过程能力指数Cpm与合格率的关系

过程能力指数被广泛运用于生产制造领域的质量改进和供应商评估活动.针对Taguchi过程能力指数Cpm虽具有理论优势,但未能在实际生产中广泛运用的问题进行了研究,目的是找出Cpm与合格率之间的关系.运用概率论和数理统计知识,通过公式推导建立了指数Cpm与合格率之间的函数关系,运用MATLAB进行编程计算和图形分析,绘制了Cpm、均值位置和合格率之间的关系图,并提供了参考表格,得出了Taguchi过程能力指数与合格率之间存在对应关系,并与过程输出均值的位置有关的结论,使Taguchi过程能力指数的实际生产中更易于推广.     

温度对InAs/GaAs量子点生长影响的动力学蒙特卡罗模拟

采用动力学蒙特卡罗模型模拟了GaAs应变弛豫图形衬底上InAs量子点阵列生长早期阶段,温度对浸润层之上第一层亚单原子层阶段的影响.通过对生长表面形态、岛平均大小、岛大小分布及其标准差等方面的研究,证明了通过控制温度能够得到大小均匀、排列有序的岛阵列,这对后续量子点生长的定位和尺寸控制有重要影响.     

不锈钢转炉用低碳MgO-C砖的研制与应用

2005/1 耐火材料 /NAIHUOCAILIAO　　　　低碳MgO-C砖在国外转炉和VOD精炼钢包等冶金设备上都已获得良好的使用效果。太钢第二炼钢厂在国内首先采用转炉冶炼不锈钢,但转炉冶炼不锈钢时的脱碳量大,吹炼时间长,供气量大,急冷急热作用频繁,炉渣碱度波动大 (从还原期碱度 1. 5~2. 0到氧化期碱度大于 6 ),使用条件非常苛刻,即使转炉炉衬采用进口低碳MgO-C砖,使用寿命也只有 300~400次,亟需改进提高。为此,对不锈钢转炉用低碳MgO-C砖进行了开发与研制。1　试验原料与工艺过程1. 1　原料根据太钢第二炼钢厂(K-OBM-S)不锈钢转炉炉衬的具…     

系列室温离子液体1-烷基-3-甲基咪唑四氟硼酸盐性质的研究

合成了系列1-烷基-3-甲基咪唑四氟硼酸盐([C2-7mim]BF4)室温离子液体,并通过核磁氢谱、红外光谱、质谱等手段对其进行了结构表征。采用Wilhelmy白金板法在室温(25℃)测定了离子液体的表面张力,测试结果显示,随着1位氮上取代基碳链的增长,其表面张力γ呈现出下降的趋势,且变化范围较宽,如从[C2mim]BF4的表面张力值50.4 mJ/m2到[C7mim]BF4的36.1 mJ/m2。吸水性能测试结果表明,随着氮取代基碳链的增长,其饱和吸水量逐渐减少。     

弥散型铬刚玉质整体透气砖的应用

安钢多年来精炼钢包使用的均为小型刚玉质分体透气砖,钢水易通过砖缝侵入透气砖周围加快对透气砖的侵蚀,与钢包寿命不能同步。目前,在25ｔ电炉钢包上试用了弥散型铬刚玉质整体透气砖。该产品具有较高的耐磨性、耐冲刷性及耐钢水、渣侵蚀性,寿命已达55次,解决了与钢包寿命不同步的问题。1　用后砖的矿物组成挂渣层厚约0～2.5ｍｍ,主矿相为板柱状钙铝黄长石和硅酸盐胶结相以及少量复合尖晶石。蚀变层约2.5ｍｍ,主要矿相为复合尖晶石及少量钙铝黄长石、铝酸钙和氧化铬。渗透层结构致密,硅酸盐胶结相增多,氧化铬周围反应生成了复合尖晶石,矾土颗…     

集中控制系统在空气压缩站节能改造中的应用

文章对空压机的运行特点以及节能优化改进措施进行了阐述,着重介绍了集中控制技术中变频调速及余热回收技术的节能优化,并结合实际案例对空压机节能改造及节能效果进行了分析。     

分子动力学方法模拟GaN薄膜生长

采用分子动力学模拟方法,应用Buckingham经验势模型,模拟纤锌矿相GaN的薄膜晶格生长.研究了GaN薄膜生长的早期阶段的形貌特点、生长规律、表面结构及动力学特性.模拟发现,N原子与Ga原子按照晶格特征吸附在衬底上,作层状分布趋势并且薄膜层从下到上晶态特征逐渐减弱.观察每层沉积原子数、空位比、沉积原子团簇质心高度与沉积原子均方位移随时间的变化规律,发现了随着时间步数增加,原子团簇逐渐达到稳定,在5000步时前3层都达到了较稳定状态,且N原子比Ga原子能更快地找到平衡位置.     

金属卟啉催化氧化萘酚的影响因素

本文详细介绍了金属卟啉催化H_2O_2氧化萘酚制备2-羟基-1,4萘醌的反应条件,找出了其最佳的物料配比和最佳反应温度等条件。     

小批量工序控制的同分布原理及其实现方法

研究了一般小批量工序控制的统计原理和实现方法．提出了小批量数据组合的同分布原理，并对该原理的标准变换方法进行了研究，建立了小批量标准变换控制图，并用仿真分析说明该控制图的有效性及检出能力，最后对该控制图进行了实证分析     

基于主元分析的SVM动态过程质量异常模式识别

质量异常模式识别是实现生产动态过程在线质量监控与诊断的关键。针对现有质量异常模式识别在实际应用中存在的计算复杂和识别精度不高等问题,提出了一种基于主元分析的SVM动态过程质量异常模式识别的方法。运用PCA技术对原始样本数据进行特征提取,有效去除原始数据中的噪音并降低数据维数;在特征提取的基础上,将主元特征向量作为SVM分类器的输入向量,进而利用粒子群寻优方法实现了对分类器参数优化选取,并进一步训练得到支持向量机分类器。最后,使用优化后的分类器对质量异常模式进行识别。仿真实验结果表明,该方法整体识别精度达到97.5%,适用于生产过程的质量监控和诊断。