建立了煤粉燃烧率通用模型，模型可以根据煤粉的工业分析值计算燃烧动力学参数并预测煤粉燃烧率.通过对比前人的实验数据，验证了模型的准确性，同时研究了影响高炉煤粉燃烧率的若干因素.研究结果表明：在高炉喷煤过程中，煤粉颗粒在2 ms左右就可以达到热风速度，由于煤粉颗粒在直吹管内停留时间短并且温度较低，因此在直吹管内煤粉不会发生燃烧.煤粉进入风口回旋区后，挥发分瞬间全部析出，并且颗粒粒径越小，挥发分开始析出时间越早.降低煤粉粒径和增加氧气体积分数均有利于提高煤粉燃烧率.氧气体积分数每增加1%，燃烧率提高2%.随着喷煤量的增加，煤粉燃烧率逐渐降低.当提高煤粉喷吹量时，为了保证较高的燃烧率，实际操作过程中应提高富氧率并适当降低煤粉粒径

针对采用以太网控制自动化技术(EtherCAT)工业总线的感应电机交-直-交变频矢量控制系统的入侵检测技术进行了研究. 首先通过对EtherCAT总线协议进行深度解析, 结合目前为止已经发现的EtherCAT工业总线常见协议漏洞, 提取协议数据包的关键特征并构建EtherCAT总线协议入侵检测规则库, 采用三维指针链表树作为针对EtherCAT总线协议规则库的检索数据结构; 其次, 根据感应电机交-直-交变频矢量控制系统的物理模型, 进行模型参数仿真计算, 并根据仿真计算值, 构建矢量控制模型入侵特征的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)分类器, 使用混沌粒子群优化(choatics particle swarm optimization, CPSO)算法对分类器的参数进行优化, 二者共同构成了CPSO-LSSVM入侵检测分类算法. 异常数据包在被分类后, 会被传递给Suricata入侵检测引擎进行精确规则匹配; 最后为该入侵检测系统搭建物理实验环境, 经过测试, 本文中的交-直-交变频矢量控制模型仿真结果动态性能良好, 与实际矢量控制系统参数的波形变化趋势相近. 通过抽取KDD Cup99测试数据集中的一部分对该入侵检测系统实施DOS攻击、R2L、U2R以及PROBING攻击行为, 验证该入侵检测系统的有效性

麦克斯韦最先注意到(也可以从十分简单的计算得出), 当两个点A,B一起移动而不带动附近的以太时,光线从点 A走到点B再返回点A所需的时间一定会不同.当然,这个 差值是个二阶量,但是用灵敏的干涉方法已经足以检测出来。 迈克尔逊于1881年做了这样的实验他的仪器是一种 干涉仪,有两个长度相等并互相垂直的水平臂P和Q.两東 互相干涉的光线,一束沿P臂往返,另一束沿Q臂往返。整个 仪器包括光源和观察装置,可以绕竖直轴转动.当P臂或Q 臂尽可能与地球运动方向相同时的两个位置值得特别考虑 根据菲涅尔理论可以预言,当仪器从一个主位置转到另一个 主位置时,千涉条纹应发生位移 但是,取决于光传播时间改变的这种位移(为简单起见

螺纹插装式溢流阀阀套精加工采用碳氮共渗后磨削的制造工艺，内锥面的形位误差会影响溢流阀的使用寿命和静动态特性，制造过程需要精准控制内锥面的误差。通过对工艺分析建立制造误差模型并应用研究，由此获得内锥面自身角度的合理误差范围，以及内锥角误差与磨削量之间的变化关系。根据阀套结构特点设计专用的检测装置，并对检测原理和测量误差进行分析，通过误差校对提高检测精度。对热处理后的阀套进行轴向尺寸分组，并采用基准统一原则，保证磨削制造精度的稳定性。根据检测原理和误差模型对试磨件进行误差计算，并据此调整磨削参数，使制造误差合格；后续制造时采用检测装置快速测量阀套的密封圆轴向尺寸，使制造误差均落在控制范围内，保证批量生产的可控性。研究表明，基于某型溢流阀的设计及工艺参数，内锥面自身角度的实际制造误差控制以±0.8°为宜，对应的密封圆轴向最大磨削公差为0.186 mm、修正后的最小磨削公差为0.075 mm；实验验证了误差模型的准确性，所述检测方法的角度测量误差为0.06°、密封圆轴向尺寸测量误差为2 μm，因角度测量误差带来的最大、最小磨削量范围偏差可通过内锥角实际制造误差的收缩进行补偿；所研究的理论与方法也为其他内锥面的制造控制及逆向工程提供了系统的方法

