温度对平板电磁成形中电磁力影响的数值分析

为了确定高温电磁成形技术中温度对电磁力的影响,采用ANSYS软件对不同温度下板坯中的电磁力进行了模拟.采用霍尔器件测量了常温下线圈-工件间隙的磁感应强度,验证了电磁力的分布规律.模拟结果表明,工件均温时,随温度升高,轴向电磁力峰值减小,负径向电磁力峰值增大.较高温度下轴向力峰值的下降速率小于较低温度情况.工件非均温时,工件中涡流密度较大位置和电磁力峰值位置向低温区偏移.工件存在高斯温度分布时,电磁力的分布特征与常温下相似.     

金属硫化矿尘爆炸研究进展

金属硫化矿在工业上广泛应用的同时,在开采、储运等过程中带来了粉尘爆炸的危险,这是由于其包含的硫元素、铁元素化学性质活泼导致的。综述了近年来金属硫化矿尘爆炸的研究进展;具体分析了硫含量、铁含量、粉尘粒径与形状、粉尘质量浓度等因素对爆炸参数的影响,并与硫尘、煤尘爆炸做了对比;利用系统安全学理论,基于本质安全角度,从人（作业人员）-机（金属硫化矿尘）-环境（作业环境）3个方面阐述了预防与控制金属硫化矿尘爆炸的技术要点,并提出了磁黄铁矿掺杂影响、热力学、动力学模型等潜在的金属硫化矿尘爆炸研究方向。金属硫化矿尘爆炸独特的性质将使其成为新的研究热点,得到更深入的研究和应用。     

户外广播活动的技术实现

走出电台办广播,充分利用广播的灵活性,将广播办得更灵活更精彩。我台多年来就很注重作广场直播活动,取得了良好的社会效益和经济效益。在技术上充分利用先进设备,实现广播信号的灵活传输分配,办好广播节目。     

镍钛合金表面微纳结构构建及其疏水性能研究

基于相对自由能和润湿方程,从平行沟槽方向和垂直沟槽方向探究镍钛合金表面单向沟槽阵列结构的润湿机制,建立Wenzel态和Cassie-Baxter态下的液滴接触角模型,分析不同尺寸参数下的接触角理论值。通过微铣削加工技术对镍钛合金表面进行改性处理,加工出所需的微结构,并采用VHX 5000超景深三维显微镜和JC2000D1型接触角测量仪测量分析其表面形貌、尺寸参数以及实际接触角。结果表明：微铣削制备的镍钛合金表面阵列结构尺寸精度较好,结构边界完整,满足设计要求;平行方向的实际接触角随着柱宽的增大而减小,最大静态接触角为145.4°,与平行方向的Cassie-Baxter态接触角趋势相符;垂直方向的Cassie-Baxter态理论接触角在数值上等于镍钛合金表面的本征接触角;同时垂直方向的实际接触角与Wenzel态接触角趋势不符,误差在42.1°内。     

基于纤维解离水曲柳压缩解离特征与能量耗散机制研究

目的 以水曲柳为研究对象,研究高应变率压缩载荷作用下水曲柳试件的解离特征和能量耗散机制。方法 利用压缩加载试验分析应变率、加载方向对受载水曲柳的形态特征影响和动力学特性,并利用弹塑性基本原理分析其受压解离的能量耗散机制。结果 解离后径向加载试件主要呈火柴棍状,弦向加载试件主要呈片状,轴向加载试件主要呈不规则块状,试件的解离程度随应变率的增大而增大;当应变率在400~1 000 s⁻¹时,水曲柳试件的应力-应变曲线由弹性阶段和屈服后弱线性强化阶段两部分组成;水曲柳试件的屈服强度随应变率的增大而增大,当应变率从400 s⁻¹增加到1 000 s⁻¹时,径向、弦向和轴向加载试件的屈服强度分别增加了0.45倍、1.34倍和0.71倍;木材原料沿径、弦向解离时主要依靠木材细胞的压缩变形来耗散能量,沿轴向解离时主要依靠木材细胞纵向结构的弯曲来耗散能量。结论 弦向最易解离,轴向最难解离;水曲柳是一种应变率敏感材料;木材原料径、弦向解离主要依靠压缩变形来耗散能量,轴向解离主要依靠弯曲变形来耗散能量,木材原料解离能够耗散能量的多少主要受加载方向、木材细胞的结构尺寸和力学性能的影响。     

一种基于Rough集的知识库冗余性化简研究

专家系统知识库的冗余性是影响系统运行效率和知识库维护的一个重要方面。针对一个具体的专家系统——平面几何智能解题系统，分析了关于知识库规则生成时效率低的问题，采用基于粗糙集的化简方法，简化了系统的知识库，减少了知识库的冗余性，提高了系统的效率。     

破碎顶板条件下塑料顶网的应用

破碎顶板条件下塑料顶网的应用河北井陉矿务局三矿许威（河北井陉０５０１００）井烃矿务局三矿井田内地质构造复杂，据统计大中型断层２２条，小断层３００多条。目前矿井已进入衰老期，矿井资源枯竭、资金短缺。现今所开采的煤层主要是五层煤，而且全部是大巷煤柱。由于...     

浅谈采空区的巷道布置

根据采空区矿山压力理论，分析了采空区内巷道布置的经验与教训，以及影响该巷道布置方式的因素。     

基于人工神经网络的NoC智能动态链路管理方法

功耗是片上网络(NoC)主要限制因素,链路状态的选择性开/关切换算法可降低电路级和系统级的链路功耗,这些算法大多集中于一个简单的静态阈值触发机制,该机制决定了是否应该打开或关闭链路。为解决上述触发机制存在诸多限制,提出了一种针对NoC的人工神经网络(Artificial Neutral Network,ANN)作为动态链路功耗管理方法,该方法基于对系统状态的有监督在线学习,通过使用小型可扩展的神经网络来关闭和打开链路,从而提高预测能力。基于人工神经网络的模型利用了非常低的硬件资源,并且可以集成在大型网状和环面NoC中。通过对不同网络拓扑上各种综合流量模型的仿真结果表明,与静态阈值计算相比,该方法在较低的硬件支出下可以节省功耗。可为解决链路管理NoC中的功耗问题提供思路。