采煤机辅助泵系统的可靠性分析

本文利用可靠性的理论和方法建立了采煤机辅助泵系统的可靠性模型,分析确定了影响系统正常工作的主要因素,为系统的可靠性设计和确定系统的维修性奠定了基础。     

液压支架用大流量安全阀的动态试验及其性能分析

本文介绍了液压支架用大流量安全阀的动态试验目的,试验系统及方法,并根据试验记录曲线及试验数据,对大流量安全阀进行了性能分析及评价。从而,为验证大流量安全阀动态设计的正确性和有效性提供了必要的依据。     

有机絮凝剂的混凝机理研究

在混凝机理的基础上，提出了有机絮凝剂的混凝物理模型，并得到了很好地试验验证。     

特厚煤层小煤柱沿空掘巷相邻采空区瓦斯置换技术

针对大同矿区石炭系特厚煤层小煤柱沿空掘巷中所面临的邻空瓦斯威胁,通过采用地面钻孔抽放采空区瓦斯与井下注氮相结合的方法,成功将采空区内积聚的瓦斯置换出来,将采空区内瓦斯浓度降至3%左右,有效防止采空区瓦斯向掘进巷道的涌出,取得了良好的治理效果。     

PVDF/PMMA共混物非等温结晶动力学和晶体结构

通过差示扫描量热仪（DSC）、X射线衍射仪（XRD）对纯聚偏氟乙烯（PVDF）和PVDF/聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）共混物在不同降温速率下的非等温结晶行为和晶体结构进行表征和分析,并采用Jeziorny法和莫志深法研究了各组样品的非等温结晶动力学。结果表明,PMMA含量过多（PVDF/PMMA质量比为6/4和5/5）会完全抑制PVDF结晶;对于纯PVDF和可结晶的共混物（PVDF/PMMA质量比为9/1、8/2、7/3）样品,随着PMMA含量的增加,共混物结晶温度先升高后降低,结晶速率先少许增大后减小,说明少量PMMA起异相成核作用,可促进共混物结晶,而大量PMMA可明显阻碍分子重排,抑制其结晶;PMMA的加入可促进共混物晶体结构向低维转变;共混物晶体结构主要是α晶型,PMMA含量的增加不改变共混物的晶型,且使共混物结晶度先增大后减小。     

非光滑带钢在粗糙轧辊平整轧制过程中表面微观形貌的转印行为与演变规律

针对平整轧制过程不同用途带钢对表面微观形貌的特殊要求,在批量跟踪电火花毛化轧辊、磨削轧辊和冷轧后带钢表面微观形貌的基础上,建立工作辊与带钢都可考虑真实表面粗糙峰的带钢表面微观形貌轧制转印生成模型,采用工业实验验证了仿真模型的准确性,并据此模型分析轧制前带钢已经具有表面粗糙度分别大于、等于、小于轧辊表面粗糙度时,带钢表面微观形貌的轧制转印行为与遗传演变规律。提出了负转印和转印饱和的概念,定义了两种极限轧制转印状态的描述指标— —负转印最大和转印饱和,研究发现当带钢表面粗糙度小于或等于轧辊表面粗糙度时,存在负转印最大点和转印饱和点;当带钢表面粗糙度大于轧辊表面粗糙度时,负转印最大点和转印饱和点重合。在此基础上,采用负转印最大点与转印饱和点对应的临界板宽轧制力,描述带钢表面微观形貌的遗传及演变规律,并系统仿真分析带钢屈服强度、带钢轧前表面粗糙度、轧辊表面粗糙度等工艺条件参数对于负转印最大点与转印饱和点对应的临界单位板宽轧制力的影响规律,发现随着带钢屈服强度增大和轧辊表面粗糙度增加,该临界单位板宽轧制力均增大;随着带钢表面粗糙度增大,负转印最大点对应的临界单位板宽轧制力增大,但转印饱和点对应的临界单位板宽轧制力却减小。      

等离子表面Mo-Cr低合金高速钢的摩擦学特性

为了研究Q235钢表面冶金形成Mo-Cr低合金高速钢的摩擦学特性,利用双层辉光离子渗金属技术,在Q235钢表面进行Mo-Cr共渗,随后进行超饱和渗碳、淬火及回火复合处理.研究结果表明:Mo-Cr共渗层厚度在100 μm以上,表面Mo含量可达20%,Cr含量达到10%,超饱和渗碳表面含碳量超过2.0%,表面成分接近钼系高速钢.淬火及回火后表面硬度达到1300HV,超过一般冶金高速钢.磨损试验表明,摩擦系数随着接触应力的增加而增大,平均相对耐磨性是GCr15渗碳淬火钢的2.2倍.     

基于物理信息神经网络的生物质气化产物分布预测方法

机器学习方法已经在生物质气化建模中展现出广阔的应用前景。然而,机器学习模型主要依赖于实验数据,并不考虑气化中的反应机理,在数据样本不充分的情况下模型所表现出的实际关联特性与机理规律之间存在严重偏差。为此,提出一种基于物理信息神经网络(PINN)的生物质气化产物分布预测方法,该方法将真实实验数据与先验机理进行无缝衔接,在人工神经网络(ANN)模型中嵌入边界约束和关键参数间的单调性关系,通过自动微分技术进行辅助优化,实现模型的高效训练。结果表明：PINN模型的决定系数大于0.89,均方根误差小于4%,其总体预测精度要优于随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和ANN 3种纯拟合机器学习模型;PINN模型能够严格服从边界约束和先验机理单调性关系,表现出更好的可解释性和泛化能力。     

深度卷积神经网络语义分割综述

得益于深度卷积神经网络在特征提取和语义理解的强大能力,基于深度神经网络的语义分割技术逐渐成为计算机视觉研究的热点课题.在无人驾驶、医学图像,甚至是虚拟交互、增强现实等领域都需要精确高效的语义分割技术.语义分割从图像像素级理解出发,为每个像素分配单独的类别标签.针对基于深度神经网络的语义分割技术,根据技术特性的差异,从编码-解码架构、多尺度目标融合、卷积优化、注意力机制、传统-深度结合、策略融合方面展开,对现有模型的优缺点进行梳理和分析,并当前主流语义分割方法在公共数据集实验结果进行对比,总结了该领域当前面临的挑战以及对未来研究方向的展望.     

Cr3C2和VC复合抑制剂对超细WC-9%Co硬质合金制备及性能的影响

针对超细晶WC-Co硬质合金的制备,WC晶粒生长抑制剂的运用尤为重要。本研究采用粉末冶金方法制备了超细WC-9%Co硬质合金,研究了Cr₃C₂和VC复合抑制剂对超细WC-9%Co硬质合金制备、微结构及性能的影响。结果表明：随着复合抑制剂中VC的增加,即Cr₃C₂的减少,合金的晶粒尺寸、断裂韧性逐渐降低,矫顽磁力、钴磁逐渐升高,横向断裂强度则先增高后降低;同时,随着VC配比的增加到一定程度合金逐渐出现VC偏析现象。综合来看,WC-9%Co-0.5%Cr₃C₂-0.5%VC超细硬质合金表现出较优的综合物理性能(矫顽磁力38.9 kA/m、钴磁7.82%、密度14.44 cm³/g)、力学性能(洛氏硬度94.0 HRA、维氏硬度2 010 HV30、横向断裂强度4 691 MPa)。