电压型脉宽调制(pulse width modulation,PWM)整流器的虚拟磁链矢量可以由电网电压矢量进行积分得到,实际中常用一阶低通滤波器代替纯积分环节来消除直流偏置误差和抑制高频次谐波干扰,但一阶低通滤波器的引入也会带来电网电压幅值衰减和相移,从而导致虚拟磁链观测不准确.为消除一阶低通滤波器对虚拟磁链观测的影响,本文提出一种基于矢量重构技术的观测方法,通过分析一阶低通滤波器的幅频特性和相频特性,分别对滤波后的电压矢量幅值和相位进行重构,可实现虚拟磁链幅值和相位的精确估算.该方法应用于虚拟磁链定向的电压型脉宽调制整流器直接功率控制系统.仿真和实验结果表明,与传统的一阶低通滤波器策略相比,该方法提高了虚拟磁链的估计精度,有效抑制了直流母线电压动态响应波动,更有利于滤除网侧电流谐波

分析了有害元素在高炉内的循环行为,结合高炉实际生产参数,运用里斯特操作线进行计算,揭示了有害元素对焦比的影响规律,建立了焦比与有害元素入炉负荷和循环富集倍数之间的定量关系.计算结果表明:有害元素在高炉内\还原-氧化-再还原\的循环过程会将高温区的CO转移到低温区,降低煤气利用率,同时消耗了高温区大量热量,从而使焦比升高.不同有害元素的影响程度不同.有害元素循环富集倍数对焦比影响的强弱顺序为:Na > K > Zn,有害元素入炉负荷对焦比影响的强弱顺序为:Zn > Na > K.进一步的分析表明,Na、Zn对高炉焦比的影响大于K.但考虑到K对焦炭劣化的作用更明显,故要严格控制K、Na、Zn的入炉负荷.基于上述计算得到的定量关系,利用高炉不同有害元素入炉负荷以及焦比进行曲线拟合,预测高炉有害元素的循环富集倍数.曲线拟合结果与高炉解剖实验结果相吻合

在输电场景中，吊车等大型机械的运作会威胁到输电线路的安全。针对此问题，从训练数据、网络结构和算法超参数的角度进行研究，设计了一种新的端到端的输电线路威胁检测网络结构TATLNet，其中包括可疑区域生成网络VRGNet和威胁判别网络VTCNet，VRGNet与VTCNet共享部分卷积网络以实现特征共享，并利用模型压缩的方式压缩模型体积，提升检测效率，从计算机视觉和系统工程的角度对入侵输电场景的大型机械进行精确预警。针对训练数据偏少的问题，利用多种数据增强技术相结合的方式对数据集进行扩充。通过充分的试验对本方法的多个超参数进行探究，综合检测准确率和推理速度来研究其最优配置。研究结果表明，随着网格数目的增加，准确率也随之增加，而召回率有先增加后降低的趋势，检测效率则随着网格的增加迅速降低。综合检测准确率与推理速度，确定9×9为最优网格划分方案；随着输入图像尺寸的增加，检测准确率稳步上升而检测效率逐渐下降，综合检测准确率和效率，选择480×480像素作为最终的图像输入尺寸。输入实验以及现场部署表明，相对于其他的轻量级目标检测算法，该方法对输电现场入侵的吊车等大型机械的检测具有更优秀的准确性和效率，满足实际应用的需要

