提高TQP6511卧式铣镗床主轴回转精度加工及装配

主轴是机床的心脏,主轴部件的性能直接影响加工质量和切削生产效率,是决定机床性能和经济技术指标的重要因素,要确保主轴精度达到一次性装配合格,就必须提高主轴回转精度。下面就我厂生产的TQP6511卧式铣镗床主轴组为例,对影响其主轴精度的主要因素TQP6511进行分析及论证,从而确定加工及装配方法,提高主轴回转精度。     

数控刨台铣镗床TQP6511主轴箱噪声的分析及措施

分析主轴箱的噪声对机床的影响,并采取相应的措施,改进主轴箱的加工方法和装配方法,提高齿轮的加工精度,消除齿轮间隙,从而降低机床的噪声,确保机床的高质量和高性能。     

基于线性需求和容量限制的一类库存问题研究

针对线性需求且仓库容量有一定限制的生产销售存贮问题,在是否租借仓库未知的情况下和有一定服务水平约束的条件下,建立了一种可选择模型使得在计划期内的总费用最小。综合考虑了装配费、存贮费、缺货损失费、延期交货费,并利用M atlab软件进行求解,确定了最佳生产周期和生产批量。最后通过计算实例说明了模型对于是否租借仓库问题的有效性。     

纳米SiO2表面羟基数测定的研究进展

综述了纳米SiO₂颗粒表面羟基数量测定的两种常用方法：物理法和化学法,并对以往学者进行纳米SiO₂表面羟基数的测定以及对当前研究进展进行整理分析,总结了各方法的优势、不足及未来的发展趋势。     

稠油热采井下测试技术探讨

在石油开采生产中，离不开井下测试技术，尤其是稠油热采更是如此，除了用一般比较常规的测试技术外，还要用于处理好对观察井的测试及注汽井的生产检测。油田稠油油藏地质条件比较复杂．同一区块不同稠油热采井井间差异很大，使得开发难度较大。为了配合稠油不同开采工艺的需要，研制了地面和井下蒸汽参数测试技术以及生产井的测试解释技术，本文主要介绍了这些测试技术的特点和应用情况。     

大型法兰铸件的熔模铸造工艺

介绍了一种质量为15.5 kg法兰铸件的铸造工艺。分析了铸件产生缩松的主要原因,通过增加浇口截面积、补贴补缩通道和提高冒口补缩效率的方式,解决了缩松问题;并从生产流程上进行控制,保证了铸件的表面质量。     

三峡工程建设动态评述

1997年11月8日,三峡工程胜利完成大江截流.这一世界最大规模的长江截流工程的顺利实施,标志着三峡工程第一阶段施工的结束和第二阶段施工的开始.从三峡工程建设角度看,第一阶段工程是从1993年开始,1997年结束的.五年历时又大体可划分为三个阶段.第一段主要是工程的前期准备,如一期围堰填筑,场内外交通,场地平整,供电、供水、房建及一些辅助附属性设施,主要是在1993年至1994年施工,从而迎来了1994年12月的正式开工.第二段主要是第一阶段的开挖和混凝土浇筑,这是这一阶段工程建设的主要任务,贯穿于第一阶段的全程,时间集中于1994年中至1995、1996年.主要工程项目有:导流明渠开挖与纵向围堰混凝土     

关于我国湿法磷酸发展方向和工艺技术问题的商榷

一、前言近年来由于高浓度磷肥及高效含磷复合肥料在农业生产上的需要迅速增加,因而湿法磷酸的产量飞跃地增长,到六十年代末期全世界湿法磷酸的年产量以P_2O_5计已接近一千万吨(其中美国的产量占一半以上)。进入七十年代以后,全世界湿法磷酸产量仍迅速增长,据报     

Pt-金属磷化物复合材料在催化甲醇电氧化上的研究进展

直接甲醇燃料电池具有能量密度高,绿色环保,燃料运输、储存方便等特点,是最具有潜力的未来小型化学电源与可移动电源之一。甲醇电催化氧化是直接甲醇燃料电池的核心反应,因此研发高效、低成本、长寿命的甲醇电氧化催化剂,是当前该领域的研究重点。由于在酸性条件下进行甲醇电催化氧化过程中Pt的不可替代性,开发能够促进甲醇转化为二氧化碳和水的助催化剂是当前主要的研究方向。过渡金属磷化物由于其导电性好,种类丰富,优异地促进水分解产生-OH的能力,非常适合于作为Pt的助催化剂与载体材料。因此,总结了近年来用于催化甲醇电氧化的几类Pt-金属磷化物复合催化剂的研究进展,着重阐述了甲醇电氧化的反应机理,复合催化剂各组分在甲醇电氧化各阶段的作用,复合催化剂的形貌特征、催化活性,以及复合催化剂中不同组分之间协同作用等。最后对目前应用于甲醇电氧化的Pt-金属磷化物复合催化剂的缺点以及未来的发展方向进行了展望。     

基于密度峰值聚类的超区间粒化方法及其分类模型

大数据挖掘时代,数据丰富与知识贫乏之间的矛盾日趋突出.粒计算是解决大规模、复杂问题的新范式,其核心任务是粒化.粗糙集是经典粒计算模型之一,在数据挖掘领域已广泛应用.遗憾的是基于不可区分关系的粒化条件很严格,造成粗糙集在粒化定量数据时会失效.因此,本文首先从一维属性的区间划分出发,定义多维属性组合生成的超区间粒,并基于超区间粒提出新颖的粗糙集模型有效地将定量数据和定性数据统一到一个框架;其次,从决策属性的视角考虑条件属性之间的相关性提出基于密度峰值聚类的超区间粒化算法,算法输出的超区间粒不仅是论域的划分,且每个划分块都是同质信息粒;最后,受近邻分类算法的启发,融合多数投票分类机制和近邻分类准则基于超区间粒提出自适应近邻分类模型(IGANN),并在UCI数据集上与8个经典分类模型进行实验对比,4个指标下的对比结果均表明IGANN模型具有更强的稳定性和更高的鲁棒性.