巴斯夫推出基于可再生原料的增塑剂产品组合

巴斯夫已开始向PVC行业提供部分基于循环原料的增塑剂组合。对于这种新的增塑剂组合,在价值链的开始阶段,使用可再生或化学循环原料代替化石资源。替代原料根据质量平衡法分配到销售产品中。巴斯夫的生物质平衡(BMB)增塑剂基于可再生原料,名称为Hexamoll■DINCH BMB、Palatinol■N BMB、Palatinol■10-P BMB和Plastomoll■DOA BMB,使用所需数量的生物石脑油或沼气代替化石资源。这些材料来自有机废物或植物油。生物质平衡增塑剂比传统增塑剂的碳足迹更低,有助于节约化石资源。巴斯夫的质量平衡方法和BMB增塑剂都是根据REDcert2认证的。     

PVC树脂生产中产生塑化片的原因与改进措施

分析了PVC树脂生产中产生塑化片的原因,针对储槽搅拌器、离心机、星形下料器和输送管线提出了改进措施,并在料仓底部下料管线处增加了振动筛,改造后效果良好.     

基于三联齿轮泵的采煤机调高液压系统设计

针对单泵和双泵调高液压系统存在高压和低压互相影响的不足，提出了一种基于三联齿轮泵的新型采煤机调高液压系统，左、右摇臂升降、电磁阀和制动器三路采取独立供液，互不影响。实际应用表明该系统工作稳定性好，且采用片阀组合的结构，既方便查找故障点，又方便维修更换。     

风力机轴承实时剩余寿命预测新方法

由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。     

MOMEDA结合数学形态滤波的齿轮故障特征提取

为了实现齿轮故障特征的有效提取,针对齿轮早期故障振动信号非线性、非平稳且信噪比低的特点,提出了一种基于多点最优最小熵反卷积(MOMEDA)和数学形态滤波的齿轮故障特征提取方法。首先利用MOMEDA恢复信号中的周期性故障特征并实现信号的降噪,再运用形态差值滤波器对解卷积后的信号进行滤波以增强信号中的冲击特征,最后对滤波结果求取频谱以进行故障特征提取;通过对仿真结果和实验数据的分析验证了该方法的可行性和有效性。结果表明,该方法具有抑制噪声和提取周期性故障冲击特征的能力,能够实现齿轮故障特征的提取。     

基于启发式BP算法的软件缺陷预测模型

针对软件缺陷预测时缺陷数据集中存在的类别分布不平衡问题，结合上采样算法SMOTE与Edited Nearest Neighbor (ENN) 数据清洗策略，提出了一种基于启发式BP神经网络算法的软件缺陷预测模型。模型中采用上采样算法SMOTE增加少数类样本以改善项目中的数据不平衡状况，并针对采样后数据噪声问题进行ENN数据清洗，结合基于启发式学习的模拟退火算法改进四层BP神经网络后建立分类预测模型，在AEEEM数据库上使用交叉验证对提出的方案进行性能评估，结果表明所提出的算法能够有效提高模型在预测类不平衡数据时的分类准确度。     

飞机客舱的屏蔽效能研究

功率平衡法的网络化公式是以电磁拓扑学和统计电磁学为基础而发展起来的一种电大尺寸系统电磁效应的系统级评估方法。利用全波仿真的方法验证了功率平衡法的可行性,在此基础上,对波音747-8客舱的品质因数和屏蔽效能进行了评估。该方法具有快速便捷和适用范围广的特点。     

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