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以武钢程潮铁矿西区开采为工程背景,采用现场钻孔监测与相似材料模型实验相结合的方法,对无底柱分段崩落法开采过程中顶板围岩的变形和崩落规律进行了系统研究.首先,结合矿体赋存条件、地层结构和开采进程,设计两个钻孔实时监测顶板围岩的崩落规律.其次,以模型相似理论为基础,确定了所要研究模型的剖面和几何尺寸,设计制作模型,采用百分表、压力传感器和近景摄影测量等手段监测模型的应力、应变和破坏特征,并对百分表数据、应力盒数据、围岩位移和围岩破坏裂纹进行系统分析.研究成果初步揭示了金属矿山无底柱分段崩落法开采过程中,顶板围岩崩落机理和地表沉陷的基本规律
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一、学科平台课程 1《工程制图 A1》 2《工程制图 A2》 3《电工与电子技术》 4《电工与电子技术实验》 5《理论力学 B》 6《机械工程材料》 7《材料力学 B》 8《机械原理》 9《机械设计》 10《互换性与测量技术基础》 11《机械制造技术基础 B》 二、专业课程 1《机械控制工程基础》 2《汽车构造》 3《发动机原理与汽车理论》 4《汽车试验学》 5《汽车设计》 6《汽车电子控制技术》 三、个性化发展课程 1《汽车有限元软件应用》 2《汽车 CAD 应用软件》 3《车身结构设计》 4《车辆人机工程学》 5《汽车电路及其 CAD》 6《汽车单片机原理及应用》 7《汽车故障与诊断技术》 8《汽车车载网络技术》 9《汽车概论》 10《汽车安全性与法规》 11《创造性思维与创新方法》 12《科技论文写作》 13《汽车类科技竞赛》 14《汽车素描与造型》 15《汽车液压与气压传动》 16《汽车营销学》 17《创业计划与训练》 18《汽车行业质量管理体系》 19《专业外语》 20《数控加工与编程》 21《现代汽车制造技术》 22《学科前沿及发展动态》 23《新能源汽车技术》 四、实践环节 1《工程训练 A》 2《汽车拆装实践》 3《工程制图综合实践》 4《认识实习》 5《工程力学实践》 6《机械原理课程设计》 7《机械设计课程设计》 8《汽车设计课程设计》 9《专业方向综合实践》 10《生产实习》 11《毕业设计》
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对来自巴西、澳大利亚、南非以及国产的19种铁矿粉的同化性进行了实验测定和考察分析,在此基础上研究了基于铁矿粉同化性的互补配矿方法,并设计了九组烧结优化配矿方案.结果表明:(1)不同类型铁矿粉的同化性存在显著差异,巴西赤铁矿和国产磁铁矿的同化性低,而澳大利亚含结晶水的赤铁矿的同化性高;(2)铁矿粉的烧损含量、气孔率和Al2O3含量等与其同化能力呈正相关关系;(3)SiO2和Al2O3以黏土形式存在的铁矿粉呈现出同化性较高的特征;(4)铁矿物晶粒小的铁矿石有相对高的同化性;(5)采用本研究的配矿方法,当劣质铁矿粉用量达50%水平时,仍可获得烧结技术指标和冶金性能优良的烧结矿,显示出基于同化性的互补配矿技术的有效性和优越性
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《机械原理多媒体教学光盘》 机械原理是机械类各专业的一门主干技术基础课程。它在培养学 生的机械设计能力和创新能力所需的知识、能力和素质结构中,占有 十分重要的地位。本课程的任务是使学生掌握机构学和机器动力学的 基础理论、基本知识和基本技能,学会常用机构的分析和综合方法, 并具有进行机械系统运动方案设计的初步能力。在培养高级机械工程 技术人才的全局中,本课程为学生今后从事机械设计、研究和开发创 新奠定必要的基础,并且有增强学生对机械技术工作适应能力的作 用 总学时56(周4学时):其中理论课48学时,实验课6学时, 讨论课2学时
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以某厂镀锡板连退机组双机架HCM平整机为研究对象,理论分析结合有限元仿真和现场实验,对硬质薄规格镀锡板的平整轧制变形行为进行了研究,揭示了硬质薄规格镀锡板平整时轧制力偏大、实际延伸率达不到设定目标延伸率以及实物板形质量较差的原因,确定了相应的解决问题的技术思路.在此基础上,运用基于有限元仿真的辊形设计方法和软件,研制了新的中间辊端部辊形.生产应用结果表明,该中间辊端部辊形能够有效地减轻压靠、稳定实现设定的目标延伸率且实际平整轧制力降低10%~20%,而且还可以根据需要在正常平整轧制力下使实际延伸率增加0.1%~0.2%
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含铝低密度钢由于其较好的综合力学性能和低密度特征引起结构钢领域研究人员的广泛关注.本文利用ThermoCalc热力学计算软件结合TCFE 7数据库,计算中锰中铝含量Fe-Mn-Al-C钢在不同温度的热力学平衡状态,总结其两相区相比例的变化规律,通过平移和修正等处理方法,绘制针对中锰中铝钢合金成分和相设计的类Schaeffler相图.结合马氏体转变温度的计算讨论对应不同合金成分条件下相种类存在可能,并通过已有材料的相比例和相形貌实验结果分析绘制的类Schaeffler相图的准确性和适用性.绘制的Fe-Mn-Al-C类Schaeffler相图可以直观地提供不同合金成分所对应的相比例、相种类等信息,可用于新型含铝低密度钢的合金设计
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针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义
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订单接受与不相关并行机调度是订单接受与订单调度的联合决策, 广泛存在于面向定制的多品种混合生产环境中. 针对这一问题, 考虑了顺序与机器依赖的安装时间以及可加工机器限制, 并以最小化总成本为优化目标. 其中, 总成本由被接受订单的总拖期成本和被拒绝订单的总拒绝成本构成. 通过分析订单拒绝对目标的影响, 提出了列表拒绝方法和订单拒绝规则, 进而设计了协同进化遗传算法. 算法将染色体编码分解为订单列表和订单指派两个个体, 提出了基于列表拒绝方法的解码方案来进行订单拒绝决策. 由于两个个体相互独立, 且二者的进化约束不同, 因而引入协同进化策略, 并根据个体的编码特征, 分别采用单亲遗传算子和传统遗传算子进行遗传操作. 数据实验验证了算法的有效性和求解效率, 并对问题规模和订单拒绝成本对算法性能的影响进行了分析
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