用人工神经网络预测结构钢的端淬曲线

利用8×9×10的3层BP神经网络模型精确预测了优质碳素结构钢的端淬曲线.实际应用中通过调整学习率和动量项系数来改进标准BP算法,实验结果表明在训练次数一定的情况下,这种调整是有效的,并且表明网络的预测精度受这两个网络参数的影响很大.     

新疆地下煤火风险分布格局探析

在分析地下煤火燃烧的影响因素的基础上,从煤的自燃倾向性、煤层与氧气接触以及诱发煤火燃烧3个方面遴选指标建立了煤火风险评估指标体系。以1 km×1 km栅格为评价单元,集成了基于GIS空间分析的新疆煤火风险评估数据集,并运用区域地下煤火风险评估方法进行风险分析与评估。结果表明：新疆地下煤火风险的总体分布趋势是中部极高,南疆偏高,而西北部偏低;各个含煤区中,吐哈与准南、乌恰含煤区煤火风险等级较高,南疆的西昆仑与阿尔金含煤区次之,西北部的伊犁与准北含煤区的地下煤火风险则较低。精度验证表明,评估精度达80%以上,可以为新疆地下煤火监测与煤火灭火策略的制定提供科学依据。     

神东矿区煤泥高温快速干燥特性研究

采用高温快速干燥技术对神东矿区的煤泥进行了试验。考察了温度(380℃、400℃、420℃、440℃)和时间(5s、10s、15s、20s)对煤泥(保德、大柳塔、石圪台、布尔台煤泥)含水率的影响,并通过与普通低温(100℃左右)干燥技术的对比,分析了高温(400℃左右)快速干燥煤泥的特性。结果表明,不同煤泥在不同温度下出现最大干燥速率的时间不同,经历的预热阶段、恒速干燥阶段和降速干燥阶段的时间长短也不同;高温快速干燥可以取得与普通低温干燥相同的结果。     

基于双屈服面模型的圆形软岩巷道围岩变形弹塑性解

软岩巷道过大的径向位移对煤矿生产有较大影响。基于双屈服面模型,利用某种泥岩材料的常规三轴实验数据,分别拟合了以第一、第三塑性主应变(ε_1~p,ε_3~p)为硬化参量的加载面,根据对完全加载假设的验证,推导了此泥岩材料的非关联流动法则,得到了围岩塑性区范围和径向位移的解。研究结果表明:该泥岩材料的2个加载面形式为二次函数,各项系数均可表示为ε_1~p或ε_3~p的一次函数,由此确定塑性应变增量分量的大小;推导出的非关联流动法则中含有常数项,其原因为:在加载过程中,会先达到以ε_3~p为硬化参量的加载面,当ε_1~p恰好为0时,ε_3~p即为该常数的值;考虑了岩石的非线性应变软化特征,排除了"人为假定流动法则"等主观因素的干扰,求解了塑性区范围和径向位移的解析解,得到了在一定地应力和该岩性条件下二者与开挖半径的线性拟合公式。     

伊宁长焰煤催化热解产物收率的研究

煤的催化热解对煤的有效利用具有重要意义,利用格金低温干馏炉研究四种催化剂CaO、MgO、K2CO3和Na2CO3在不同添加量条件下对新疆伊宁长焰煤热解产物收率的影响。结果表明:随着添加量的增加,碱土金属氧化物CaO和MgO均可以提高半焦收率、降低焦油收率,而碱金属碳酸盐K2CO3和Na2CO3均提高煤气收率、降低焦油和半焦收率,对总水收率影响不明显。     

对制油厂中汽液分离器的改进

在制油厂的生产设备中，汽液分离器是不可缺少的设备之一，其结构如图1所示。工作时两个并联交替使用及轮流排放冷凝液；有的在罐中加一隔板，将罐内分成上下两个空间如图2。由阀门EI和EZ相连通，同时还增加一个排空阀动；工作中E；和EZ是开启的，使罐内下上部联通，冷凝液通过E。阀门不断地从上层流向下层；阀门E。和民是关闭的，使罐内与罐外分隔，当冷凝液达到一定量时，关闭阀门E；和E。，使上下层分开，上层仍保持真空，继续正常工作；下层先打开巴阀门排真空，然后再打开E。阀门，即可排出冷凝液，待冷凝液排净后，关闭阀门已和…     

地下煤火探测、监测与灭火技术研究进展

首先介绍地下煤火的探测方法,总结对比直接调查法、物探法、化探法和钻探法的优缺点,然后归纳总结了遥感监测地下煤火的技术与应用方向,最后总结分析了地下煤火灭火的新技术及灭火的效果.     

半焦制铸造型焦的碳微晶结构X-衍射分析

利用X-射线衍射仪对铸造型焦的碳微晶结构进行分析,研究其微晶结构随温度变化的规律.谱图上出现了002晶面和100晶面衍射峰,并且衍射峰在形状上的变化表现出一定的规律性.研究发现,随着炭化温度的升高,2θ衍射角逐渐增加,002晶面和100晶面半峰宽逐渐减小,芳香片层间距d₀₀₂相应减小,而芳核有效堆砌高度L_c和层面直径L_a则逐渐增加,型焦的结构趋于芳构化和有序化.     

基于ARMA神经网络的泵机组故障诊断

泵机组是保障油库正常作业的主要装备,也是一个有机的整体,采集的信号往往以几种故障状态的形式表现出来,因此对其进行故障诊断非常复杂。通过ARMA(时间序列分析法)提取振动信号中的振型参数、阻尼比、振型系数,然后利用BP神经网络进行模式识别。实验结果证明,利用ARMA与BP神经网络结合的方法,可以达到很好的识别效果。     

基于小波包-支持向量机的发动机泵机组故障诊断

发动机泵机组由发动机、油泵以及增速器构成,泵机组故障的振动信号往往淹没在发动机的巨大振动中,对其进行故障诊断非常困难。本文利用频谱相加降噪以及小波多分辨率特性成功地将泵机组故障信号提取出来,并利用小波包与支持向量机理论相结合的方法,对泵机组的故障模式进行识别,取得了很好的效果。