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局部通风机性能改进及其在煤矿通风系统中的应用

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当代化工研究 2024年第3期 117-119页

作者：郭增杰太原煤气化龙泉能源发展有限公司山西030300

本文主要讨论了局部通风机性能的改进及其在煤矿通风系统中的应用。首先介绍了局部通风机的基本工作原理,并分析了局部通风机性能评价指标的选择与分析。然后探讨了局部通风机性能改进的方法与途径,包括设计优化、流动特性模拟与优化及... 详细信息

本文主要讨论了局部通风机性能的改进及其在煤矿通风系统中的应用。首先介绍了局部通风机的基本工作原理,并分析了局部通风机性能评价指标的选择与分析。然后探讨了局部通风机性能改进的方法与途径,包括设计优化、流动特性模拟与优化及材料选择与工艺改进。接着讨论了局部通风机在煤矿通风系统中的位置与配置优化,及对煤矿通风系统性能的影响。随后分析了局部通风机性能改进对煤矿安全生产的意义,并通过实际应用进行了分析。最后讨论了局部通风机性能改进的挑战与解决方案。

关键词：局部通风机性能改进煤矿通风系统安全生产挑战

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AlCoCrFeNi2.1共晶高熵合金腐蚀规律与机理研究

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AlCoCrFeNi2.1共晶高熵合金腐蚀规律与机理研究

作者：胡文滨广州大学

学位级别：硕士

高熵合金以多主元为思路,打破了传统合金的设计枷锁,填补了多元相图中间区域的使用空白。其中,AlCoCrFeNi2.1共晶高熵合金因其特殊的微观结构和优异的力学性能引起学术界和工程界的广泛关注,但其腐蚀行为研究报道较少。腐蚀是合金材料... 详细信息

高熵合金以多主元为思路,打破了传统合金的设计枷锁,填补了多元相图中间区域的使用空白。其中,AlCoCrFeNi2.1共晶高熵合金因其特殊的微观结构和优异的力学性能引起学术界和工程界的广泛关注,但其腐蚀行为研究报道较少。腐蚀是合金材料失效的主要形式之一,影响合金的使用寿命,是新金属材料推广与应用的重要研究课题,亟需系统地研究AlCoCrFeNi2.1共晶高熵合金的腐蚀规律与机理。因此,本文通过传统电化学测试、材料表面物相分析技术、微观腐蚀形貌观察等探讨了环境因素、微合金元素、微观结构对AlCoCrFeNi2.1共晶高熵合金的腐蚀行为的影响规律,阐述了其微观腐蚀机制,本文主要研究结果如下:1、相比硫酸环境,AlCoCrFeNi2.1共晶高熵合金在含氯硫酸环境中的破钝电位更低,维钝电流密度值更大。两种溶液中合金钝化膜均为P-N异质结结构,以金属氧化物和氢氧化物为主,较高的极化电位导致钝化膜的载流子密度降低,合金在含氯硫酸环境中钝化膜的Cr2O3和Al2O3含量的改变对其致密性有影响。在模拟海洋环境中,AlCoCrFeNi2.1共晶高熵合金可自钝化,表面形成以金属氧化物为主要成分的钝化膜,温度对其电化学行为无明显影响;在模拟工业海洋环境,AlCoCrFeNi2.1共晶高熵合金在各温度下均不能钝化,表面形成以金属氢氧化物为主要成分的腐蚀产物膜,温度对其电化学行为影响明显,合金耐蚀性在较高温度下呈下降趋势。在不同溶液环境中,选择性溶解及点蚀均优先发生在富Al-Ni B2相。2、Ce元素影响了AlCoCrFeNi2.1Cex（x=0、0.01和0.02,at%）共晶高熵合金的微观结构,Ce元素的添加导致合金细条状组织减少,粗大的块状组织增多。在弱极化电位下未在合金钝化膜中检测到Ce元素,而在强极化电位下Ce元素参与钝化膜形成;此外,Ce元素的添加降低了钝化膜中Cr2O3含量。Ce元素并未改变合金钝化膜的P-N异质结结构;但增加了膜层的载流子密度,钝化膜缺陷密度增大。AlCoCrFeNi2.1Cex共晶高熵合金在0.05 mol/L H2SO4溶液中均发生B2相选择性腐蚀。3、热处理影响了两相间电位差,1200℃热处理后合金FCC相和B2相间的电位差(ΔVCPD)降低,合金微电偶腐蚀驱动力下降。而700℃热处理后合金两相上Cr含量变化较小,ΔVCPD值无明显变化。与铸态及700℃热处理相比,1200℃热处理态AlCoCrFeNi2.1共晶高熵合金的维钝电流密度值最小,膜电阻值最大,钝化膜施主密度和受主密度值最低;三种合金的钝化膜均为P-N异质结结构。热处理对合金钝化膜的成分影响明显,相较于铸态及700℃热处理,1200℃热处理态合金的钝化膜中Cr2O3含量增多,O2-/OH-比值增大,结合水含量增多。铸态和700℃热处理态AlCoCrFeNi2.1共晶高熵合金在动电位极化测试后均以B2相的选择性溶解为主,1200℃热处理后合金转变为FCC相和B2相间的界面处腐蚀,腐蚀程度减轻;三种合金均观察到B2相上的点蚀。

