鸡蛋裂纹损伤检测的声振分析方法研究

敲击声信号法是鸡蛋裂纹检测方法之一,声信号检测法简便易行,但易受环境声干扰,精度和可靠性较差。在敲击声信号检测的基础上,增加了蛋壳振动信号检测分析。结果表明,声信号检测法中的声辐射能量源于鸡蛋壳体振动产生的结构辐射声,受蛋体自身阻尼特性及空气传播影响,其能量辐射有限,其检测结果需根据多次测试的能量总和进行判断;与声信号测试法相比,结构振动信号测试可直接获得鸡蛋壳体的振动能量,单次测量结果即可完成鸡蛋损伤的准确检测,1 500~3 000 Hz频段的频谱能量差异可以准确区分裂纹蛋和完整蛋。     

铁基非晶合金带材的磁性能检测方法研究

阐述了配电变压器用铁基非晶合金带材磁性能检测的方法,主要涉及用于配电变压器的铁基非晶合金带材工频磁性能检测方法,包括环形试样法和单片法。通过介绍两种检测技术的原理依据、应用现状、适用性及存在的问题,对比分析两种不同方法测量结果的差异,提出一种针对不同样品、不同测试需求选取相应检测技术的方法。     

碱化预处理对高压射流超微细化纤维素的影响

为了揭示纤维素超微细化处理后的结构和物性变化,利用高压射流技术对两种纤维素微粉(原样、碱处理)悬液进行了湿法破碎,检测了产物微观形态、粒径分布、比表面积以及结晶度的变化。结果表明,高压射流处理(130 MPa,100μm单孔阀,4次)可使原样和碱化(10%NaOH,70℃,1 h)后的纤维素微束直径由原料的5.0〜50.0 pm分别降至0.5〜5.0μm和0.1〜1.0μm,微束长度由原料的20.0〜200.0降至1.0〜10.0粒径分布曲线峰值可由原料的158.0μm降至10.0μm左右;比表面积分别提高3.0倍和5.5倍。碱化处理可降低纤维素无定形区的强度进而降低纤维素的破碎能。纤维素原样经高压射流后结晶度改变不明显;碱化预处理后高压射流处理产物的结晶度小幅度(10%)下降。碱化预处理增强了高压射流处理纤维素原料的微细化程度。     

球团矿粉干燥煤粉热风炉三维设计及应用

直燃式煤粉热风炉是球团矿生产中为精矿粉干燥回转窑提供热源的燃烧炉.介绍了炉子的三维结构设计、重要热工参数的计算及煤粉燃烧的连续点火问题、炉内结焦问题和煤粉炉除尘问题的解决方法.该炉在鞍钢弓长岭球团厂获得成功应用并成为示范炉.     

经编间隔织物增强聚氨酯复合材料弯曲性能

文章旨在研究经编间隔织物增强聚氨酯复合材料的弯曲性能。将3种不同表面结构的经编间隔织物作为增强元件与聚氨酯泡沫复合,并在聚氨酯泡沫中加入了两种类型微球制备复合材料。使用万能实验机对复合材料进行了弯曲性能测试,以研究经编间隔织物表面结构和微珠参数对聚氨酯基复合材料的弯曲性能的影响。通过实验结果可知,所制备的复合材料试样具有优异的弯曲性能,且其弯曲能量吸收能力受织物表面结构和微球种类的影响,可以通过改变结构参数来满足特定的最终使用要求。     

基于遗传算法的智能变电站避峰负荷优化调控系统

针对调控系统维数灾难导致的调控效果不理想问题,设计基于遗传算法的智能变电站避峰负荷优化调控系统。使用负荷数据集中器,实现精细化控制用电负荷。采用负载调节终端,接收并执行控制子站点指令,截断可中断负载。采用并行搜索,通过遗传操作计算参与避峰调控的可中断负荷,依据避峰负荷总量进行初次避峰时段分组。将负荷优化问题转化为最小值问题,克服维数灾难,构造适应度函数。选择个体后,利用惩罚函数求解约束,把约束问题变成无约束问题,由此进行二次避峰时段分组。系统测试结果表明,该系统在用电高峰时段的负荷调控范围分别为800～1 250 kW、800～1 000 kW、900～1 250 kW,与理想结果一致,说明调控效果理想。     

二次供水流量预测模型的构建和应用

目前二次供水系统中水泵普遍存在“大马拉小车”导致能耗偏高的问题,为了解决这一问题,需要建立一种更加贴合实际工况的二次供水流量预测方法。文章以江苏常州地区149个二次供水小区的流量监测数据为基础,形成二次供水流量特征样本集,首次综合增压户数、入住率、最高日流量、最高日最大时流量等特征数据,依靠基于遗传算法优化的BP神经网络进行数据挖掘,构建具备可用性的二次供水流量预测模型,并应用于老旧泵房的水泵改造工作,电耗降幅达19%以上,取得了良好的节能效果。流量预测模型可以为二次供水设计选型、节能改造等工作提供更精准的流量评估工具,也为二次供水节能减排提供新的研究思路,助力实现“双碳”目标,推进供水绿色发展。     

混合引力搜索的自适应反向学习蜉蝣优化算法

针对蜉蝣优化算法全局探索能力较弱,易陷入局部最优的不足,提出了两种改进策略：利用引力搜索算法更新蜉蝣的速度公式,以增强算法的全局探索能力和局部开发能力;对蜉蝣种群执行自适应反向学习策略,以提高算法的收敛速度及求解精度。将两种策略分别引入雌雄种群中得到六种算法变体。仿真结果表明,雄性种群混合引力搜索算法且雌性种群引入自适应反向学习策略的变体性能最好,命名为GSA-OMA算法。与8个元启发式优化算法相比,GSA-OMA算法具有更好的寻优精度和收敛速度。     

社会主义核心价值观引领下高中英语规范化建设探索

新教育变革创新背景下，高中英语标准化、规范化建设坚持以完善思想理论体系为导引，在确定整体教学方向的基础上积极开展多种教研活动，促进师生整体素养的提高。以社会主义核心价值观引领高中英语学科规范化建设，深入践行《普通高中英语新课程标准》指导思想，着重加强高中英语教学针对性和实效性，为师生的终身发展奠定坚实基础。     

基于FFB-LSTM的供水计量区超短时水量预测方法研究

为实时监测管网运行状态、及时捕捉管线漏损，需开展供水计量区的超短时需水量预测。然而，供水区域和时间粒度的减小均会带来需水量数据波动性的增加，导致预测难度增大。在此背景下，以多维度水量融合提高信息利用度为学术思想，以长短时记忆神经网络(LSTM)为实现手段，提出基于多维度水量融合的LSTM预测算法(FFB-LSTM),预测我国南方某真实独立计量区的超短时需水量。与传统LSTM、ANN模型对比，结果表明，所提出的FFB-LSTM在MAPE、MSE、MAE三个指标上均优于传统模型，能够高精度的预测计量区超短时需水量，为供水行业计量区的超短时需水量预测工作提供了有效范例。