流固耦合模式由于忽略了流体的可压缩性使得计算结果偏小,声固耦合模式充分考虑了流体对结构的耦合作用使得计算结果更合理,基于声固耦合模式的FE-IBEM法是计算结构水下辐射噪声的优选方法;合理选择环肋间距以及增加环肋厚度可以降低结构中低频水下辐射噪声。     

自适应粒子群优化的高压共轨燃油喷嘴多学科优化设计

为了确保高压共轨燃油喷嘴整体性能提高,以高压共轨燃油喷嘴雾化性能、压力损失为目标函数建立了多学科设计优化模型,并充分考虑各学科之间的耦合效应,采用自适应粒子群优化算法进行了多学科设计优化.结果表明:雾化性能提高了36.77%,压力损失下降了11.27%,整体性能提高了16.60%.     

高炉粉煤喷吹风口磨损模型及应用

分析了高炉喷吹粉煤颗粒流造成高炉风口壁面底侧的磨损情况,建立了预测高炉风口磨损量的数学模型：δm=ρp/ρcHs/Hce(D-dp)dp/2πD^2Cp|r=RωmE′cosθ。研究结果表明：高炉风口磨损主要与粉煤喷吹量、风口材质、风口几何尺寸、风口半收缩角以及热风速度和粉煤颗粒粒径等因素有关;当粉煤喷吹量相同时,减少粉煤颗粒在高炉风口壁面附近的浓度,改变风口壁面材质和使用较小粒径的粉煤,可减少高炉风口壁面磨损,由该数学模型算出的苛钢铁厂高炉风口平均寿命与其实际平均寿命基本吻合,这证明了此模型的可靠性和通用性。     

中硬齿轮精加工刀具选用与刃磨

介绍了中硬齿轮精加工刀具材料性能、应用及刃磨方法,由于刀具的耐用度提高,齿轮的加工成本显著降低,该方法比一般加工法节省工具费用4~5倍,而且齿轮的使用寿命明显延长。     

深度学习实体关系抽取研究综述

实体关系抽取作为信息抽取、自然语言理解、信息检索等领域的核心任务和重要环节,能够从文本中抽取实体对间的语义关系.近年来,深度学习在联合学习、远程监督等方面上的应用,使关系抽取任务取得了较为丰富的研究成果.目前,基于深度学习的实体关系抽取技术,在特征提取的深度和模型的精确度上已经逐渐超过了传统基于特征和核函数的方法.围绕有监督和远程监督两个领域,系统总结了近几年来中外学者基于深度学习的实体关系抽取研究进展,并对未来可能的研究方向进行了探讨和展望.     

自适应变尺度混沌免疫优化算法及其应用

结合混沌优化算法与免疫算法的特点,提出了一种采用折叠次数无限的自映射X=sin(2/x)产生混沌变量的自适应变尺度混沌免疫优化算法.该算法通过自适应变尺度方法不断调整优化变量的搜索空间,同时采用最大循环次数作为控制指标,既保证了寻优的准确性,又保证了算法的快速性.应用该算法对3个测试函数进行优化计算得到了比较满意的结果.将此算法应用于移动Ad Hoc网络入侵检测时的仿真实验结果表明,自适应变尺度混沌免疫优化算法能有效地减少对训练样本的依赖,同时减少噪音数据对入侵检测系统性能的影响,适用于移动自组网络对于入侵检测系统高检测率、高抗噪能力和低计算延迟的要求.     

铜精炼过程能耗模糊自适应变权重组合预测模型及其应用

基于已有的铜精炼过程的能耗数据,引入了各预测方法的预测相对误差、预测对象的变化趋势、灰色基本权重和自适应调节系数等概念,建立了铜精炼过程的能耗模糊自适应变权重组合预测模型。结果表明,此模糊自适应变权重组合预测模型的精度较高,并且平均误差和预测平方根误差均较小。该组合预测模型为铜精炼过程的能源需求决策提供了有力支持。     

铜精炼反射炉熔化期重油流量数学模型与应用

依据能量平衡原理,建立了基于铜精炼反射炉熔化期重油流量的数学模型,并根据不同富氧率和不同预热温度下的铜精炼反射炉熔化期重油流量数学模型进行计算。计算结果表明,助燃空气预热时更能节约重油。采用此方案后,铜精炼反射炉的节能效果十分显著。     

国外涂料科技及相关领域研究进展

正防护涂料及其涂层性能研究美国伍斯特理工学院推出了一种螺纹钢用自修复涂料的制备(美国专利公开号:US 20170044379)。该专利涉及了一种适用于螺纹钢筋混凝土结构的自修复涂料,含有自修复微胶囊,该微胶囊分散于液体介质中形成乳液;将该乳液配制成自修复涂料并涂敷于基材表面,形