关键词： AlCoCrFeNi2.1共晶高熵合金腐蚀行为钝化特性 Ce元素热处理

历史样本支持的跨分辨率土地覆盖遥感制图方法研究

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历史样本支持的跨分辨率土地覆盖遥感制图方法研究

作者：赵宇滨南京信息工程大学

学位级别：硕士

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奶山羊标准化生产与健康养殖关键技术

畜牧业环境 2024年第6期 142-143页

作者：蒲可郭增淳化县铁王镇农业技术推广区域站陕西咸阳711200

为了分析奶山羊标准化生产与健康养殖的关键技术,提高奶山羊养殖的效率和产品质量,文章从良种选育、科学饲养、乳品质量管理等方面分析了奶山羊标准化生产技术,并提出了健康养殖的关键技术,包括建设规范的奶山羊养殖场地、疾病预防与免... 详细信息

为了分析奶山羊标准化生产与健康养殖的关键技术,提高奶山羊养殖的效率和产品质量,文章从良种选育、科学饲养、乳品质量管理等方面分析了奶山羊标准化生产技术,并提出了健康养殖的关键技术,包括建设规范的奶山羊养殖场地、疾病预防与免疫程序等。研究表明,通过采取综合措施,可显著提高奶山羊的生产性能和健康水平。标准化生产技术的应用对提升奶山羊养殖业的整体水平和经济效益具有重要意义,同时也为保障奶制品安全提供了有力支持。

关键词：奶山羊标准化生产健康养殖关键技术

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基于ESG框架的重大工程隧道洞渣综合利用优化研究

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中国管理科学 2024年

作者：吴国滨孙亚晴李玉龙中央财经大学管理科学与工程学院上海交通大学安泰经济与管理学院

在可持续发展已然成为现代化建设重大战略之一的背景下，遵守ESG原则成为工程项目成功的重要条件之一。隧道洞渣等工程废弃物利用具有显著的环境、社会和项目治理效益，契合ESG理念。本文系统梳理了废弃物利用对工程项目ESG目标的作用... 详细信息

在可持续发展已然成为现代化建设重大战略之一的背景下，遵守ESG原则成为工程项目成功的重要条件之一。隧道洞渣等工程废弃物利用具有显著的环境、社会和项目治理效益，契合ESG理念。本文系统梳理了废弃物利用对工程项目ESG目标的作用及其内在机理，提出了一种面向ESG的隧道洞渣综合利用方式组合的优化框架。该框架建立了“洞渣利用方式组合-环境社会目标-项目治理目标”之间的关联映射关系，将重大工程隧道洞渣的利用方式组合优化问题转化为对环境社会目标、项目治理目标以及经济成本之间的多目标优化问题。基于构建的多目标优化模型，本文提出了一种改进的自适应NSGA-II算法求解隧道洞渣利用方式组合优化问题，为重大工程项目的废弃物利用决策提供了参考。最后，本文以某重大工程项目的隧道洞渣利用情况为依据，构建模拟数据作为算例，检验了优化模型及算法的可行性和有效性。

关键词：重大工程隧道洞渣废弃物利用 ESG 多目标优化改进的自适应NSGA-II算法

基于E-CDIO的中职《Java Web应用开发》实训课程开发与实践研究

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基于E-CDIO的中职《Java Web应用开发》实训课程开发与实践研究

作者：林锦滨广东技术师范大学

学位级别：硕士

面向智慧气象的知识图谱问答系统关键技术研究

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面向智慧气象的知识图谱问答系统关键技术研究

作者：黄锐滨南京信息工程大学

学位级别：硕士

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基于二阶全驱系统的航天器姿态避障控制

航空学报 2024年第1期45卷 94-102页

作者：鲁明陈雪芹吴凡曹喜滨哈尔滨工业大学卫星技术研究所哈尔滨150001

针对航天器大角度姿态机动任务,考虑存在姿态禁止区域和干扰力矩影响,提出一种基于全驱系统模型的姿态机动控制方法。基于三维特殊正交群直接描述姿态运动并基于其李代数——指数坐标建立了误差姿态二阶全驱模型;提出基于三维特殊正交... 详细信息

