智能超声波物位仪在井下煤仓监控中的应用

简单介绍了智能超声波物位仪的工作原理,阐述了井下煤仓监控系统的组成、功能特点及其对井下工作环境的适应和安装要求,最后对可能的测量误差进行了分析。实践证明智能超声波物位仪在井下煤仓监控中的应用良好,具有推广价值。     

热功联产汽轮机在热电厂中的应用分析

1前言热电厂以热、电联产效率高、环保效益好的巨大优势 ,蓬勃发展壮大 ,数量可观。随着企业改革的深入发展 ,竞争已日趋激烈。狠抓管理、节能降耗 ,努力提高竞争力 ,实现低成本运行 ,已成为企业生存与发展的重要手段。热电厂三大辅机 :锅炉给水泵、循环水泵、引风机所耗功率约占主机容量的 10 % ,其中循环水泵及引风机额定转速低 ,背压式工业小汽轮机无法直接拖动 ,需加减速装置。而对锅炉给水泵则可实现直接拖动 ,其工作原理简单、易行 ,即用电站汽轮机的排汽或抽汽 (0 5～ 1 0MPa)冲动工业汽轮机作为原动机 ,替代原电机进行拖动 ,其排…     

基于OPC UA的集成MES系统研究

制造执行系统MES作为连接企业控制系统和管理系统的“桥梁”,包含了生产订单管理、原材料管理、生产运营记录、设备管理、工厂信息管理、生产规范管理系统和实验室信息管理等系统,代表着现代化智能工厂发展的最新潮流。MES采集生产运行数据、集成原料和产品的存储数据、集成设备状态信息,并将这些信息进行合并、汇总、规范、比较、分析等综合处理,一方面为生产计划与排产提供依据,另一方面也为ERP提供及时、可靠、准确的生产经营决策参考信息。     

烟熏技术的研究

概述了烟熏的主要成分、发烟方法、烟熏炉的选择、烟熏对肉品的影响以及烟熏的工艺等,其中着重介绍了发烟方法中的液体烟熏法以及烟熏工艺,并总结了液体烟熏的优点.     

用耗水率评价边底水油藏注水开发效果的方法

评价油田耗水率大小是评价水驱油田注水开发效果的重要内容。为了正确评价边底水油藏的注水开发效果,从耗水率基本概念出发,建立耗水率与采出程度的关系式并以此绘制出耗水率理论图版。分析了传统耗水率在边底水对驱动能量贡献较大的油藏中应用的局限性,通过广义耗水率的概念提出了利用驱动指数法正确计算注入水驱动作用下耗水率的方法,进行了实例分析,结果表明该方法简单可靠能较为客观的评价边底水油藏的注水开发效果。     

食品检测中的前处理新技术

食品是人类赖以生存和发展的物质基础,食品的安全问题既是最基本的质量要求．也是关系到人民健康和国计民生的重大问题,而食品分析检测技术则是保证食品安全的必要手段。     

宇航级气体轴承斯特林制冷机研发

通过Sage建立-80℃温区气体轴承斯特林制冷机热力学模型,成功开发了宇航级气体轴承斯特林制冷机并进行试验测试。环境温度23℃,供液温度30.5℃时(流量70 L/h),方波驱动输入功率为279.6 W,制冷量为68.5 W@-87℃;正弦波驱动输入功率179.5 W,制冷量为43.96 W@-87℃;正弦波驱动输入功率99.1 W,制冷量为22.5 W@-87℃。制冷机组件最大稳态噪声为45.4 dBA,满足舱内稳态噪声不超过50 dBA的要求。通过了宇航级力学和热环境适应性并开展了可靠性及寿命试验,采用线性外推法计算得出寿命在172 800 h以上,满足空间站的可靠性及寿命(6.67年)的要求。2022年7月24日随问天实验舱成功发射进入空间站,实现了中国气体轴承制冷机首次在轨验证,填补空白。目前制冷机正常开机运行,已在轨累计运行2 730 h,已经冷冻了包括植物样品、细胞样品及相变单元等15批样品,样品随神舟14号飞船下行。     

基于超表面的动态可调太赫兹空间功分器北大核心CSCD

在无线通信系统中，空间功率的灵活分配有助于实现不同辐射方向信号覆盖强弱的按需调节，提升不同方向通信质量与用户体验。本文提出了一种动态可调的太赫兹空间功分器，可以用于太赫兹波信号在不同空间信道上的强度分配与动态调控，也可应用在双空间信道上进行高效信号调制。全波仿真实验证明，所提出的超表面功分器基于极化转换与波前控制的方式，能够很好地实现设计预期的功能。该功分器既能通过对入射载波信号功率进行二次动态分配的策略，为不同空间信道上通信质量的保障提供帮助；也可单独作为信号调制器使用，通过双空间通道半周期延迟同时完成两路信号的高效率调制。所提出的超表面器件将可能在无线通信、信号控制等领域具有潜在应用价值。     

优化变分模态分解与集成机器学习的风力机滚动轴承故障分类研究

针对滚动轴承振动信号特征提取及故障分类困难这一问题，提出了一种基于鲸鱼算法(WOA)的滚动轴承特征信号提取与极限梯度提升的机器学习方法。以模态信号包络熵最小为适应度函数，对变分模态分解(VMD)层数和惩罚因子进行寻优处理。根据所得最佳分解参数对原始信号模态分解，得到各模态分量并根据能量波动法进行特征信号的筛选，最后根据模态分量建立极限梯度提升学习模型。对四类信号进行学习训练和故障分类。结果表明：WOA-VMD与XGBoost结合可以有效降低信号噪声，得到轴承的故障特征，并能够有效的识别出故障类型。