蒸汽余热利用在四氯化钛生产中的实践

简述了四氯化钛生产过程中蒸汽使用现状,提出了蒸汽余热再利用的设计、改造方案,实现了蒸汽热能的有效利用.投用后分析表明,蒸汽余热的有效利用节能减排、降低成本效果显著.     

基于虚拟样机的新型重机枪自动机运动分析

为研究某新型重机枪自动机的动力学特性,在分析了其结构特点及运动原理的基础上,以该枪为研究对象,考虑射手和土壤边界条件,利用ADAMS软件,建立了该枪的动力学模型。分析了3发连续射击时枪机和内机匣的运动特性,对比分析了枪机与枪机框的运动速度,并对其中的一个射击循环进行了深入研究。分别选取枪机和内机匣速度为校验指标,对比分析仿真结果与实验数据,验证了仿真分析的可信性,为该枪进一步的运动分析、参数匹配及结构优化奠定了基础。     

新经济背景下新商科工匠精神价值意蕴深度解析

在“互联网+”和“中国制造2025”等新经济背景下,互联网融合新智能推动新型商业模式衍变,催生新商业经济和新商业生态,产生的新职业呈现出知识技能内隐性、岗位界限模糊性、工作内容复杂性、职业能力综合性、执行过程灵活性的特点。与之对应,新商科工匠精神具有专业性、时代性、文化性和社会性的特征,被赋予了更丰富的内涵和更深层次的含义。新商科工匠是专业基础扎实、专业技能精湛、职业素质过硬,富有合作精神、创新精神、劳动精神,融合当地区域文化、校园文化、企业文化精神,统一个人理想和社会价值的新一代匠人。     

剑桥大学发明新型纳米多孔膜材料或将提高膜分离心机技术

英国剑桥大学的科学家最近发明了一种新的纳米多孔膜材料,可以显著提高膜的选择性,其渗透性比传统的商业化分离膜高100~1000倍。研究人员表示,如果能将这种膜制备成商业化组件,将有望为膜分离心机技术带来一场革命。气体膜分离技术可根据各种气体分子的不同渗透性,实现低能耗的选择性分离,广泛应用于空气分离、氢气回收和净化、     

美首次开发出纳米固体电解质

美国橡树岭国家实验室科学家近日表示,他们首次成功地为较高能量密度的锂离子电池开发出高性能纳米结构固体电解质。太阳能和风能具有间断性特点,新研究为利用这些可再生能源给电动汽车电池和储能电池充电奠定了基础。迄今为止,锂离子电池依靠存在于电池正负两极间的液体电解质传导离子。而由于液体电解质易燃,特别是在研发体积更小而储能更高的电池时更是如此,因而人们希望寻找到具有固体电解质的电池,以解决电池安全问题和尺寸限制。     

KJ133型矿用人员定位安全管理系统的应用

随着国家对矿山安全工作重视力度的不断加大,矿山企业的生产监测系统的作用业进一步加大,而井下人员定位系统作为煤矿企业的安全生产的重要组成部分,对整个矿山企业稳定、安全、有序的运行起到重要作用。结合实际,论述KJ133型矿用人员定位安全管理系统的系统组成、主要功能、具体应用等,从而论述矿用人员定位安全管理系统在各个方面优势。     

烧友是怎样炼成的—我为星狂

别人笑我太疯癫,我笑他人脑简单; 烧星不为电视故,五百频道瞧稀罕; 印星烧俄劲舞美,惹俺色眼迷离翻; 走路逛街和旅行,看到圆物驻足停; 绞尽脑汁想方案,痴心设计成天线; 全国烧友来相助,自乐调星笑开颜; 论坛星闻常更新,多星满足好奇心; 传统电视真不行,暗恋液晶与大屏; 四七大屏抱回家,痴迷高清盼米八; 同事说咱太痴癫,仰天长啸我为先. 喜欢钓鱼的人在乎的不是每天钓鱼数量的多少,而是抬起鱼竿时沉甸甸的那一瞬间的激动;而我却说卫星电视发烧友调星收星在乎的不一定是电视节目如何的精彩,在乎的是接收机绿灯亮起那一刹那间的激动、在乎的是一个未曾谋面的电视频道出现在荧屏那一刻的激动、在乎的是极限卫星信号成功接收那一时刻的自豪感、更在乎的是把自己的成功经验和成果与广大烧友共同分享后来自烧友一句＂顶你、支持、强烈支持＂跟帖时那一刻的幸福和快感.     

结合物探测量谈TBC软件的特点

TBC是美国Trimble公司的新一代GNSS数据后处理软件,功能强大,操作便捷。介绍该软件的主要特点及优势;并对照于TGO软件,结合在物探测量中的实际应用,阐述该软件的创新功能中的四项。     

发动机缸体缸盖机加检测技术发展

近二十多年来,随着科学技术的发展,生产力水平大幅度提升,世界整体经济水平上涨,汽车产业随着人民生活水平的提升在这些年蓬勃发展,中国尤为突出。在高的市场需求驱动下,国内汽车市场竞争也日趋白热化,产品质量作为提升企业市场竞争力的核心因素之一,各个企业在这方面不断的引进新技术,采用新的管理理念。检测技术在质量控制体系中占有非常大的比重,本文从汽车发动机核心零部件缸体、缸盖的加工检测技术来回顾和展望一下我国发动机机加检测技术的发展轨迹。     

基于双隐含层RWPSO-BP神经网络的齿轮箱故障诊断研究

针对齿轮箱故障诊断过程中采集到的振动信号通常都比较复杂多变,随机性和偶然性也比较强的特点,提出了一种基于随机权重粒子群优化(Random Weight Particle Swarm Optimization,RWPSO)算法的双隐含层反向传播(Back Propa-gation,BBP)神经网络(RWPSO-BP)的齿轮箱故障诊断方法.对江苏千鹏诊断工程有限公司所公布的齿轮箱故障诊断实验中的原始振动数据进行多特征值提取;利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对特征集进行降维处理,将多个变量的数据集转变为较少新变量的数据集(即主成分),把所选主成分归一化处理后利用双隐含层RWPSO-BP 神经网络进行诊断分析;将分析结果与单隐含层RWPSO-BP神经网络对测试样本的识别结果作对比.最后的诊断结果为:双隐含层RWPSO-BP神经网络的误差更小,可以较为准确地对齿轮箱故障类型进行有效的识别.