在扁形双P型辐射管的基础上,研究了扁双P型辐射管的中心管的等效半径、支管的等效半径、中心管和支管间距、管长等结构尺寸对辐射管性能的影响.通过建立正交试验方案对辐射管结构尺寸以及燃烧器喷口结构位置进行优化.结果表明,影响辐射管表面温差的最明显因素依次:中心管与支管的间距、中心管等效半径、管长和支管等效半径;影响辐射管辐射功率的明显因素依次:管长、中心管等效半径、中心管与支管的间距和支管的等效半径.上下空气喷口与左右空气喷口大小比例在7:3和9:1比较接近,辐射管的性能参数最好;左右空燃气喷口间距为50 mm,上下空气喷口间距在60 mm的情况下辐射管表面的温度不均匀系数最小,为0.058

为降低双P型辐射管NOx排放,运用扩散式分段燃烧的低NOx均匀化燃烧技术,设计一种辐射管三级燃烧器,对其进行数值模拟,经过验证模型可靠.对燃烧器结构及运行参数进行正交试验和单因素研究.研究表明:空气预热温度、空气分级配比和空气过剩系数对出口NOx排放浓度有显著的影响,相互无交互作用;一次风量由10%增大到20%时NOx生成量由65.2×10-6增加到108.2×10-6,一次风量增加到30%以上时出口NOx体积分数增加速率趋缓;空气预热温度每增加100℃,最高燃烧温度增加约50℃,排放气体中NOx体积分数由50.9×10-6以22%、23.2%、25.3%、27.2%、27.3%和29.5%的速率增加;随空气过剩系数增加,出口NOx体积分数由82×10-6呈22.1%、1.9%、2.1%、24%和2.5%的波动增长趋势

为促进超声振动拉丝的实际应用,针对不同施振方式的作用效果,建立了一套正交复合超声振动拉丝实验系统,系统由超声波驱动器、超声振动系统、拉丝模和拉丝机等组成.利用有限元法对正交复合超声振动拉丝进行仿真模拟,分析超声振动拉丝的加工机理.通过对铜丝的一系列拉拔实验,考察了在实际拉丝加工过程中,纵向振动、横向振动和正交复合超声振动对拉拔力和丝表面质量的影响.实验结果表明:当振幅达到一定值后,正交复合超声振动的作用效果最好,能使拉丝机的张力调节周期有效延长3倍以上,减少了丝材的不均匀变形,使拉丝更趋于稳定;当拉拔速度为980 mm·s-1时,可使拉拔力减小近10%,改善了丝材表面质量

传统人群搜索(SOA)算法通过计算搜索方向、搜索步长和搜寻更新个体位置三个步骤进行寻优.它的缺点在于计算量大,种群之间信息交流少,导致寻优速度慢.针对人群搜索算法存在的缺点,本文提出二项交叉算子改进人群搜索算法(BCOISOA)对其改进.在计算搜索步长方面,本文采用随机数与最大函数值位置乘积判断子群位置,进而提高全局寻优计算速率.在更新位置方面,本文提出二项交叉算子加强种群之间的联系,避免在更新搜索方向过程中,算法因局部最优而导致过早收敛,进而达到快速、准确寻找最优解的目的.本文将以上二项交叉算子改进人群搜索-BP神经网络算法应用在二段式磨矿过程中,实现磨矿粒度在线软测量.仿真结果表明,与人群搜索算法和粒子群算法进行比较,二项交叉算子改进人群搜索算法收敛速度更快,预测精度最高,满足对磨矿粒度实时检测的要求

振动信号的周期性冲击及其重复频率是滚动轴承故障诊断的关键.本文提出了一种基于集合经验模式分解和交叉能量算子提取滚动轴承故障特征的方法.首先,应用集合经验模式分解方法将振动信号分解为本征模式函数以满足交叉能量算子对信号单分量的要求.然后根据相关程度和峭度从本征模式函数中选取敏感分量,计算敏感分量和原始信号的瞬时交叉能量及其傅里叶频谱.最后根据交叉能量的频谱结构和特征频率识别轴承故障.通过分析滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,诊断了滚动轴承元件故障,验证了该方法的有效性

为得到多参数耦合下冷轧铝带工作辊分段冷却调节特性,建立了工作辊和轧件的一体化耦合传热模型.耦合传热建模过程包含工作辊和轧件导热微分方程的建立、轧件变形热和摩擦热的求解、换热边界条件的确立、工作辊热辊形的计算及采用二维交替差分对微分方程进行求解.仿真结果表明,同一轧制参数下工作辊分段冷却正负方向调节能力近似相等,但单向调节幅度受轧制参数影响较大,轧制长度、喷射梁工作压力和摩擦系数的增加对分段冷却调控能力具有促进作用,轧制速度的作用则相反

基于磁弹效应提出了采用电磁透射方式评价应力和残余应力的方法.针对冷轧带钢磁弹性应力测量方案设计了标定装置并以此对传感器输出特性展开了研究,阐述了其电磁应力检测原理.通过ANSYS有限元数值方法对标定装置结构承载能力进行了仿真分析,在此基础上,采用50 Hz的正弦交流的激磁系统研制了磁弹性应力测量系统样机,并通过搭建的测试平台对样机及标定块进行了单侧式与透射式两种实验方案的静态加载比较试验.试验结果表明:在标定块额定承载范围内,透射式磁测方案能够实现对钢板内应力的线性响应,为磁弹性应力测量技术的工业化应用开辟了一条新途径

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针对非平衡数据集分类中\少数类样本精度难以提高\这一瓶颈问题,提出了一种基于协同进化机制的欠采样方法.此方法将少数类样本与多数类样本划分为两类种群,采用种群协同进化原理,利用提出的动态交叉变异算子自适应协同进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真试验结果表明,此采样方法增强了局部随机搜索能力,改善了种群的分布特性,加强了算法的全局收敛能力,在不降低多数类样本分类性能的基础上有效提高了少数类样本的精度.与其他经典重采样方法相比,本文办法抗噪能力好,具有更强的鲁棒性