水套炉优化设计强度计算标准应用研究

在阐述锅壳锅炉与水套炉受火元件传热原理的基础上,分析了借鉴锅壳锅炉的设计理念和结构型式进行水套炉结构优化过程中存在的问题,并对现行水套炉标准体系、结构优化设计的基本思路、发展方向以及将锅壳锅炉强度计算方法纳入水套炉设计标准体系的可行性进行了论述。     

基于改进协同量子粒子群的小波去噪分析研究

小波阈值函数中,因信号之间的不连续性及小波估计系数与原信号的小波系数存在误差等原因,图像无法得到最优还原.为此提出一种基于改进协同量子粒子群算法优化小波函数的去噪方法.该方法在协同量子粒子群优化(CQPSO)算法的基础上引入了自适应收缩扩张因子,用改进的协同量子粒子群算法优化小波阈值函数中的调节因子和阈值.仿真图像和数...     

用短圆环镦粗法检测锻锤打击能量

打击能量是锻锤、摩擦压力机的基本参数。采用铅柱镦粗检测空气锤是1900年海姆提出的,虽经苏联机制百科全书确认,但仍不适合飞跃发展的现代科学。七十年代,德、美等国先后以铜柱镦粗代替陈旧的铅柱镦粗。上述两种方法中,试件变形的理论基础都是均匀镦粗。因此,对试件和被测设备有严格的要求,如铜柱镦粗时,试件的上、下端面光洁度必须达到▽7～▽8,外径D_0和高度H_0的公差按D_3选取;锤头的上、下砧面需磨光,涂上润滑油,以避免形成鼓形。此外,要求材料     

超高和常规分子量聚乙烯的结构分析

采用Ｘ射线衍射法、ＤＳＣ法和ＩＲ法分析测定了超高和常规分子量聚乙烯晶体的晶胞参数、结晶度、晶粒尺寸、熔点、熔化热和短支链的甲基含量。研究这些特性参数随分子量的变化以及晶胞参数和微晶尺寸对熔点的影响。观测聚乙烯熔体冷却结晶后的结晶度与初生态聚乙烯结晶度的差别。     

《罗马：全面战争》游戏设计评析

同一个游戏，其系统、玩法是玩家跟设计者共同关注的。一个纯粹的玩家也许会对于游戏如何通关更加在意，他们更感兴趣的文章可能是攻咯而作为设计者却往往要从各种不同的游戏美型中学刁其制作、发掘灵感，两者的思考角度截然不同。学会像设计者一样思考，是从一个玩家迈向设计者的第一步。本期设计道场刊登了两篇从设计者角度分析游戏内容的文章，希望给大家予以启发。另外，本文由于篇幅所限，作者提供的战例及参考资料无法刊出，请有兴趣的读者到http：//www.chinagcn．com／download／gamedesign200609．rar下载。     

海洋平台专用IP56变频器散热系统智能化升级

为解决特殊工况下海洋平台专用IP56变频器散热问题,进行了两方面研究：一是对原有基于轴流风机散热的变频器进行升级,在不改变标准变频器功率模块结构的前提下,通过对轴流风机防护体系的升级,对风机运转情况进行智能化监测,达到了风机能长期稳定运行的目标;二是增加智能化变频器散热系统,对变频器散热风机进行长期监测,在风机运转不佳时提前报警,协助现场人员做好变频器维保工作。     

基于华铸CAE的铸造充型过程卷气缺陷定量预测研究

目的 针对目前单向流数值模拟软件无法模拟卷入金属液中的气体及其演变情况的问题,开展铸造充型过程卷气缺陷定量预测研究,开发基于华铸CAE的卷气定量预测系统,深入理解铸造卷气缺陷的形成原理与运动机理,准确预测金属充型过程中的卷气量和卷气造成的气孔缺陷,为生产实践提供指导。方法 提出了一种金属充型过程卷入气体搜寻与追踪算法,将卷入金属液中未经考虑的气体进行保留,从而修正单向流系统,并基于此开发了卷气定量预测系统,并对该系统进行了验证。结果 应用该系统后,原本未经考虑而消失的孤立气泡被保留下来以便进行后续计算,对液体体积进行了再分配,保证修改前后液体体积守恒,并修正了金属液速度,实现了卷气定量预测系统的基本功能。结论 开发的卷气定量预测系统能够考虑到卷入金属液中的气体,并对气体做出定量预测,实现金属充型过程中气孔缺陷的定量预测,对生产实践中的工艺优化有一定的指导作用。     

基于数据合成与机器学习的6DM气缸体复杂铸件缺陷预测

在汽车核心零部件制造等关键领域,复杂铸件出现缺陷的后果尤为严重,因此对复杂铸件进行缺陷预测并提高其生产质量刻不容缓。本文针对实际铸造过程中采集到的6DM气缸体复杂铸件生产数据中气孔、砂眼等缺陷类别的数据量严重不平衡问题,对基于数据合成与机器学习的6DM气缸体复杂铸件缺陷预测进行研究,梳理了人工神经网络与复杂铸件缺陷预测的研究现状,结合企业现场生产情况,开展了需求分析,获取6DM气缸体复杂铸件生产数据。并基于SMOTE(synthetic minority oversampling technique)算法,创建了合成数据集,采用合成数据集作为训练模型的数据集,预测准确率达到99.37%。结果表明,构建的复杂铸件缺陷预测模型能够准确预测复杂铸件缺陷。     

灰铸铁缸盖三维数字化硬度数据的建立

通过对实际浇注的灰铸铁缸盖铸件进行切片处理并实际测量,获得了缸盖铸件的大量硬度数据;基于该实测数据和国内外学者的理论模型,建立了适合发动机缸盖硬度数据计算的数学模型:HB=186.001-12.783R+7.444R2,式中R为铸件在1 100~1 000℃的冷却速度,适用范围为1.5~2.2℃/s;由于此模型仅考虑了冷却速度对硬度的影响,借助华铸CAE对缸盖铸件凝固过程进行了数值模拟分析,获得了铸件的冷却速率,进而建立了发动机缸盖灰铁铸件三维数字化硬度数据。