后法兰盘翻孔翻边复合成形工艺研究

研究了汽车消声器后法兰盘内孔翻孔和外缘翻边采用复合模成形时的质量问题，首先利用Dynaform有限元软件分析各单一工艺参数对成形质量的影响，确定主要的影响因素，然后针对各主要因素进行正交试验设计，采用极差法分析各因素的影响顺序和显著性，以最小壁厚取值最大、内孔翻孔高度和外缘翻边高度分别满足(15.2±0.5)mm和14.2_-1.0^+0.5 mm要求选取最优工艺参数组合。最终将选取最优工艺参数组合进行试模，获得的法兰盘最小壁厚为2.187 mm，内孔翻边高度为14.9 mm，外缘成形高度为13.8 mm，零件成形质量良好，没有出现开裂与起皱。应用基于正交试验设计方法预测和控制成形质量，减少了试模次数，降低了生产成本，为此类零件的研究提供了参考。     

海河流域河湖生态环境复苏实践与思考

从生态流量保障、生态补水、水质变化、地下水水位变化等方面，介绍了海河流域河湖生态环境复苏效果。分析了当前海河流域河湖复苏工作中存在的问题和困难，提出强化水资源刚性约束、完善生态流量保障目标、保障生态补水常态化、加强地下水保护与治理等工作建议。     

协同利用提锌二次窑渣和疏浚泥制备陶瓷的工艺优化

针对沿海钢铁产业聚集区冶金粉尘提锌后排放的大量二次窑渣以及港口河道等疏浚过程排出大量疏浚泥难以利用的现状，根据窑渣高铁高钙和疏浚泥高硅高铝的组分特点，协同利用二次窑渣和疏浚泥制备建筑陶瓷，并采用X射线衍射分析、傅里叶变换红外光谱、扫描电子显微镜和电感耦合等离子体质谱仪测定不同组成(窑渣和疏浚泥比例从60∶40增加到80∶20)和不同工艺条件制备陶瓷样品的矿物组成、微观结构和重金属浸出浓度等性能。研究结果表明：在最佳烧成条件下(窑渣∶疏浚泥质量比为70∶30,焙烧温度为1 180℃,焙烧时间为40 min,预热温度为500℃,预热时间为10 min)烧制陶瓷的性能优良，其中，抗折强度为85 MPa, 1 h吸水率为0.15%,表观密度为2 180 kg/m³,陶瓷中Cr、Mn、Ni、Cu、Zn和As等重金属元素的浸出结果满足国家标准要求。该窑渣-疏浚泥陶瓷的主要矿物为普通辉石相，其次是赤铁矿，其中辉石相粒径为2～5μm且大量均匀析出，有利于提高其力学性能。陶瓷在致密化过程产生了液相烧结，这使得整体结构致密，吸水率低，有利于对重金属元素的固结。     

掺入铁合金渣对赤泥陶瓷性能和颜色的影响

在赤泥陶瓷原料中协同掺入锰铁渣、铬铁渣并制备了赤泥陶瓷样品，利用X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)等测试手段，对矿相、微观形貌与结构、物理性能等进行分析，将化学试剂MnO和Cr₂O₃掺入赤泥并对其进行对比，研究铁合金渣对赤泥陶瓷性能和颜色的影响规律。结果表明，赤泥陶瓷中加入锰铁渣会变为黑色，而加入铬铁渣赤泥陶瓷未显著变色；赤泥陶瓷变色的主要原因是锰铁渣中Mn²⁺能与赤泥中Fe³⁺反应生成MnFe₂O₄尖晶石类矿物，该类矿物的析出使赤泥陶瓷变为黑色。在低于1 140℃时，与赤泥协同铬铁渣相比，赤泥协同锰铁渣制备的陶瓷性能更优，其抗折强度可达33.16 MPa，吸水率为1.65%；当温度继续升高后，赤泥协同锰铁渣制备的赤泥陶瓷出现过烧，性能逐渐下降。     

基于μPMU和二分搜索法的辐射状配电网电压暂降源定位

快速准确地定位电压暂降源,对提高供电可靠性和明确供需双方责任具有重要意义。文中提出一种基于微型同步相量测量装置(micro-phasor measurement unit,μPMU)和二分搜索法的辐射状配电网电压暂降源精确定位方法,首先利用装设μPMU的分层电路求解暂降源电流,在各分层电路分别假设暂降源电流注入各母线节点,进而计算末端母线虚拟电压变化量,并与实测的末端母线电压变化量求误差,根据误差大小确定暂降源邻近母线。然后在暂降源邻近母线相邻区段的中点设置虚拟母线,利用二分搜索法快速缩小定位区间,实现暂降源的精确定位。最后在MATLAB中利用IEEE 33节点模型对文中方法进行验证,结果表明该方法对辐射状配电网中不同位置、不同类型的电压暂降源定位精度高,且具有一定的抗干扰能力。     

专业港口智慧建设探究

智慧港口建设是现代信息技术在港口领域的最新应用,推进了港口运行的优化、创新。文中通过透析专业港口智慧建设的内涵,构建了核心技术体系,深入探究了专业港口、特种港口的特色应用,并关注特种港口智慧建设的重难点,疏理了专业港口、特种港口安全有效开展智慧建设的技术途径,促进了专业港口、特种港口成为更智能、更高效的专业力量支撑点。     

浅水环境中基于ISODATA的多目标定位

由于不同距离目标到接收阵之间的格林函数图像存在的明显差异性,利用其特征进行分类可以实现对不同距离目标格林函数图像的区分。文章将聚类分析算法中的迭代自组织数据分析算法(Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm,ISODATA)应用到传统多目标定位过程中,经过连续干扰消除过程(Successive Interference Cancellation,SIC)的反复迭代,对提取出的多个格林函数进行分类。为解决传统多目标定位过程中需要人工判断格林函数异同的问题提供了一种可行途径,并进一步将分类出的格林函数通过阵不变量方法解算出不同目标的距离信息。     

基于CNN的配电网接地故障识别

对配电网不同类型接地故障的准确识别有助于提高配电网供电可靠性。鉴于配电网发生接地故障时，故障信息微弱且分类器挖掘故障特征能力有限，提出了时分频分方法提取故障特征，基于卷积神经网络(CNN)实现不同接地故障分类。对仿真实验结果的分析表明，相较于传统机器学习方法SVM、KNN、DT，所提方法的评估指标结果更优。     

羊毛的漆酶催化酚类化合物原位染色性能

漆酶能够在有氧条件下催化酚类化合物聚合生成有色物质，从而对羊毛纤维原位上染。不同酚类化合物苯环上酚羟基与氨基基团的位置与数目影响纤维颜色及耐水洗/摩擦色牢度。与原羊毛相比，经酶促染色的羊毛纱线断裂强力、耐磨性、耐热性能均有提升，增重明显。