针对航天器大角度姿态机动任务,考虑存在姿态禁止区域和干扰力矩影响,提出一种基于全驱系统模型的姿态机动控制方法。基于三维特殊正交群直接描述姿态运动并基于其李代数——指数坐标建立了误差姿态二阶全驱模型;提出基于三维特殊正交群的障碍李雅普诺夫函数,保证在其有界情况下姿态约束得到遵守;最后提出包含障碍李雅普诺夫函数的总李雅普诺夫函数,使用滑模技术并结合二阶全驱模型中参数矩阵的性质消除导数中的非线性项得到简洁的控制律。数值仿真结果显示,在所提出的控制方法作用下,航天器能够避开姿态禁止区域并收敛于期望姿态,并且稳态误差和控制能耗相比现有同类方法表现优异。

关键词：全驱系统李群指数坐标姿态机动控制障碍李雅普诺夫函数

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基于傅里叶神经网络的工业机器人负载辨识技术研究

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基于傅里叶神经网络的工业机器人负载辨识技术研究

作者：李志滨广州大学

学位级别：硕士

在机器人技术研究领域,对工作系统进行准确辨识一直是一项复杂而关键的任务。当前工业机器人负载辨识主要面临着难以纳入大部分非线性因素及负载辨识实时性难以提升的问题。为应对前述问题,本文以机器人动力学方程、傅里叶神经网络和卷... 详细信息

在机器人技术研究领域,对工作系统进行准确辨识一直是一项复杂而关键的任务。当前工业机器人负载辨识主要面临着难以纳入大部分非线性因素及负载辨识实时性难以提升的问题。为应对前述问题,本文以机器人动力学方程、傅里叶神经网络和卷积神经网络为基础,提出了一种新的辨识方法:首先通过拉格朗日法建立机器人负载动力学模型,接着通过傅里叶神经网络学习负载动力学模型以提升负载辨识实时性,随后通过卷积神经网络对负载动力学模型误差进行补偿,以进一步提高负载辨识精度。首先,本文将UR5机器人作为实验对象,通过拉格朗日法建立了动力学模型并将其线性化表达。针对大多数未配备关节力矩传感器的机器人,本文通过结合电机电流计算的关节力矩与动力学方程的方式推导出了三种负载求解方程。为验证所提出模型的有效性,进行了包括轨迹设计与辨识方案设计在内的设计验证实验。实验结果表明,本研究构建的模型与辨识方法可靠性较高,然而其求解速度较慢。其次,鉴于负载动力学模型中包含众多偏微分求解过程,传统数值法在求解实时性上表现不佳。因此,本文将傅里叶神经网络拓展至机器人负载辨识领域,提出利用傅里叶神经网络学习机器人负载动力学方程求解过程,构建傅里叶物理信息神经网络替代传统的数学求解方法。为验证网络模型可行性利用仿真数据进行测试,实验结果表明其速度相较于传统动力学方程求解快4800倍以上,但其求解精度具备提升空间;因此本文提出利用频域扩展策略与注意力机制对网络进行改进,为验证改进模型的有效性,文章通过Burgers方程数据集与UR5实验平台采集数据进行验证,实验结果表明,改进模型能够在进一步提升求解精度的基础上,求解速度比传统动力学方式快3600倍以上。最后,为补偿机器人实际运行与动力学建模之间的不确定性误差,本文以傅里叶物理信息神经网络计算结果为基准值,创新性地提出了运用卷积神经网络技术建立误差补偿的方法。并通过实验,利用UR5机器人实际运行数据对设计的误差补偿模型进行多组对照模型比较和未知负载预测。结果显示本文提出的基于傅里叶物理信息神经网络与误差补偿模型的负载辨识方法具有良好的预测精度与泛化能力,通过误差补偿后,机器人末端负载的辨识精度得到显著提升。本文综合研究了基于电流的机器人负载求解方程,并提出了利用傅里叶物理信息神经网络学习机器人动力学方程的方法,解决了动力学方程计算速度慢的问题。同时,利用卷积神经网络构建了UR5机器人辨识负载误差补偿模型,进一步提高了负载预测精度与模型的泛化能力。本文的研究拓展了傅里叶物理信息神经网络的应用,构建了一种有效降低实际样本需求的高实时性机器人负载辨识方法,为智能制造、数字孪生等领域中动力学模型在智能系统中的融入提供了一种有效的途径。

关键词：工业机器人负载辨识傅里叶神经网络卷积神经网络误差补偿