摘要：针对传统煤矿主通风机管理效率低、设备监测可视化性差、系统智能化程度低等问题,在对主通风机可靠性的影响因素进行分析的基础上,给出了主通风机可靠性维护管理系统框架基础,并基于MCGS组态软件和MATLAB软件从硬件和软件两个角度设计了一套煤矿主通风机可靠性维护管理系统,最后通过实际应用效果验证了系统的可行性。现场应用效果表明,系统可以稳定运行,可对主通风机可靠性进行全方位的预测。

摘要：为实现天然地震与爆破、塌陷事件类型的快速高效识别,文中应用深度学习技术中的卷积神经网络模型,设计了基于单个事件单个台站波形记录的深度学习训练模块和基于单个事件多个台站波形记录的实时测试模块。以每个事件P波到时最早的5个台站记录到的原始三分向波形为输入,分别采用目前主流的Alex Net、VGG16、VGG19、Goog Le Net 4种卷积神经网络结构进行学习训练,结果显示各类卷积神经网络结构对训练集与测试集的识别准确率均达93%以上,且各个网络在训练过程中的训练集与测试集的准确率及代价函数的走势曲线基本一致。其中,Alex Net网络结构的识别准确率最高,测试集为98.51%,且未发生过拟合现象;VGG16、VGG19网络结构的准确率次之;Goog Le Net网络结构的识别准确率相对较低。为检验深度学习卷积神经网络在数字地震台网实时运行过程中的事件判别效能,选取训练好的Alex Net卷积神经网络开展基于单个事件多个台站波形记录的事件类型判定检验。最终结果显示,在山东台网实时触发的110个M≥0.7事件中,共有89个事件的类型被准确识别,准确率约为80.9%。具体到各个类型事件中,天然地震的准确率约为74.6%;爆破的准确率约为90.9%;塌陷事件的准确率为100%。若删除其中由于波形失真而造成的类型识别错误事件,则天然地震的识别准确率将提高至91.4%,而所有事件的整体识别准确率也将由80.9%提高至91.7%,与目前地震台网日常工作中人工判定的识别准确率基本相当。这表明,深度学习技术可以快速高效地实现天然地震与爆破、塌陷的事件类型识别。

摘要：为了预测和控制产品的装配精度,在产品设计阶段考虑产品的实际表面形貌和受力情况,真实地模拟产品的实际装配状态,提出了一种改进约束配准的零件装配公差分析方法。该方法综合考虑装配力和零件表面几何偏差的影响,以配合面上力的作用点和其对应点之间的距离最小为目标函数构建改进约束配准初始数学模型,然后基于Hertz接触理论计算受力变形量,对约束配准初始数学模型进行修正,使得两相配表面装配结果更贴合真实的接触状态。最后以螺栓连接配合面为例进行分析,仿真实验结果表明,采用改进约束配准法在产品设计阶段就可以较真实地预测两相配表面的接触状态,从而快速准确地在真实接触状态下分析和验证装配产品是否符合精度要求,为产品的装配公差分析提供了可视化手段和校验功能。

摘要：采用BBD(Box-Behnken Design)响应面法设计实验,利用实验室保存的菌株ND(Acinetobacter ***)研究了煤浆质量分数、菌种接种量、煤样粒度等因素对高硫煤中有机硫脱除率的影响。结果表明:菌株ND在煤浆质量分数20%、接种量50%(OD600=1.2)、煤样粒度0.125~0.097 mm的条件下,经30℃,160 r/min摇床培养8 d后,高硫煤中有机硫脱除率达71.31%;其中各因素对煤样有机硫脱除率影响的主次顺序为:煤样粒度>煤浆质量分数>接种量,煤样粒度和煤浆质量分数的交互作用显著,而煤样粒度与接种量及接种量与煤浆质量分数的交互作用不显著。最后通过对比脱硫前后煤样的红外光谱分析了有机硫的脱除机理,脱硫后煤的碳骨架变化小,但煤样的硫特征峰明显减弱,说明菌株ND能打断煤中SO和—S—S—键,使之变为可溶性硫成分以实现有机硫的脱除。

摘要：随着我国科学技术的发展,对工作效率的要求提高,在建筑机电工程中也引入了BIM技术。传统的建筑施工中,都是英语CAD软件进行图纸绘制,在一定程度上提高了工作效率,其属于二维平面设计,但是应用BIM技术之后,可以直接将这种二维图纸向三维模型中转变,提高了工作效率,保证了绘制图纸的精度。下面就对这些方面进行分析,希望给有关人士一些借鉴。