铝合金薄壁管T型接头强度及变形特征

将6063铝合金薄壁矩形管焊接成2种类型的T型接头,对其进行弯矩和压缩试验,测定其载荷与变形的响应关系,分析其极限强度.建立有限元模型,研究接头极限强度及变形过程.结果表明,不等宽T型接头在弯矩载荷下,载荷与变形响应曲线上无峰值;等宽管T型接头在弯矩和压缩载荷下,先发生整体屈服,后达到峰值载荷;铝合金薄壁管T型接头强度设计时的极限承载能力应为接头整体屈服时的载荷,焊缝区和热影响区的软化对接头承载能力有比较大的影响.     

基于贝叶斯理论与Vine Copula的化工过程异常事件数的预测

针对化工过程风险,提出了一种化工过程异常事件数的预测方法。化工生产过程中由于受到干扰,时常发生异常事件。异常事件如果得不到有效控制将引发生产事故,其发生次数越高表明发生生产事故的概率越大,因此,准确预测化工过程异常事件数有助于提高化工过程的风险管理水平。基于操作班组,采用贝叶斯理论与Vine Copula建立了动态预测模型,实现对化工过程一个轮班内异常事件数的预测。     

磺酸型双核离子液体催化合成聚丁二酸丁二醇酯

采用四步法合成一种新型功能化双核磺酸类咪唑离子液体,并考察其在催化丁二酸与丁二醇缩聚合成聚丁二酸丁二醇酯(PBS)的性能。用红外光谱仪(FT-IR)和核磁共振仪(1H NMR)对双核离子液体催化剂及PBS进行表征,考察催化剂用量、反应时间、反应温度对PBS黏均相对分子质量的影响。结果表明:当m(催化剂)∶m(丁二酸)=1∶40,反应温度230℃,反应5 h,PBS的黏均相对分子质量达到最高值8.1×104,熔点为113～119℃。     

低磁场下激光泵浦超极化惰性气体研究

为了获得高极化度的惰性气体,采用激光泵浦的方法可以使没有放射性的惰性气体同位素(如129Xe、3He)的自旋极化度得到极大增强.圆柱形的玻璃泵浦室内充满天然氙气、氮气、铷蒸气和氦气的混合气体,压力维持在1 MPa左右.泵浦室放置在30Gs的均匀磁场内,并被加热到318～352K.中心波长为794.7 nm的圆偏振激光均匀照射泵浦室对碱金属及惰性气体进行泵浦极化.其获得的非平衡极化度远远高于在相同磁场里玻尔兹曼平衡值.增强的核自旋极化度,可以使惰性气体同位素核磁共振的灵敏度提高104～105倍.     

PLS—近红外漫反射光谱法分析片剂药品补热息痛

研究了应用偏最小二乘法(PLS)同近红外漫反射光谱法结合,对扑热息痛片剂药品进行非破坏定量分析,建立了最佳的数学校正模型。讨论了主成分数对PLS定量预测能力的影响,预测了未知样品,预测结果是准确的。     

基于BP神经网络的轴承套圈磨削误差的预报

提出一种基于BP(反向传播)神经网络磨削误差的预报方法,针对轴承套圈磨削误差序列的非线性特点,使用BP神经网络对其进行建模预测,为磨削自动线的监控调整提供准确的预报值,从而可有效地修正磨削过程中温度、变形及其他复杂因素对工件加工精度的影响,提高加工精度,降低轴承套圈磨削的尺寸分散度。     

基于神经网络的多参数矿井火灾识别方法

针对矿井火灾早期预测预报研究了新的方法,将矿井火灾图像与温度、烟雾、CO、CO2、O2等多个参数相结合,进行综合分析,对矿井火灾进行判断。依据神经网络建立的数学模型,采用神经网络的学习算法,对矿井火灾进行识别。通过仿真分析结果表明,矿井火灾正确识别率很高,特别是采用RBF神经网络,正确识别率达到98%以上,从而为神经网络实际用于矿井火灾识别成为可能,该方对矿井火灾早期预测预报具有重要的理论意义和实用价值。     

金红石与石榴石浮选分离及调整剂作用机理

为了实现金红石与主要脉石矿物石榴石在无污染条件下的有效分离,采用浮选方法研究了金红石和石榴石的分离,并采用红外光谱和X光电子能谱分析等手段研究了分离过程中调整剂六偏磷酸钠的作用机理。结果表明,以烷胺双甲基磷酸(ATF1024)为捕收剂,六偏磷酸钠[(NaPO3)6]为调整剂,可以实现金红石与石榴石之间的浮选分离。(NaPO3)6对石榴石的抑制作用存在两种机理:其一,(NaPO3)6与石榴石表面Fe2 发生化学键合导致其牢固吸附而使石榴石表面强烈亲水;其二,(NaPO3)6选择性溶解石榴石表面Ca2 导致石榴石与捕收剂作用的表面活性质点减少。     

IEEE1516中数据分发管理研究

本文对IEEE1516标准中的数据分发管理机制作了深入地探讨。首先对目前存在的两种成熟的HLA1516标准——DoD V1.3与IEEE 1516作了简要的比较,然后重点分析了HLA1516标准在数据分发管理服务上的改进并提出了一种快速区域匹配算法。     

基于联合视角的项目支付问题及其模拟退火启发式算法

从合同双方的联合视角出发,研究项目支付进度问题。其中,支付与项目事件相联系,任务是合理地安排支付事件、活动执行模式及事件发生时间,以使合同双方的共同收益最大化并使二者都能接受相应的安排。在对问题进行界定的基础上,构建由两个子模型构成的优化模型。针对问题的强NP-hard属性,设计包含两个子模块的模拟退火启发式算法,并在随机生成的标准算例集合上对算法进行测试,结果表明,该算法是求解问题的有效算法。最后,用一个算例对研究进行说明,得到如下结论:如果合同双方均按自身偏好进行决策,那么将会导致一种双输的结果;如果他们能够相互合作和协调,那么都可从项目中获得更高的收益。本文的研究可以为合同双方关于项目支付进度安排的谈判提供决策支持。