回转窑动态检测及托轮磨削的应用

我公司3#回转窑Φ4.8 m×74 m，三档支撑，带液压挡轮，斜度4％，设计产量5?000~6?000 t/d。回转窑运行过程中，筒体存在晃动现象，在窑尾密封处观察较为明显，晃动幅度约±20 mm，甚至导致三档托轮基础及周围栏杆也随之晃动。     

采煤机滚筒速度对采煤机动态响应的影响分析

针对采煤机滚筒进行煤岩的截割过程中,容易引起振动作用,不利于采煤机稳定工作的问题,基于滚筒的进给速度及旋转速度,建立滚筒与煤岩的动力学模型,分析不同的进给速度及旋转速度对采煤机动态响应的影响,为选择合理的参数提供依据.     

基于像素偏转模型和机器学习的室外图像天空像素检测

图像中的天空区域对于基于视觉的地面机器人导航具有重要意义,为了识别图像中的天空部分,本文提出了一种基于像素偏转模型的BP神经网络天空识别方法.首先,制作天空图像集和非天空图像集,天空图像集由各种天气情况下的天空提取而成,非天空图像集由非天空的景物构成,主要包括建筑、汽车、树木、植物等;其次,使用提出的像素偏转模型提取天空图像集和非天空图像集的像素特征并进行处理,对天空像素点和非天空像素点进行标注,利用BP神经网络对像素特征进行训练,得到权重文件;最后,使用得到的权重文件进行天空的识别.为了更好的说明本文算法和模型的优越性,使用本文算法与Otsu算法、YeHu算法、Graph-cut算法和Mask-Rcnn算法模型进行了比较,并设计了两组组对比实验,第一组实验进行识别效果的主观评价,第二组实验利用CamVid数据集的天空类进行算法精度的定量分析.     

往复活塞式压缩机动态特性的研究

针对往复活塞式压缩机实际工况运行压力与设计压力值存在偏差的问题,在分析流量无级调速系统工作原理和控制原理的基础上,对其动态特性进行仿真分析和现场试验验证。验证得出:往复活塞式压缩机流量无级调速系统的动态特性能够满足实际生产中对压缩机内流量平稳调节的需求。     

白炭黑或埃洛石填充不同橡胶树品系天然橡胶复合材料的性能研究

分别采用白炭黑或埃洛石填充4种橡胶树品系（72059，PR107,73397和RRIM600）天然橡胶（NR）以制备复合材料，并研究复合材料的各项性能。结果表明：白炭黑或埃洛石填充NR复合材料的硫化特性受橡胶树品系的影响较小；两种填料填充的RRIM600复合材料均表现出最大的溶胀平衡交联密度和最优的物理性能，且50～70 ℃范围内的损耗因子最小，表明RRIM600复合材料的滞后损失最小，RRIM600满足低滚动阻力轮胎的用胶要求，而72059复合材料的相应性能较差；白炭黑填充72059复合材料的热稳定性最优，埃洛石填充各橡胶树品系NR复合材料的热稳定性差异不明显；PR107复合材料和73397复合材料的综合性能居中。     

跳车冲击过程中的桥梁动态位移响应分析

以1/4简构车辆和含阻尼简支梁桥为对象,建立可描述跳车冲击过程的车桥耦合振动分析模型。采用Newmark-β积分法获得车桥耦合系统振动响应的数值解。在不同高度、不同跳车位置以及不同车速等工况下,重点讨论跳车冲击过程中桥梁竖向动态位移响应的表现特征。数值分析表明:在文中考虑的跳车冲击工况下,桥梁竖向动态位移存在显著差异;不同跳车高度对动态位移峰值影响很小;不同跳车位置时的竖向动态位移表现各有不同,靠近跨中处,在桥梁前半跨发生跳车冲击对桥梁竖向动态位移值的影响明显大于后半跨,远离跨中处,桥梁前半跨动态位移值与后半跨相近,且最大竖向动态位移表现出滞后特征;不同车速对桥梁竖向位移值影响不同。     

基于BP神经网络技术的红土镍矿还原焙烧-磁选工艺条件的优化

还原焙烧—磁选工艺可有效提取红土镍矿中的镍和铁等有价金属，由于影响红土镍矿还原焙烧—磁选效果的因素较多，导致工业生产中的选矿指标不稳定。为进一步提高还原焙烧—磁选工艺处理红土镍矿的效果，本研究以青海某镍矿为原料，采用正交试验与BP神经网络相结合的方法，对还原焙烧—磁选工艺的还原剂用量、焙烧温度、料层厚度、焙烧时间及磁场强度等因素进行了优化。结果表明:通过BP神经网络模型优化后的试验条件为还原剂用量9.5%、焙烧温度1 070℃、料层厚度10.0 mm、焙烧时间65 min及磁场强度2.5 kA·m-1，在此条件下可获得产率为30.29%的镍粗精矿，比采用正交试验最优因素组合条件所得的镍粗精矿产率提高了2.83%。      

基于神经网络和遗传算法的锭子弹性管性能优化

为得到减振弹性管对下锭胆的支承弹性和锭子高速运动下的稳定性等性能的最优匹配效率,依据减振弹性管的等效抗弯刚度及底部等效刚度系数公式,利用MatLab数值分析软件构建弹性管抗弯刚度和底部挠度数学模型。首先,结合Isight优化软件基于径向基神经网络构建其近似模型,且使精度达到可接受水平,并以模型的关键结构参数弹性模量、螺距、槽宽、壁厚为设计变量,结合遗传算法对弹性管抗弯刚度和底部挠度进行多目标优化设计,得到Pareto最优解集和Pareto前沿图,确定出减振弹性管结构工艺参数的优化方案。通过对优化数据进行分析发现,该方案在保证减振弹性管弹性的同时,其底部振幅明显减弱。     

基于客户特征的产品环境需求预测方法研究

针对产品绿色设计中客户需求的模糊性和不确定性,提出了一种基于客户特征的产品环境需求预测方法。通过建立客户环境需求采集模版获取客户信息,采用感性工学及语义差异方法对客户环境需求进行规范化表达,构建了人工神经网络模型挖掘客户特征与客户环境需求之间的关系,帮助企业预测具有不同特征客户的环境需求,采用信息增益量化了各个客户特征对客户环境需求的影响程度。最后以某冰箱企业的客户环境需求分析为例,应用MATLAB进行仿真研究,验证了方法的可行性与有效性。     

磁悬浮控制力矩陀螺高速转子的高精度位置控制

在受到陀螺效应、动框架效应等影响后产生的磁力非线性问题是磁悬浮控制力矩陀螺(MSCMG)高速转子位置精度下降的主要因素。为解决以上问题,提高转子位置精度,本文分析了转子所受磁力的特性,建立了转子系统非线性动力学模型,提出了神经网络滑模控制方法。设计滑模控制律,采用径向基函数神经网络逼近控制律中的非线性模型,自适应算法根据误差在线调整神经网络的权值,同时可以保证整个系统的稳定性。仿真和实验结果表明,所提出方法的转子位置精度达到99%,稳态误差为0.000 2 mm。神经网络滑模控制可以实现MSCMG转子系统的高精度位置控制。