宽厚板热处理生产线

介绍了宝钢目前正在引进建设4．8m宽厚板热处理线(包括无氧化辐射管加热辊底式淬火炉和压辊式淬火机)的设备特点。     

高减噪隔声室及其隔声效果

1 噪声及其治理从物理意义上讲,噪声是杂乱的声波的组合,具有局部性和多发性。噪声消失之后,污染立即消失,不留下任何残迹。噪声属空气物理性质的变化,扰乱人的听觉,妨碍生活和工作,引起多种疾病。治理噪声已成为人们的普遍要求。由此而兴起一个新的环保产业——噪声控制设备产业。噪声源非常广泛。在工厂,主要是机器运转以及生产过程中传来的直达声。采用隔声措施,使噪声在传播途径中衰减,降到人所能承受的程序,是比较简捷的治理方法。方法之一     

热挤压钢管沿长度方向外径尺寸的稳定性及影响因素

总结了挤压钢管外径尺寸沿长度方向的变化规律，分析了1Cr18Ni9Ti不锈钢管外径尺寸波动的原因，提出了减少超差的改进措施。     

立式离心浇铸机结构设计的探讨

文中介绍了作者在LXB1000型立式离心浇铸机(厂定型号)的设计和试验中的体会,并对立式离心浇铸机主要参数和结构设计进行了探讨。     

基于智能磨矿介质及CNN和优化SVM模型的球磨机负荷识别方法

当前球磨机负荷检测方法难以准确评估磨机内部变化,给磨机综合运行状态的控制和优化带来较大难度。本文设计了一款内嵌加速度传感器且与钢球介质物理性质相一致的智能磨矿介质用于识别磨机负荷,开展了不同充填率等磨矿条件下的磨矿试验,设计磨矿效果系数划分磨机负荷状态;分别采用了卷积神经网络方法(CNN)和优化的支持向量机(SVM)模型对智能磨矿介质获取的加速度信号进行球磨机负荷识别。基于优化的SVM模型将获取的一维加速度信号进行互补集合经验模态分解算法（CEEMD）去噪、时域特征值和样本熵提取等预处理,将上述磨机负荷的特征向量分别输入GA?SVM、GS?SVM、PSO?SVM分类模型进行训练,研究表明,PSO?SVM模型的识别准确率可达98.33%,但存在训练过程繁琐,耗费时间长的问题。在图像识别领域具有优秀应用能力的CNN模型是把智能磨矿介质检测加速度信号数据转换为二维图片后直接输入基于VGG19网络的CNN模型进行分类识别,磨机负荷分类识别准确率高于优化的SVM模型,可达98.89%,在保证识别准确率的同时有效节约了计算时间。基于CNN的智能磨矿介质球磨机负荷识别方法可为实现球磨机负荷检测与在线评估提供重要解决方案与技术保障。      

新型塑料模板在综合管廊施工中的应用

结合北京2022年冬奥会张家口赛区综合管廊工程,对新型塑料模板在综合管廊施工中的应用进行了研究。系统总结了施工工艺要点,并对新型塑料模板及配套支撑体系的设计进行了阐述,为塑料模板在综合管廊施工中的应用提供了经验参考。     

数控机床光栅尺部分故障实例分析

本文通过数控机床的故障实例，分析了光栅故障现象及原因和解决的办法。     

钛铸型铸造钛铸件的实验与应用

前言理想的钛铸型材料应当与熔融钛不发生反应,不污染环境,对铸件表面没有或基本没有污染,干湿强度较高,导热系数小,透气性好,无挠曲现象,膨胀系数小,材料供     

硅对定向凝固Ni3Al基合金IC6A微观组织和性能的影响

利用扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)、电子探针(EPMA)、能谱(EDS)和X射线衍射(XRD)技术研究了硅对定向凝固Ni3Al基合金IC6A微观组织的影响。结果表明在IC6A合金中添加0．10％～0．20％Si(质量分数,下同)会使合金的枝晶间区析出块状的Mo1.24Ni0.76相和Mo6(Ni0.75Si0.25)7相,当硅的添加量达到0．30％时,合金的枝晶间区除了析出这两种相外,还有针状的δ-NiMo相析出。这相的析出不利于合金的高温持久性能,它们的硬度较大,只能通过孪晶的方式变形。硅有利于提高IC6A合金的高温抗氧化性能,而对合金的抗腐蚀性能和瞬时拉伸性能无明显影响。