切削能绝大部分会转化为切削热,进而直接影响切削温度,因此研究切削能的产生、传递与转化对切削温度的研究尤显重要.本文以304不锈钢专用新型硬质合金微坑车刀创新设计为例,通过对新型微坑车刀和原车刀切削过程的切削能比较研究,建立车刀切削过程切削能与前刀面温度的关系模型,开展新型微坑车刀剪切能和摩擦能的预测研究和切削实验验证.研究结果表明,用实际生产推荐切削参数,干式切削情况下,新型硬质合金微坑车刀相比原车刀,输入能量降低8.96%,剪切能降低10.50%,摩擦能降低5.32%;刀具前刀面的切削温度与剪切能和摩擦能呈正相关关系;所建立切削能预测模型可为复杂切削条件下的切削能预测及前刀面切削温度研究提供参照

Ca和Sr是铸造铝硅合金中最有效的变质元素,一般在浇铸前以中间合金的形式加入.然而在废杂铝熔铸再生工业中,原料中常含有微量的Ca和Sr,预控它们在熔炼过程中的含量变化是它们再利用的前提.本文以工业A356铸锭为原料,实验研究了熔炼温度和保温时间对Ca和Sr质量分数变化规律的影响.结果表明:Ca和Sr质量分数随着保温时间延长均呈Exp3P2规律下降,且随熔炼温度升高质量分数下降速率均逐渐提高.根据热力学和动力学分析可知,在废杂铝熔炼再生过程前期主要发生[Ca]和[Sr]与熔体中的氧发生氧化反应生成CaO和SrO,这些氧化物又会与Al2O3反应生成Al2O3·6CaO和Al2O3·SrO,经扒渣操作后Ca和Sr质量分数下降.在熔炼中后期,[Ca]和[Sr]以扩散至熔体表层还原Al2O3的方式使它们的质量分数降低.计算得出在660~740℃熔炼A356合金时Ca和Sr氧化反应的表观活化能分别为182.6 kJ·mol-1和117.8 kJ·mol-1,两者均受化学反应过程控制.根据Ca和Sr质量分数的变化规律建立了它们的质量分数预报模型,经生产验证表明预报误差均小于10%,可用于预报废杂铝熔炼再生过程Ca和Sr的质量分数

设计了不同相构成的超高强DH钢，抗拉强度均大于1300 MPa，组织由铁素体、马氏体、残留奥氏体和极少量碳化物构成。对比了不同相构成对超高强DH钢力学性能和应变硬化行为等的影响，并深入研究了残留奥氏体在超高强度DH钢中的作用机制。结果表明：随着马氏体和残留奥氏体体积分数的增大，铁素体体积分数的减小，实验钢屈服和抗拉强度同时升高，而延伸率呈先增大后减小趋势。软韧相铁素体体积分数的减小和硬相马氏体体积分数的增大导致屈服强度和抗拉强度增加。相对于回火马氏体，淬火马氏体对强度的提升更显著，在拉伸过程中转变的残留奥氏体的量是引起延伸率变化的主要原因，组织中显著的带状组织会造成颈缩后延伸率的明显降低。通过对应变硬化行为的分析表明，随着真应变的增大，应变硬化率呈减小的趋势，在真应变大于2%后的大范围内，对于应变硬化率，DH1>DH2>DH3，主要与铁素体体积分数有关；在真应变大于5.73%后，DH2钢的应变硬化率高于DH1钢和DH3钢，主要与DH2钢中更显著的TRIP效应有关。除了残留奥氏体体积分数，残留奥氏体中的碳含量对TRIP效应同样有显著的影响。较高比例的硬相马氏体组织结合适当比例的软韧相铁素体和残留奥氏体有助于DH2钢获得最良好的强塑积13.17 GPa·%，其中屈服强度达880 MPa，抗拉强度达1497 MPa，均匀延伸率为6.71%，总伸长率为8.8%，颈缩后延伸率为2.09%，屈强比0.59