关于建筑结构设计中抗震结构设计问题及策略研究

建筑结构中的抗震设计关乎到建筑物在地震发生时的稳定性,必须加强对抗震设计的研究,提高我国建筑设计的抗震性能。本文阐述了抗震设计在建筑中的作用,分析了抗震设计中的要点问题,研究了建筑设计中抗震设计存在的问题并提出了具体的优化策略,以此供相关人士交流。     

基于深度信念网络的列车故障音频诊断方法

铁路在交通运输行业有着举足轻重的地位，一旦列车发生故障将会导致严重的生命财产损失。由于列车发生故障的概率相对较低，因此难以捕获列车的故障样本。针对上述问题，提出了一种无监督学习的列车故障识别方法，通过检测列车音频信号来识别列车故障。该方法基于深度信念网络(DBN)，利用小波包分解提取检测信号的特征向量并将其作为DBN的输入，待网络充分训练后，由训练好的DBN识别当前列车的运行状况。现场监测实验结果表明，该方法能够在无监督的条件下有效识别列车故障，保障了列车的运行安全。     

顶板深孔爆破防治小煤柱冲击地压研究

以巴彦高勒煤矿1202回风巷小煤柱区域为研究对象,采用数值模拟、理论分析、钻孔窥视等方法,研究小煤柱区域应力分布状态及顶板断裂结构特征。对煤柱侧顶板卸压机制及其断裂结构进行了分析,结果表明:采空区顶板的断裂能够实现应力的转移和释放,较断裂前垂直应力降幅达32. 0%、应力峰值位置向实体煤侧偏移4 m,同时有效降低了拐角煤体与其他区域的应力差值。划分了小煤柱侧顶板断裂类型,结合全断面窥视结果,确定出深孔爆破技术治理煤柱侧坚硬顶板的爆破参数。顶板治理措施实施后,巷道变形量得到有效控制,降低了小煤柱区域冲击地压危险程度。     

改进主成分法在钻削工艺优化控制中的应用

为提高钻削过程的生产效率,研究一种基于改进主成分分析的参数优化模型,对不锈钢钻削工艺参数进行优化选择。以AISI 304不锈钢的钻削工艺参数为研究对象,融入犹豫模糊思想,构建参数优化决策矩阵,使之更加符合实际生产过程,进一步提高了参数优化设计的可靠性。然后在主成分分析的基础上,通过主效应分析得到3组初步优化结果,结合径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络进行寻优搜索,最终得到改善效果良好的3组工艺参数组合。将改进主成分法应用于钻削工艺加工过程中,当3组改善后的工艺参数组合(螺旋角,(°);进给速度,mm/min;主轴转速,r/min)分别为(25,10,900)、(25,11,700)和(26,11,1 000)时,可使改善后钻削工件的表面粗糙度、后刀面磨损量以及钻头振动加速度分别达到Ra 3.154 5μm、0.072 1 mm以及0.134 4 m/s~2。将参数优化决策矩阵与主成分分析法相结合,得到最优模糊工艺参数,解决了主成分分析法易造成信息损失的问题,同时使生产决策者可以根据实际生产情况选择合适的工艺参数组合。所得参数优化结果较之于响应曲面模型,效果改善显著,证明方法是有效的。     

基于旧设备改造升级助力智能制造业发展研究

经济高速发展,产品新旧更替加快,而很多制造业旧设备难以适用于新产品的加工,导致设备闲置,需对旧设备进行改造升级。对旧机械设备的现状进行了分析,总结了旧机械设备技术落后的方面和原因,讨论了对其进行升级改造的目标、方向和要点。利用好旧机电设备,采用创新技术进行升级改造,能够更好地助力智能制造业的发展。     

PAN纤维共聚单体作用机理的光电离质谱研究

本工作以丙烯腈/衣康酸（IA）二元共聚原丝以及丙烯腈/IA/丙烯酸甲酯（MA）三元共聚原丝为研究对象，利用热重分析仪（TG）和热解-同步辐射真空紫外光电离质谱（Py-SVUV-PIMS）对其热稳定化过程进行研究。TG结果表明，氮气气氛下，二元共聚原丝（PAN/IA）和三元共聚原丝（PAN/IA/MA）分别呈现三阶段和两阶段的热分解过程，其中PAN/IA的第一和第二阶段均对应PAN线型分子链的断裂，但前者是由自由基环化反应放热引发的，后者则是由正常温度下的热分解所致，而单体MA的加入显著抑制了自由基环化反应，使得PAN原丝的热稳定化能够以单体IA诱导的离子型环化反应为主较平缓地进行，相应的热失重过程也由两阶段转变为了单阶段。Py-SVUV-MS的实验结果表明，两种共聚PAN原丝在程序升温过程中会生成包括含氮小分子、丙烯腈单体及低聚物、成环化合物在内的三类主要热解产物，对比各类产物的生成趋势和产量，推断单体MA通过降低PAN结构的规整度，使其无定形化，从而增加环化反应的引发点，促进PAN原丝向稳定的预氧丝转变，同时由典型热解产物——甲基丙烯腈的生成路径可知，MA本身并不参与PAN大分子的环化反应，属于中性共聚单体。空气气氛下，CO₂的产量差异也间接证明了MA单体能够有效提升PAN纤维的固碳能力，采用三元共聚方法制得的PAN纤维热稳定性能更佳。