瓦斯爆炸事故有毒有害气体传播规律研究及危险区域划分

对矿井瓦斯爆炸事故有毒有害气体传播规律进行了研究,建立了有毒有害气体在无风巷道扩散数学模型及有毒有害气体在通风网络中传播数学模型,并划分了瓦斯爆炸产生有毒有害气体传播的死亡区、重伤区、轻伤区,为瓦斯爆炸事故救援和安全评价提供了理论基础.     

信息时代，小心被“炸”

股票、台湾大选、房地产、交通路况、美国总统、伊拉克、朝韩会谈、基金、花边新闻……这是一个“信息爆炸”的世界,人们对信息的吸收呈指数级增长,而人类的思维模式远没有进化到能对如此大量的信息接受自如的阶段。每天晚上睡觉前,     

单层隔振平台抗冲击性能试验设计与分析

以结构简化后的模块化平台作为研究对象,根据水下爆炸设备抗冲击试验设计标准,设计试验工况使其达到GJB150.18—1986规定的最严酷考核工况,对此单层隔振平台进行抗冲击试验并与设计谱输入下的仿真结果进行对比．结果表明：试验设计合理,最严酷工况下谱位移达到设计要求,试验后模块化平台模型外观完好,未出现塑性变形,模块化平台冲击响应计算结果与试验结果较为符合,模块化平台的加速度峰值与谱加速度相较于浮动冲击平台内底减小幅度在95%以上,表明单层隔振平台具有良好抗冲击性能．     

乳化炸药钢靶板界面爆炸压力测试研究

炸药与固体介质接触面爆炸压力的测定十分重要,很多工程应用如爆炸焊接、爆破破岩、带壳弹丸爆炸等都有这种需要。为了测量乳化炸药作用在钢靶板界面上的爆炸压力,依据锰铜压阻法的测试理论,设计并应用一种界面爆压的测试系统。采用该系统初步测试了乳化炸药与钢靶板界面接触爆炸时的靶板表面压力,得到了较为满意的测试结果,并对测试的结果和误差进行了讨论和分析。     

用遗传算法的阈值选取法检测铝合金MIG焊熔池边缘

针对铝合金MIG焊熔池边缘提取问题,建立视觉传感和采集的实验系统,提出基于最大类间方差阀值的遗传算法来提取铝合金MIG焊熔池边缘.介绍系统与算法的结构,同时与基于Sobel算子、Canny算子的熔池边缘提取结果进行对比.结果表明,遗传算法阀值图像分割在熔池图像边缘提取是可行的,通过该算法提取的铝合金MIG焊接熔池边缘清晰,可以有效地克服熔池图像信号中的噪声及阴极雾化区的影响,该方法提供了一种新的焊接熔池边缘实时检测与控制的方法.     

焊接工艺对6005A-T6铝合金焊接接头晶间腐蚀性能的影响

采用激光填丝焊（laser wire filler welding,LFW）、冷金属过渡（cold metal transfer,CMT）焊和熔化极惰性气体保护（melt inert-gas,MIG）焊方法对6005A-T6铝合金板材进行焊接,研究不同焊接方法得到的焊接件的接头处、焊缝区、热影响区的抗晶间腐蚀能力。研究结果表明：在相同晶间腐蚀环境下,LFW接头处较CMT焊、MIG焊接头处的抗晶间腐蚀能力强;CMT焊焊缝区较MIG焊焊缝区的抗晶间腐蚀能力强,但热影响区抗晶间腐蚀的能力相反;3种接头各自热影响区的抗晶间腐蚀能力均弱于各自焊接接头处和焊缝区的抗晶间腐蚀能力。     

大型箱型梁高速GMAW三维位姿快速估计方法

大型箱型梁在高速熔化极气体保护焊(GMAW)过程中存在定位焊缝、装配精度低,难以通过工装严格保证工件位姿,以及焊缝三维位姿实时变化等复杂工况.基于视觉的焊缝识别方法计算量大,且均不针对存在定位焊缝的工件,难以快速获取大型箱型梁的三维位姿.对此,提出一种基于激光位移传感和点云聚类快速分割的大型箱型梁高速GMAW三维位姿快速估计方法.利用该方法,通过点云快速分割得出大型箱型梁焊缝的立板平面和平板平面,进而解算出焊缝位姿信息.对多种不同位姿的焊缝进行位姿信息估计试验,结果表明：当焊接速度为1200 mm/min时,焊缝位姿误差分别在0.25 mm和1.8°以内;增强了大型箱型梁自动焊接对定位焊缝、装配精度低等复杂工况的鲁棒性,提升了焊接质量.     

国外乏燃料后处理设施爆炸事故的经验教训

爆炸事故是乏燃料后处理设施潜在事故的一种重要类型。为汲取国外发生的后处理设施爆炸事故的经验教训,对国外有记载的11起爆炸事故的原因和后果进行了统计分析,形成了对中国后处理设施爆炸事故的预防措施和缓解措施的经验反馈。经验反馈结果表明,后处理设施爆炸事故预防措施设计应关注:蒸发设备中进料TBP含量和酸度控制,避免溶解设备中意外放热反应发生,确保高放废液贮存设备冷却系统的有效性,避免硝酸类物质在贮存设备中意外蒸干以及避免人因失误;后处理设施爆炸事故缓解措施应关注:包容屏障的爆炸热荷载、爆炸力学荷载以及泄爆措施设计,高放废液应急冷却措施设计以及适宜的应急行动设计。     

基于精英反向学习的烟花爆炸式免疫遗传算法

针对移动机器人的路径规划中存在的避障和路径搜索等问题,文章提出了一种基于精英反向学习(elite opposition-based learning, EOBL)的烟花爆炸式免疫遗传算法(fireworks explosive immune genetic algorithm, FEIGA)。在FEIGA算法的基础上,引入EOBL机制扩大全局搜索,即在进行爆炸操作时,对当前最佳个体执行反向学习,生成其搜索边界内的反向搜索种群,引导算法向包含全局最优的解空间逼近,以提高算法的平衡和探索能力。函数优化结果表明,与其他算法相比,EOBL_-FEIGA收敛速度更快,搜索精度更高,有效地解决了免疫遗传算法(immune genetic algorithm,IGA)存在的局部搜索能力弱、易早熟收敛的问题,克服了FEIGA算法易陷入局部最优解的不足。路径规划结果表明,在不同的复杂环境下,EOBL_-FEIGA能实现机器人的最优路径搜索和避障,有较强的搜索能力和鲁棒性。     

谈瓦斯爆炸事故的综合预防

文章结合工作实际,分析探讨了瓦斯爆炸事故的综合预防措施,对实际工作有指导意义。