采用介质的超微粉碎机的最佳介质粒径的确定

与新材料开发密切相关的亚微米领域的超微粉碎,最近引人关注,有关湿式介质粉碎的研究报告国内外都在不断发表.采用介质的粉碎机,从古到今,有球磨、振动磨、行星磨、搅拌磨以及新出现的各种粉碎机.其中,采用直径在1mm以下的微小介质的超微粉碎特别引人注目.     

国外金属和矿产品价格

(i的2年6月5日英国伦敦)品名铝AI锑Sb铬Cr钻C。铜Cu金八u铅Pb镁MS锰Mn镶N-铂Pr银八g锡Sn锌Zn锑矿格矿性铁矿住矿权化相金红石担铁矿价格单位1 308一l:‘341 720一17505之{今1一573艺57320一595艺42323一235910,89771.6一970.0艺600一2700艺3757209一725312.0012.0‘0 13159401     

Si、Fe含量及添加Mg对工业Al-1％Mn合金再结晶晶粒度的影响

未经均匀化的含0.4％或更多Si的工业Al一1％Mn合金,当快速加热短时间退火时,会产生相当粗大的再结晶组织。延长退火时间或缓慢加热到退火温度,都可以得到细晶组织。因为在这种粗晶组织中产生的晶核数取决于Al-Mn合金的退火时间。0.2％或更多的Si在均匀化的Al—1％Mn合金中,明显地加强了加热速度对合金晶粒尺寸的影响。但是当Si含量在0.4％以上时,这种作用减小了。当有Fe或Mg和Si共存时,Si的这种作用在相当明显的程度上被阻止了。Al-1％Mn合金中加入约0.2％Mg,对细化再结晶晶粒是有效的。     

经验模式分解与时间序列分析在网络流量预测中的应用

提出一种经验模式分解和时间序列分析的网络流量预测方法. 首先,对网络流量时间序列进行经验模式分解,产生高低频分量和余量;然后,对各分量进行时间序列分析,确保高频分量采用改进和声搜索算法优化的最小二乘支持向量机模型、低频分量和余量采用差分自回归滑动平均模型进行建模和预测;最后,将预测结果通过RBF神经网络进行非线性叠加,得到最终的预测值.仿真实验表明,所提出方法具有更好的预测效果和更高的预测精度.     

Network traffic prediction method based on improved ABC algorithm optimized EM-ELM

In order to overcome the poor generalization ability and low accuracy of traditional network traffic prediction methods, a prediction method based on improved artificial bee colony (ABC) algorithm optimized error minimized extreme learning machine (EM-ELM) is proposed. EM-ELM has good generalization ability. But many useless neurons in EM-ELM have little influences on the final network output, and reduce the efficiency of the algorithm. Based on the EM-ELM, an improved ABC algorithm is introduced to optimize the parameters of the hidden layer nodes, decrease the number of useless neurons. Network complexity is reduced. The efficiency of the algorithm is improved. The stability and convergence property of the proposed prediction method are proved. The proposed prediction method is used in the prediction of network traffic. In the simulation, the actual collected network traffic is used as the research object. Compared with other prediction methods, the simulation results show that the proposed prediction method reduces the training time of the prediction model, decreases the number of hidden layer nodes. The proposed prediction method has higher prediction accuracy and reliable performance. At the same time, the performance indicators are improved.     

城市垃圾熔渣及其所取再生混凝土的研究

为了研究城市垃圾熔渣细骨料以及废弃混凝土粗骨料再生利用的可能性,本文着眼于城市垃圾熔渣再生混凝土的耐久性能,试验以100%再生粗骨料以及垃圾熔渣细骨料替代天然碎石和砂子制备再生混凝土.探讨了城市垃圾熔渣再生混凝土的耐久性能之一抵抗冻融循环的能力。冻融循环试验用混凝土以水灰比0.45、0.65为变动因素。试验结果表明,城市垃圾熔渣再生混凝土(简称RS混凝土)试件的冻融循环抵抗性与粗、细骨料置换率为0%的普通混凝土(简称NN混凝土)试件相比,水灰比0.45、0.65时的耐久性指数分别降低7.9%和13.3%,但都能满足评价冻融循环抵抗性的最低指标。     

利用AutoCAD开发电气化铁路图纸管理系统

利用ＡｕｔｏＣＡＤＲ１４ 软件开发出电气化铁路图纸管理系统,该系统具有铁路牵引供电系统设计绘图的功能,并且可以实现图纸从供电段、分局直至路局的逐级上报．重点阐述了将ＡｕｔｏＣＡＤＲ１４ 系统菜单定制为用户自身菜单的方法、元件库调用模块的设计思路、车站布柱程序的实现过程、利用块操作进行存盘的方法等,系统采用ＡｕｔｏＬＩＳＰ语言编程．试运行表明：该系统可靠性强,操作简单,运行速度快     

气辅成型过程中可压缩空气流动数值模拟

气辅成型技术能够有效地改善产品力学性能、提高产品的质量,因此在注射成型生产中应用广泛,与之相应的气辅成型CAE技术也得到了快速发展。当前的气辅成型CAE技术中假定空气为不可压缩流体,忽略了空气的可压缩性,因此研究气辅成型过程中可压缩空气的流动行为具有一定的实际意义。针对气辅成型过程中可压缩空气流动的复杂行为,基于假设将复杂的三维(3D)流动问题转化为二维(2D)。采用 CBS方法建立2D瞬态可压缩空气流动的有限元分析模型,求解算法采用预共轭梯度法,并用VC++完成了算法编制,实现了可压缩空气流动过程的数值模拟,其压力结果可作为充填流动分析的基础数据。     

基于PX-LBP和像素分类的装配体零件识别研究

针对机械产品装配维修诱导中零件和装配体的识别、监测问题,对装配体零件识别及装配监测进行了研究,对LBP算子进行了改进,提出了一种基于像素局部二值模式(PX-LBP)和像素分类的装配体零件识别及装配监测方法。首先将LBP算子与像素分类融合,提出了PX-LBP算子;然后对深度图像进行了PX-LBP特征提取,生成了训练集和测试集;最后训练随机森林分类器,并利用训练好的随机森林分类器实现了对测试集深度图像的像素分类,生成了像素预测图像,通过像素预测图像与标记图像对比实现了装配体零件的识别及装配过程的监测。研究结果表明:该方法对于模型深度图像的像素识别率可达到98.81%,对于真实装配体深度图像的像素识别率也可达到77.51%;该方法兼具了一定的实时性与鲁棒性,可用在装配维修诱导、装配监测和自动化装配邻域中。