关于过程危险分析再验证最佳实践的探讨

过程危险分析(PHA)再验证的主要目的在于更新先前开展PHA的结果,以便反映工艺过程中的当前危害,以及用于管理此类危害的工程措施和管理措施。国内凡涉及“两重点一重大”项目的PHA必须每3年进行更新和再验证,PHA再验证与基准或原始PHA完全不同。通过详实的流程图并辅以决策制定和质量控制清单描述了PHA再验证的最佳实践方法,并诠释采用该类方法的时机。     

电驱动车辆动力学综合控制目标优化研究

以协调车辆各类动力学特性为目标,通过研究双重转向、机动性和稳定性的控制参数,设计了基于模糊逻辑的控制目标融合算法,得到了全车速工况动力学控制目标.在此基础上,利用15自由度车辆模型,针对不同路面附着系数、不同转向操作、不同车速工况条件,对控制目标的实际效果进行仿真研究.结果表明,所设计的控制目标能够反映车辆不同车速下的动力学需求,对改善车辆动力学特性有明显效果.     

基于材料弹塑性的齿轮齿条啮合动态接触研究

基于材料弹塑性及齿面摩擦的影响,建立了齿轮齿条的三维非线性有限元分析模型,并对运转过程进行动态接触仿真,得出纯弹性、弹塑性材料及有、无摩擦4种情况下齿轮齿条的时变接触力、时变接触面积及动态应力,并与Hertz理论计算得到的应力值进行对比分析。     

电动舵机伺服系统非线性辨识及补偿

为提高电动舵机伺服系统的跟踪精度,提出了辨识、测试它的摩擦和间隙非线性及对其进行补偿的方法.针对位置和速度双闭环控制的电动舵机伺服系统,建立了基于LuGre摩擦和迟滞间隙的数学模型;依据模型采用前馈补偿方法对系统中的摩擦进行补偿,同时采用逆模型方法对系统中的间隙进行补偿控制.实验显示,对于幅值为1°,频率为2.5Hz的给定正弦信号,补偿后系统的最大位置跟踪误差由原来的0.166°减小到了0.096°,最大速度跟踪误差由原来的2.723 r/min减小到了0.393 r/min.结果表明,本文提出的辨识测试方法能够精确地获得摩擦和间隙模型,基于该模型的补偿能够有效地提高电动舵机伺服系统的跟踪精度.     

一种基坑钢支撑预应力施加数值模拟方法研究

在FLAC^3D中,采用梁单元模拟基坑钢支撑时,现有的预应力施加模拟方法是在梁单元设置以后,通过对梁单元两端的节点施加一对相反的作用力来代表要施加的预应力,导致支撑预应力变为围护体系的外力这一与实际不符的情况发生。为此,本文根据钢支撑与围护结构相互作用的机理,提出一种改进的钢支撑预应力施加模拟方法—虚拟位移法,即先固定梁单元一端节点,另一端节点施加节点虚拟位移,虚拟位移再施加于梁单元上,使梁单元压缩形成预应力。以深圳地铁5号线前海湾站基坑工程为背景,进行了常规方法和虚拟位移法的比较:在对支撑结构的影响上,常规方法引起各道支撑的轴力变化与实际存在明显的差别,而虚拟位移法则与实际一致。本文工作有实际意义。     

微波辐射离子液体[Bpy]HSO_4催化葵花籽油制备生物柴油

生物柴油是一种绿色可再生能源。该文报道微波辐射下离子液体[Bpy]HSO4催化葵花籽油与甲醇通过酯交换反应制备生物柴油,以正交法对制备工艺条件进行优化,考察醇油物质量比、催化剂用量、微波功率和反应时间对酯交换反应影响。实验结果表明,当醇油物质量比为10∶1、催化剂用量(催化剂与油质量比)为5%、微波功率为400W、反应时间为45min时,生物柴油转化率可达96.2%;与传统加热方式相比,采用微波辐射加热方式,反应时间明显缩短,能耗减少。     

基于单片机的多路智能用电系统设计与实现

针对高校、工厂等密集人员聚集地集体用电形成的管理效率、智能化程度低等问题,提出了以STC单片机为核心,以485总线和GSM模块作为通信和控制手段,以BL0932B芯片为核心的单双向功率电能计量模块进行解决的方案。该方案的可行性在一系列的实际环境下得到了验证,表现出了智能化程度高、运行可靠等性能,达到了预期效果。     

船舶主机缸套冷却水系统的建模与动态仿真

船舶主机冷却水系统是保障船舶主机正常稳定运行的重要辅助系统,为了优化和充分发挥船舶主机冷却水系统的性能,需要了解它在工作时的热力动态过程.利用传热学的相关理论,对船舶主机缸套冷却水系统的传热进行了分析,给出了系统的热力动态数学模型.并且考虑了水温的变化对主机缸套水冷却器传热系数的影响,提高了模型的精确度.然后利用SIMULINK工具对系统进行了仿真,对仿真结果的分析表明,仿真结果基本符合系统实际工作情况,从而表明模型是正确的.为下一步的控制研究打下了坚实的基础.     

基于混沌离散PSO算法的乙烯生产过程模型变量的选择

管式炉裂解技术是当今乙烯生产的主要技术,乙烯生产过程中有多种影响质量指标的变量,将全部变量参与建模显然会增加建模难度和复杂性,并且大量的冗余信息会降低模型的精度;针对这一问题,提出了基于混沌思想的离散粒子群(PSO)算法进行模型变量的选择;首先,采用混沌离散PSO算法得到建模的最优输入变量集合,再通过偏最小二乘法(PLS)对所选变量进行建模;结果表明,该方法可更有效地克服传统粒子群算法容易陷入局部最优的问题并建立较高的模型精度。