机械行业新标准介绍

根据中华人民共和国工业和信息化部公告2018年第36号,以下机械行业新标准2019年5月1日实施。1)JB/T 13525-2018《热轧用矫直机齿轮箱》为首次制定标准,规定了热轧用矫直机齿轮箱产品的常用型式、基本参数与尺寸、技术要求、试验方法、检验及验收规则、标志、包装、以及产品的运输和贮存。适用于宽厚板轧线热矫直机齿轮传动箱。2)JB/T 13526.1-2018《连轧二辊粗轧机第1部分:性能参数》为首次制定标准,规定了热连轧线二辊粗轧机设备的基本型式和性能参数。用于在热状态下,轧制黑色金属的热连轧二辊粗轧机。     

应用先进技术 提高农产品加工与贮藏的效果

一、农产品加工的技术与分析1.加工成果蔬粉。农产品加工技术在应用的过程中,可以通过加工果蔬粉的方式,对一系列的新鲜水果和蔬菜进行速冻、杀菌和冷藏,从而有效防止果蔬在储存或出售过程中出现各种腐烂问题。与此同时,通过加工成果蔬粉的方式,有助于对水果的营养含量和质感进行保障,使其成为消费者满意的一种农产品消费形式,进而更好地提升农产品加工质量和效果,有效地增强农产品加工的技术和方法。     

蓄热式燃烧技术在熔铅炉领域的应用改进

某冶炼厂利用蓄热式燃烧技术对电解车间铅冶炼熔铅炉进行创新性技术改进,取得了较好的生产效果,简要介绍改进的核心技术、创新点和改造效果。     

《起重运输机械》投稿细则

《起重运输机械》杂志于2017年8月开启了试行改版工作,在改版推进过程中,为进一步提升期刊质量,并基于当前新媒体的需要,特制定本投稿细则,作者如有建议和意见请联系编辑部,对有价值的建议随时采纳。1投稿须知1)来稿必须是原创性论文,要求具有创新性、科学性、先进性和实用性。论点明确、论据充分、数据可靠、图表规范、层次分明、文字精炼、可读性强。     

关于矿用变电站中接地变保护配置的研究分析

针对在电网电缆接地时电容电流较大,传统的中性点消弧线圈接地方式已经不能解决现场对接地保护要求的问题,提出了采用中性点经电阻接地的接线方式,在常规接地变保护需要设置两段电流保护的基础上,对接地变保护配置和整定进行改进和分析,配置了额外的两段零序电流保护;详细分析了经小电阻接地和经中电阻接地两种情况下的整定方案,当电力系统出现单相接地故障后,产生零序电流时,可以依靠保护跳闸动作来实现将接地设备与系统的断路,保证电力系统运行过程的安全和稳定。     

基于无速度传感器的PMSM反步终端滑模控制

研究一种带无速度传感器的永磁同步电机PMSM(permanent magnet synchronous motor)反步终端滑模控制策略。为了解决硬传感器可靠性差的问题,设计新型无速度传感器取代硬传感器,能够有效地估计电机的实时转速,提高系统的稳定性。分析反步控制与终端滑模控制的特点,研究一种基于终端滑模负载观测器的反步控制方法,有效地提高系统的的响应速度,增强系统的鲁棒性。并利用李雅普诺夫理论证明系统的稳定性。仿真及实验表明系统具有良好动态性能。     

可控粒径纳米硫化镉的制备

采用溶剂热法,通过改变实验条件,得到影响粒径的主要因素和影响规律;在此基础上,制备了平均粒径范围是2.5～105 nm的六方球形纳米硫化镉。结果表明,硫源和镉源、S/Cd物质的量比和溶剂用量是影响粒径的主要因素。不同硫源、镉源适用于制备不同粒径范围的纳米硫化镉,采用TAA、乙酸镉并改变S/Cd配比和溶剂体积可制备出平均粒径在2.5～21.6 nm的纳米硫化镉;采用硫脲和硝酸镉并改变S/Cd配比可制备出平均粒径在38.5～105 nm的纳米硫化镉;纳米硫化镉的粒径随S/Cd物质的量比的增大而增大;随溶剂用量的增加而增大;反应温度对纳米硫化镉的粒径没有影响。纳米硫化镉的可控粒径的制备方法对纳米硫化镉的制备、研究与应用具有着重要的参考价值。     

建筑材料供应中断对承包商成本的冲击研究——基于鲁棒模型分析

为了揭示供应商与承包商为主体的二级供应链中，两者间耦合作用条件下发生的供应中断对供应商最优决策及对承包商成本的影响机制，且剖析供应中断对承包商成本的冲击效应，以供应商存在高退出风险为研究对象，在仅知产量均值与方差条件下，运用Scarf提出的“极大极小值”鲁棒决策方法，通过设定不同决策情况下的供应链系统反馈，分析了不同退出标准情况下二级供应链的博弈过程。基于理论支撑下的鲁棒模型数值仿真结果得出：在退出标准α为100时，中间变量在290~350范围内，供应商存在最优决策，但承包商最优决策无法确定；与α为0时相比，在订货量达到一定状态，即α为140时，承包商成本增加了1.5%，表明承包商成本与供应商退出标准呈正相关，退出标准越高，对承包商成本造成的冲击效应越大。此研究结论为供应链初期不稳定且信息不完整条件下发生的供应中断影响机理提供了新的视角。     

一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的磨矿粒度集成建模方法

作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性.