一种电梯门板钻孔＆吸铁屑装置

随着市场对绿色、节能、环保电梯的需求越来越强烈,对于电梯制造业来讲,逐步摒弃焊接工艺,寻找更加节能、环保的加工工艺便是其中重要的一部分,本文简要介绍了电梯门板由传统焊接改为环保铆接后如何通过工艺工装改进以确保产品加工效率及质量。     

微型动力装置燃烧过程及做功能力评价

为研究微型动力装置燃烧室内燃烧特性及动力性能,对微燃烧室内燃烧过程进行可视化试验,分析了微燃烧过程中混合气的燃烧特性及不同自由活塞初速度对微燃烧室内压力及做功能力的影响.结果表明:二甲醚/氧气混合气体在微均质充量压缩着火(HCCI)燃烧过程中存在两阶段着火特性,随着自由活塞初速度的增加,微燃烧室内峰值压力增加,压力升高率峰值增大,平均指示压力增大,指示热效率提高.当微燃烧室直径为3,mm、体积为0.26,cm3、自由活塞初速度为22.5,m/s和平均指示压力为3.4,MPa时,微型动力装置可产生70,W的功率,功率密度为269,MW/m3,具有较大功率密度优势.     

山东某金矿石选矿试验研究

山东某金矿石属于石英脉型低硫金矿石,金品位2.78 g/t,金矿物以自然金为主,金与硫化物关系密切,金矿物多数包裹在黄铁矿和毒砂中,自然金等主要呈微细粒不均匀嵌布状态;硫化物中金占总金的73.38%,单体金占总金的16.19%,辉锑矿中金占总金的7.81%。为确定该矿石的合理选矿工艺,进行了选矿试验。结果表明,矿石在磨矿细度为-74μm85%的情况下,采用1粗1精3扫、中矿顺序返回流程处理,最终获得金品位40.35 g/t、回收率90.38%的金精矿。     

面向智慧水利的县域水资源监管集成平台设计——以无锡市滨湖区为例

滨湖区水资源数字孪生规范化监管平台是将取水户内部管网设施孪生投射,取水口规范化建设台账整编,水资源业务办理场景等深度融合并集成展现的数字化业务平台。平台建设水资源数字孪生规范化监管平台,形成规范化业务流程,提升业务管理和办理效率,为县域水利信息化建设树立标杆,探讨县域智慧水利发展战略实施路径,为推进智慧水利建设提供参考。     

纳米金属氧化物的合成及其催化氧化有机物的研究进展

纳米金属氧化物可用于石油化工和环境等领域内的有机物催化氧化过程,占据了很重要的位置。重点概括了纳米金属氧化物的制备方法以及在有机物催化氧化过程中的应用。纳米金属氧化物制备方法主要包括物理方法、化学方法和生物合成方法。生物合成方法具有无污染、操作简单等优点,逐步受到研究人员的关注。     

2Cr13不锈钢的稀土催渗循环离子渗氮工艺研究

对2Cr13不锈钢进行稀土催渗循环离子渗氮试验,并和常规离子渗氮进行对比研究.利用光学显微镜、显微硬度计、XRD、磨损机、扫描电镜及能谱仪对渗氮层进行分析.结果表明:稀土催渗循环离子渗氮工艺不仅能加快渗氮速度,提高耐磨性;而且可以使渗氮层的表面硬度提高、显微硬度梯度变得平缓,同时渗氮效果随循环次数增加而愈好.另外,还能优化2Cr13不锈钢渗氮层的相组成.扫描电镜结合能谱分析得知:添加到渗氮气氛中的纯稀土La存在于渗层中.既验证La的催渗效果,又说明La起到一定的微合金化作用.     

带有三角翼涡发生器的螺旋通道强化换热研究

采用数值模拟方法探究了带有三角翼型涡发生器的半圆形截面螺旋通道内流体流动与强化传热性能，考察了相邻三角翼间隔角φ、长高比Г对强化传热性能的影响。结果表明：通道内安装三角翼的φ值越小，对流体的整体扰动作用越强，强化换热效果越好，但同时流动阻力也越大；研究范围内，φ=180°布置的三角翼综合强化传热效果最佳。同一雷诺数Re条件下，三角翼Г值越大综合传热系数PEC值越高。φ=180°、Г=2.50时，综合传热系数PEC在1.029～1.062之间。     

3D打印铁尾矿砂混凝土的力学和冻融循环耐久性研究

研究铁尾矿砂掺量(0%、15%、30%、45%),加载方向(X、Y、Z),养护龄期(3 d、14 d、28 d)对3D打印铁尾矿砂混凝土的抗压强度、劈裂抗拉强度和抗弯强度的影响。结果表明:随着铁尾矿砂掺量的增加,3D打印铁尾矿砂混凝土在X、Y、Z方向上的抗压强度均下降,当铁尾矿砂掺量为45%时,3D打印混凝土在X、Y方向上的劈裂抗拉强度较普通混凝土分别降低了17.4%、17.6%,3D打印混凝土在X、Y、Z方向上的抗弯强度较普通混凝土分别提高了25.0%、31.0%和42.4%;3D打印铁尾矿砂混凝土较3D打印普通混凝土在X、Y、Z方向上的抗压强度分别降低了11.1%、19.0%和3.3%,3D打印铁尾矿砂混凝土和3D打印普通混凝土在X方向上的劈裂抗拉强度最高,在Z方向上的抗弯强度最高;掺加铁尾矿砂有利于3D打印混凝土后期力学性能的提升;经历冻融循环100次后,3D打印铁尾矿砂混凝土在Z方向的抗压强度损失率较高,在Y方向上的抗弯强度损失率较高。     

基于ICEEMDAN和IMWPE-LDA-BOA-SVM的齿轮箱损伤识别模型

针对齿轮箱振动信号中的背景噪声过大影响故障特征质量，进而降低故障识别准确率的问题，提出了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)、改进多尺度加权排列熵(IMWPE)、利用线性判别分析(LDA)、蝴蝶优化算法(BOA)优化支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断方法(ICEEMDAN-IMWPE-LDA-BOA-SVM)。首先，采用ICEEMDAN对齿轮箱振动信号进行了分解，生成了一系列从低频到高频分布的本征模态函数分量；接着，基于相关系数筛选出包含主要故障信息的本征模态函数分量，进行了信号重构，降低了信号的噪声；随后，提出了改进多尺度加权排列熵的非线性动力学指标，并利用其提取了重构信号的故障特征，以构建反映齿轮箱故障特性的故障特征；然后，利用线性判别分析(LDA)对原始故障特征进行了压缩，以构建低维的故障特征向量；最后，采用蝴蝶优化算法(BOA)对支持向量机(SVM)的惩罚系数和核函数参数进行了优化，以构建参数最优的故障分类器，对齿轮箱的故障进行了识别；基于齿轮箱复合故障数据集对ICEEMDAN-IMWPE-BOA-SVM方法进行了实验和对比分析。研究结果表明：该方法...