基于神经网络遗传算法的磁粒研磨TC4材料工艺参数优化

目的利用磁粒研磨光整加工技术提高TC4材料的表面质量,使用BP神经网络建立加工工艺参数和表面粗糙度之间的关系,使用遗传算法寻找最优工艺参数组合。方法使用双级雾化快凝法制备的金刚石磁性磨料对TC4材料工件进行L9(34)正交试验,借助Matlab软件建立结构为4-12-1的BP神经网络,根据正交试验结果训练BP神经网络,探究工艺参数主轴转速n、加工间隙δ、进给速率v、磨料粒径D和表面粗糙度Ra之间的关系。使用决定系数R2评判BP神经网络训练结果,基于训练好的BP神经网络使用遗传算法对工艺参数进行全局寻优。使用计算得到的优化工艺参数进行试验,并测量工件表面粗糙度,与计算得到的表面粗糙度做对比。结果BP神经网络的预测误差在1.5%以下,通过决定系数R2优化的模型可在训练样本较少的情况下进行有效可靠的预测。遗传算法优化的结果,在主轴转速为1021.26 r/min、加工间隙为1.52 mm、进给速率为1.04 mm/min、磨料粒径为197.91μm下,获得最佳表面粗糙度,为0.0951μm。使用调整后的工艺参数,在主轴转速为1020 r/min、加工间隙为1.50 mm、进给速率为1.0 mm/min、磨料粒径为196μm下,试验得到的表面粗糙度为0.093μm,与计算得到的最佳表面粗糙度误差为2.21%。结论采用磁粒研磨光整加工技术与寻优参数结合,可以有效提高TC4材料加工后的表面质量。     

《电子显微分析》课程教学内容及方法研究

《电子显微分析》课程是目前高校材料类和生命科学类专业一门重要的专业选修课。根据《电子显微分析》课程特点，剖析了该课程的教学现状以及存在的问题。针对这些问题，在教学内容的设定、教学方式的调整及实践性教学的考核等方面做了一些思考。     

药剂复配对含铬污染土壤的稳定化效果

工业的快速发展使得高毒性的铬(Cr)广泛存在于土壤中,给生态及人类带来了严重威胁。目前,固化/稳定化技术是铬污染土壤处置的有效手段。单一药剂的使用不仅效果及稳定性差且易造成二次污染,因而,采用将还原剂、吸附剂及固化剂进行复配的策略,通过正交试验对加药顺序及最佳药剂配方进行了研究。最终得到复合药剂的最佳组分为多硫化钙、弱碱性阴离子交换树脂和生石灰,最佳加药方式为"吸附还原-固化剂"。对处置前后铬污染土壤的红外测试进行分析,发现复合药剂成功将土壤中Cr(Ⅵ)进行了还原,有效降低了铬的毒性和迁移性,实现了在低药剂投加量的情况下对含铬污染土壤的稳定化处置,处置效果满足《生活垃圾填埋场污染控制标准》中关于总Cr和Cr(Ⅵ)浸出液的限量标准,为含铬污染土壤的处置提供了行之有效的方法。     

溶剂对甲基丙烯酸甲酯与苯乙烯高温聚合的影响

利用引发剂,在高温下引发甲基丙烯酸甲酯(MMA)与苯乙烯(St)聚合,研究了w(甲苯)对聚合过程及产品结构的影响。结果表明,溶剂的存在能够显著影响MMA与St的共聚合。随着w(甲苯)增加,聚合物中w(St)随之增加;w(甲苯)=5%～20%,反应转化率减小,聚合物相对分子质量增加;w(甲苯)20%,反应转化率减小趋势变慢,聚合物相对分子质量降低。     

基于差示扫描量热法测定硬聚氯乙烯管材微晶熔融焓的研究

利用差示扫描量热法(DSC)研究硬聚氯乙烯(PVC-U)管材的微晶熔融焓。将PVC-U管材的熔融过程在DSC仪器软件上再现,次级微晶和初级微晶的熔融吸收峰分别为A峰和B峰,在A峰起始点和B峰起始点之间划一直线,直线下方的阴影面积即为微晶熔融焓;由于PVC-U管材中添加剂的存在而导致假峰时,需要拟合假峰面积,将其扣除; PVC-U管材试样与样品盘的接触充分,有利于得到规则且平滑的DSC结果曲线;在实际测试中,宜从管壁芯层取样,综合考虑0°、90°、180°和270°4个方位的结果值。     

管壳式换热器管箱开裂失效分析

某化工企业管壳式换热器管箱在使用过程中发生开裂,对开裂的管箱进行应力分析、强度评定、工艺分析、金相分析和X射线能谱分析,明确了管箱开裂失效的原因。研究发现:管箱筒体与隔板连接的角焊缝处存在应力集中现象,管箱隔板强度评定结果为不合格,即不满足应力强度要求;碱性介质在管箱和隔板连接的角焊缝处凝结和蒸发,使介质浓度较高,碱性较强。综合以上现象判断该换热器管箱裂纹是由碱应力腐蚀引起的。     

农村煤改电供热供应关键技术研究

当前社会发展更为关注环保理念,要求符合节能、安全要求。据此分析了冬季农村居民的采暖现状,指出了煤改电供热的关键技术环节,针对存在的问题提出了解决方法,以保证农村居民用户采暖的合理化与节能化,获得预期的经济与社会效益。     

基于l1,2惩罚典型相关分析的特征选择

特征选择是多模态高维数据机器学习的一个热点问题,而过拟合和过稀疏是特征选择需要克服的关键问题。对此提出以l_(1,2)范数作为惩罚项兼顾稀疏作用和光滑作用,以组内稀疏来防止过拟合,以组间光滑来防止过稀疏,通过优化数据间的相关性来实现特征选择。然而对一般数据而言,群组信息又很难获得,所以对于群组信息缺失的数据,应用随机分组获得群组信息,最终实现兼顾组间光滑和组内稀疏优点的特征选择。模拟实验结果表明,该方法能较完整地选择出两模态数据间的关联特征,并且去除不相关特征。