铜版纸水性上光工艺对上光质量的影响

为了研究铜版纸水性上光涂布工艺对印品质量的影响,得到最佳的涂布工艺参数,使用IGT印刷适性仪在一定印刷条件下对铜版纸实地打样,分别在不同的涂布速度与涂布厚度下,对各印刷样张进行水性光油上光涂布,通过测试各样张的光泽度和耐折度,比较不同工艺条件下上光前后印品光泽度和耐折度的变化,探讨涂布速度、涂布厚度对水性上光质量的影响。结果表明,涂布速度和涂布厚度与印品的光泽度和耐折度有关。上光印品的光泽度和耐折度会随着涂布速度和涂布厚度的增大而增大,其增量有最大值。合理匹配上光工艺的这两个条件,能够获得最佳上光工艺参数。     

充气式浮选机浮选动力学模型研究

在概率模型的基础上,建立了充气式浮选机的充气速率、紊流强度的浮选动力学模型,完成了KYF浮选机搅拌与充气的浮选试验。通过试验数据,对模型的参数进行求算,并做了模型的误差分析,表明所建立的模型合理可靠。最后分析了充气量和转速对浮选效果的影响。     

转杯纺苎麻棉混纺纱的工艺优化

分析了纺杯速度、工艺风压、分梳辊速度对苎麻棉转杯纱成纱质量的影响,通过正交试验对工艺参数进行了优化。53tex苎麻75／棉25特杯砂的性能测试结果表明：纺杯速度对转杯纺苎麻棉混纺纱的断裂强度、断裂伸长率、强力CV值、条干CV值影响显著;分梳辊速度对强力CV值 、最小强度、结杂粒数影响显著;工艺排风风压对条干CV值影响显著。综合考虑转杯纱各项性能,选择纺杯速度55000r／min、分梳辊速度9000r／rain、工艺排风风压1200Pa为最佳工艺组舍。     

桥式起重机节能调速技术改造

在国外进口产品技术基础上,借鉴其他行业的应用经验,采用变频调速控制装置改造桥式起重机的调压调速装置,并尽可能地保留原有设备配置,实现了低成本高性能的改造目标。为同类设备改造提供了技术借鉴。     

汽轮机转子对中调整参数的数值分析方法

针对汽轮机检修和安装过程转子系统轴系对中调试参数的计算问题,提出了以被调整轴瓦数最少,调整量最小为目标的优化调整方案,建立了相应的调整关系分析模型。基于遗传算法和惩罚函数算法提出了一种数值分析方法,使通常单独使用的惩罚函数搜索寻优算法和遗传算法的某些局限性得以改善,可有效地解决多目标规划搜索过程易陷入局部优化解和计算效率低等问题。此方法应用到汽轮机转子轴系对中调整方案的参数分析过程,可显著提高计算效率,有效地减少轴系的调整工作量,为机组的提前装复和投产提供技术保障。     

碾压强化有限元建模及分析研究

碾压是强化金属表层的一种重要且很有发展潜力的强化方法,工件表层经碾压变形强化后会表层留有应力,能提高表层硬度和强度,同时还能改善工件表面粗糙度.对装备构件进行碾压模拟,模拟结果显示工件表层经碾压后产生较高应力且内部状态无明显变化,强化效果明显.接着改变下压量进行模拟,发现在一定范围内,随下压量增大,碾压强化效果愈好.     

面铣刀刀片破损原因的探讨

通过试验,找出了切削深度、切削速度、每齿进给量等切削用量及切出角影响面铣刀寿命的规律。分析了切削过程中切削力的变化情况,并指出负剪切现象对刀具破损的影响。在应用弹性理论对刀具破损进行应力分析的基础上,指出提高刀具寿命的措施。     

短流程热轧带钢拉窄问题分析及改进

针对唐钢FTSR短流程热轧产线带钢拉窄问题,根据拉窄发生的位置将其分类为带钢头部拉窄、带钢后半段拉窄和带钢尾部拉窄.对现场张力设定、张力反馈、头部穿带过程及轧机抛钢过程进行了分析,确定了造成带钢拉窄的原因,即带钢头部张力控制偏高,导致带钢头部拉窄;R2和F1之间使用无活套的张力控制,计算的张力并不能真实反映出中间辊道带...     

两阶段喷油在催化转化器性能考评台架中的应用

催化转化器性能考评台架可以快速、有效的评价催化器的性能,具有较高的应用价值.在对催化转化器性能考评过程中,汽油机燃烧循环变动带来的转速波动,降低了空燃比控制的精度,从而影响了考评结果的可信性.为了降低燃烧循环变动,采用两阶段喷油的方式,将每循环所需的燃油一次喷射在进气冲程之前,形成缸内均质混合气;另一次喷射在进气冲程,用于提高点火瞬间火花塞附近混合气质量分数.通过对比不同喷油时刻和喷油比例时发动机的转速波动,分析了两阶段喷油参数对燃烧循环变动的影响.采用两阶段喷油进行了催化转化器空燃比特性试验,试验结果表明,通过优化喷油参数可以降低转速波动,提高空燃比控制精度.     

基于NARX神经网络的汽轮机转子温度变化趋势实时预测

利用退役转子及其对应的实际历史运行工况,开展了基于NARX神经网络的汽轮机转子关键位置温度发展趋势实时预测的研究。利用有限元方法,计算了历史运行工况下转子的高保真温度场,获取了关键位置的温度变化趋势。采用NARX神经网络,构建了转子进口蒸汽温度和功率与转子关键位置温度之间的数学关系,通过将输出参数闭环到输入参数集,形成了闭环神经网络结构,实现实时多步预测。预测结果表明,该模型对温度变化趋势的实时预测效果较好,且可以快速校正误差较大的预测结果。