塑料片材缓存料仓的设计

塑料回收清洗行业中片材缓存料仓经常遇到成拱现象,成拱架桥在料仓的设计中如何避免十分重要,现在设计料仓会常用到詹森(Janssen)公式,詹森(Janssen)公式是计算料仓存储静压力的基本公式,在设计料仓中得到广泛应用,但由于塑料片材在料仓的静态和动态运动状态不同,很多时候是两者交替存在,实际受力情况比较复杂,所有本文分析了料仓内物料流动特点,结拱的类型及成因,利用詹森(Janssen)公式理论计算,并结合实际设计生产实践经验,调整其理论长径比,料仓出料锥体斜度,设计出比较合理的料仓结构,为解决塑料行业片材缓存料仓的成拱架桥问题提出了参考方案。     

快干氨基烘漆在客车上的应用

快干氨基烘漆在客车上的应用广州客车厂（５１０６５０）王永华１前言快干氨基烘漆是由改性氨基醇酸树脂作基料．加入特种交联剂、促进剂、助剂及颜料与有机溶剂一起研磨调配而成的涂料，经低温短时烘干后能形成光亮丰满的漆膜。它已广泛用于轻工产品、机械工业、汽车等的...     

耐晒钼铬红S-5766的试制

耐晒钼铬红S．5766（C．I．Pigment Red 104）是由铬酸铅、钼酸铅、硫酸铅及其它金属、非金属氧化物组成的，其耐光牢度由普能钼铬红的3-4级提高到7～8级，耐热性由200℃提高N300℃，可广泛应用于高档油漆、油墨、塑料等行业。为了提高钼铬红颜料的耐光性及耐候性，国外早在四十年代就开展了这方面的研究，经过几十年的不断完善，已达到相当高的水准。其具有代表性的先进产品是德国巴斯夫公司的Sicomin Red L3030S、L3030S、L3130S等。随着耐光性、耐候性的完善，它被广泛应用对该项要求很高的户外漆。     

地月系共线平动点Halo轨道族的运动稳定性研究

地月系共线平动点附近的Halo轨道族,能够提供从L1点至月球再至L2点的广泛空间的多种轨道应用需要,但2个轨道族内轨道的稳定性差异较大。文章引入稳定系数和线性稳定阶数2个指标来判断轨道的稳定性,并用数值模拟分别分析了百米和千米量级的初始轨道误差在数天后所引起的轨道偏差,得出结论：两轨道族内接近平动点的部分轨道稳定性较差,其余部分轨道稳定性相差不大,L1点附近Halo轨道族内轨道较为稳定的是0.85~0.92之间的轨道,L2点较为稳定的是1.02~1.1之间的轨道。     

马钢某轧钢加热炉燃烧控制优化项目实施方案及可行性研究

分析了马钢某钢轧加热炉氧化烧损偏高问题,提出了燃烧控制优化实施方案,并研究了方案的可行性,给出了研究结论和建议。     

电喷发动机配油转阀的设计及其流场分析北大核心

针对电子喷油器控制难度和精度高的特点,为进一步提高喷油精度,提出一种新型高压共轨喷油器配油转阀,并对阀口流场特性进行数值模拟。介绍转阀结构和工作原理,基于JE4D25A型柴油发动机工作参数,通过理论计算得到阀口关键尺寸,建立阀道流体域物理模型,在Fluent软件下对阀芯转角分别为11.5°、23°和34.5°位置流域模型进行仿真分析,得到流体在阀口处的流动特性。经分析,在怠速和额定转速下,单次配油量分别为0.059 mL和0.078 mL,额定转速下的输出流量比理论计算多6.8%,为后续阀口尺寸优化提供了参考。     

基于机器视觉及深度学习的静脉药物调配机器人药瓶识别北大核心

静脉药物调配机器人需要对数百种不同类型的药物进行调配,不同药物药瓶类型的识别、测量是精准调配的关键。对静脉药物调配机器人在药瓶类型分类、药瓶关键尺寸测量等不同任务要求情况下,运用基于机器视觉方法和深度学习框架YOLOv5s,实现了一种高效稳定的识别测量方法。结合机器视觉方法的测量准确性,深度学习方法对背景、光源的不敏感性,实现配药过程中不同环节药瓶的准确识别、测量。并通过实验定量地检测背景、环境光源对于识别结果的影响。     

铝土矿床最佳生产勘探网度的探讨

我国一水型铝土矿矿床,矿体形态复杂,对采矿工艺影响甚大,对比分析不同勘探类型的铝土矿矿床地质勘探与生产勘探不同勘探网度的有关资料,如矿石储量对比,矿体顶、底板位移和面积歪曲率计算及品位对比等。据不同矿块矿休形态的复杂程度将矿块区分为简单、软复杂、复杂三种生产勘探类型,并拟定了相应的生产勘探网度方案。     

基于VMD与IFWA-SVM的滚动轴承故障诊断研究北大核心

为有效提取非平稳性、复杂性的滚动轴承振动信号特征,提出一种基于变分模态分解、改进烟花算法(IFWA)优化支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。利用VMD对原始信号进行分解,计算得到各IMF的样本熵,将原始信号的时域特征与其结合组成特征矩阵。为提高故障诊断效率,采用IFWA优化SVM,建立IFWA-SVM模型。使用训练集特征矩阵训练诊断模型,实现滚动轴承的故障诊断。利用实测信号验证该方法,并与粒子群算法优化进行比较。结果表明:利用该方法进行诊断,正确率提高了3.33%、训练时间缩短了21.55 s,验证了该方法的可行性。