充填弱化坚硬覆岩冲击地压灾害机制研究

坚硬覆岩作为诱发冲击地压的主要因素之一,已经严重威胁煤矿安全高效开采。通过分析坚硬覆岩条件下冲击地压灾害的灾变过程及诱冲关键层能量的关键控制因素,给出诱冲关键层的判定方法,提出利用采空区充填和离层注浆充填弱化诱冲关键层致灾能量的思路,以2个典型煤矿坚硬覆岩下工作面采矿地质条件为背景,研究不同充填条件下诱冲关键层变形规律及致灾能量演化规律,揭示充填弱化坚硬覆岩致灾能量作用机制并给出相应的工程设计方法,最后通过现场实测分析进行验证。研究结果表明,坚硬覆岩形成的诱冲关键层变形产生的能量积聚、释放和传递是诱发冲击地压灾害的关键,采空区充填和离层注浆充填能够有效控制诱冲关键层变形,降低致灾能量的积聚程度和释放速度,同时,充填体可吸收部分能量并降低致灾能量的传递效率,进而实现弱化坚硬覆岩诱发冲击地压灾害危险性的目的。     

瑞凌股份工业焊机及自动化装备招商会召开

2012年3月1-2日,瑞凌股份工业焊机及自动化装备招商会在深圳举行。本次招商会以“高科技、创未来”为主题,旨在打造瑞凌股份工业焊机及自动化装备的营销渠道,通过让经销商明晰瑞凌股份在工业焊接装备方面的优势和实力,增强经销商信心,实现厂商之间的互信共赢,为工业焊机及自动化装备快速拓展市场奠定坚实基础。     

中国将对外商减税

我国将采取减免税收、加大对外商投资企业金融支持力度等一系列措施,鼓励外商对华投资。这些政策措施是由外经贸部、国家计委、国家经贸委、财政部、中国人民银行、海关总署、国家税务总局、国家外汇管理局和国家出入境检验局等部门于近日制定的。为了鼓励外商投资企业技?..     

热障涂层陶瓷材料的研究现状及发展趋势

热障涂层陶瓷材料的研究是开发适用于下一代高性能航空涡轮发动机热障涂层体系的关键,也是未来热障涂层技术发展的重要方向之一.可用作热障涂层陶瓷材料的主要有用Al2O3、Y2O3等稳定剂稳定的ZrO2、稀土锆酸盐和一些具有钙钛矿结构的氧化物(石榴石、独居石以及LaMgAl11O19等),综述了上述热障涂层陶瓷材料的热物性能和力学性能,对其研究现状及发展趋势进行了分析和探讨.     

不同Mn含量及焊接电流对ER5356铝合金焊丝焊接性能的影响

为研究不同Mn含量ER5356铝合金焊丝和焊接电流对焊接焊头性能的影响,实验使用含锰量为0.05%和0.15%的ER5356铝合金焊丝,分别在110,115和125 A焊接电流下,采用TIG焊接6082铝合金．结果表明：用ER5356(0.15%的Mn)铝合金焊丝焊接得到的焊接接头的性能整体优于ER5356(0.05%的Mn)焊丝焊接得到的焊接接头,因Mn元素可以改善焊接接头的力学性能,进而提高铝合金焊接质量;随着焊接电流的增大,焊缝成形质量提高,当焊接电流为125 A时,无焊接热裂纹等宏观缺陷,焊接接头断口几乎观察不到未焊透的现象, 焊接接头匹配系数最高达到0.71.      

数据采集卡光纤高速收发模块的设计

设计了一种基于光纤通道协议的数据持续传输方案.在光纤通道帧和信令协议的基础上,利用Stratix IV GX系列FPGA实现了成帧、8B/10B编码等功能,设计了光纤通道协议的FC-1和FC-2层.利用FPGA内部的高速收发器IP core完成了并行数据向高速串行数据的转换.最终实现了数据的高速持续传输,并对整个系统的...     

聚碳酸酯的挤出工艺及性能研究

采用中蓝晨光化工研究院生产的聚碳酸酯(PC)树脂,与陶氏公司的商品化PC进行比较。通过红外光谱、熔体质量流动速率、GPC、热失重分析以及拉伸性能、透光率测试等分析技术,研究了晨光生产的PC树脂的结构以及加工流变性能与陶氏PC树脂的差别,在此基础上进行片板挤出工艺条件及性能的研究,并对不同的PC片材的热稳定性进行了研究。     

铝合金搅拌摩擦焊的研究现状与展望

在介绍搅拌摩擦焊技术的基本原理及影响因素的基础上,综述了铝合金搅拌摩擦焊在接头金属塑性流动、显微组织以及性能等方面的国内外研究现状.研究现状表明,搅拌头形状和工艺参数对接头组织和性能具有重要影响,在合适的工艺参数下可获得综合性能良好的铝合金搅拌摩擦焊接头,并取得了一定规模的应用.此外,指出了搅拌摩擦焊技术的不足和接头性...     

体能训练机器人操作臂交互轨迹规划方法

体能训练机器人操作臂的力方向可操作度直接影响着运动轨迹规划精度。基于此,研究了体能训练机器人操作臂交互动态轨迹规划方法,分析体能训练机器人操作臂的力方向可操作度,利用多维支持向量机代替高斯混合模型,在李雅普洛夫第二方法的基础上确定稳定性约束条件,构建基于支持向量机的轨迹规划模型,实现体能训练机器人操作臂交互动态轨迹规划。实验结果表明,所提方法的角位移更小、噪声识别值和超参数更高,验证了所提方法轨迹规划弹性规划能力较好且轨迹规划精度较高。     

基于机器学习的电力通信网带宽分配算法

网络切片技术可以优化5G电力通信网的数据传输性能,但是数据传输性能取决于5G电力通信网为各切片分配的带宽大小。为优化5G电力通信网中网络切片的时延效果,提出了一种基于机器学习的5G电力通信网带宽资源分配算法。该算法通过对5G电力通信网历史预留带宽量及获得的时延效果进行学习,进而确定当前时隙网络应该预留的带宽资源大小。得到当前网络所预留带宽大小后,算法会基于切片重要度按序准入切片。仿真结果显示,所提出的基于机器学习的带宽资源分配算法可以提升17.968%切片加权时延和,并获得43.21%的决策性价比增益。