摘要：制约微细粒煤泥高效浮选回收的主要瓶颈问题是微细粒煤泥自身性质导致的颗粒与气泡矿化效率低,但黏土矿物夹杂污染、浮选泡沫性质和捕收剂性能等因素的影响同样不可忽视。为了解微细粒煤泥浮选强化方法及技术研究进展,首先介绍了微细煤泥浮选分离难的原因,其次从增大颗粒表观粒径、减小气泡尺寸、强化流场调节、捕收剂优化、浮选设备改进、浮选工艺创新和矿浆预处理等7方面进行综述,最后深入探讨不同浮选分离强化方法及技术的优劣势。为克服微细粒煤泥自身质量小的影响,絮凝浮选是常见的增大颗粒表观粒径技术,其浮选强化效果显著但药剂选择性及成本问题不可忽视;载体浮选与超声驻波团聚均具备较好的潜力但目前尚处于实验室研究阶段。为提高颗粒与气泡碰撞概率,减小气泡尺寸是有效的手段,其中纳米气泡浮选技术在显著提高微细煤泥回收率的同时能有效降低药剂用量。强化流场调节同样是关注到颗粒与气泡的碰撞、粘附概率的影响,以湍流强化为手段有效促进了浮选指标的提升。捕收剂优化是从降低药剂成本、提高药剂选择性角度出发,其研究点主要有改善传统药剂分散性、引入极性基团、新型药剂设计等。其中药剂乳化、捕收剂替代品、复配型捕收剂及新型纳米粒子捕收剂等均不同程度地呈现了良好的强化效果,但其制备成本及可能对环境造成的影响是其亟待解决的问题。此外,针对微细粒煤泥分离挑战,目的矿物高效矿化和脉石矿物有效抑制是浮选设备优化的核心突破点;多次浮选和分级浮选是解决微细粒分选不彻底的主要工艺创新改进;分级调浆、超声波及高剪切等预处理强化技术有效地改善药剂和矿浆均匀性及药剂和煤粒的碰撞概率,从而强化浮选分离效果。在以上不同浮选分离强化方法及技术中,絮凝浮选、超声驻波团聚、纳米气泡浮选、湍流强度调控及捕收剂分子设计优化等均在实验室研究阶段,向工业化应用发展的过程中还需开展大量基础理论研究及半工业化研究,而寻求成本效益卓越的新型药剂、浮选设备升级赋能、浮选工艺智慧创新及浮选矿浆预处理精细强化或将是现有选煤厂强化微细煤泥浮选分离效果较妥当且切实可行的方案。

摘要：不仅高瓦斯且易自燃煤层矿井存在火灾隐患,低瓦斯、易自燃煤层矿井同样存在高瓦斯聚集区,需设计合理的综合防灭火系统以确保矿井安全生产。本文已永定庄煤业3-5#煤层为背景,系统分析矿井生产中潜在火灾危险源并指出防治对策,根据该矿的地质条件、开采工艺及注惰性气体防灭火方法、喷洒阻化剂防灭火方法和黄泥灌浆防灭火方法的适应性及优缺点设计得到以日常注氮为主要方法,喷洒阻化剂为辅助手段,黄泥灌浆系统为备用措施的综合防灭火系统,为矿井防灭火系统设计提供借鉴。

摘要：为了提高钛合金细棒材的矫直精度,保证钛合金紧固件质量,依据钛合金材料属性和弹塑性理论,提出采用滚压反弯方式来提高矫直效果的辊型设计方法。在辊型设计过程中,根据细棒材的矫直变形规律,提出了εt-10εt矫直硬化系数模型,对细棒材变形的应力-应变关系描述更为准确;结合屈雷斯加屈服准则,分析了滚压反弯矫直的优点;并从接触强度、弹性变形及滚压力限制等角度建立了细棒材二辊矫直辊缝求解模型。在考虑应力中性层偏移、材料硬化规律和残余应力释放等因素对反弯曲率比的影响基础上,结合具体实例,给出了细棒材二辊矫直辊型设计曲线,并对矫直过程进行数值模拟。分析了矫直过程中影响棒材矫后精度的各参量状态,结果表明:采用设计辊型的棒材矫后直线度为0.41 mm·m^-1,二次回弹挠度为0.1737 mm·m^-1,预测弹复后直线度小于0.584 mm·m^-1;最终,利用矫直试验验证了该设计方法的正确性及有效性。

摘要：采掘机械的高效运行是煤矿企业降低生产成本,提高生产效率,实现利润最大化的主要途径之一。截齿作为采掘机械的关键消耗部件,其可靠性直接决定了采掘机械的工作性能和使用寿命。在采掘过程中,将煤岩视为正常工作载荷,将矸石和断层视为随机冲击载荷。截齿受煤岩引起的自然磨损及矸石和断层引起的载荷冲击的影响,其失效是磨损退化导致的软失效和随机载荷冲击导致的硬失效相互竞争的结果。由于矸石和断层具有一定的体积和硬度,随机载荷冲击会持续一定的时间,并在不同硬度下对截齿的磨损产生不同的加速作用。同时,截齿抵御致命性冲击的能力会随着磨损程度的增加而减弱。通过考虑持续冲击、变速率加速退化和硬失效阈值变化对截齿磨损的影响,研究了随机载荷冲击下截齿竞争失效的可靠性建模。首先,通过同时考虑自然磨损退化、冲击瞬时退化以及冲击持续时间内的变速率加速退化,构建了随机载荷冲击下截齿的退化模型。其次,在此基础上构建了竞争失效模式下截齿的可靠性模型。最后,基于工程数据对截齿的可靠性模型进行了数值实验和有效性分析。结果表明考虑持续冲击、变速率加速退化和硬失效阈值变化的截齿竞争失效可靠性模型符合工程实际,为截齿的设计优化、维修决策和备件管理提供了理论基础。

摘要：针对企业能源信息系统要求数据采集速度高、需要把一些孤立的数据流程化地整合在一起的特点,设计了EMS系统与SIS系统之间的数据接口。介绍了EMS系统与SIS系统通信关键技术,设计了基于OPC通讯方式的实时数据接口方案、接口程序通讯配置、点配置表等,同时在采集模块中进行实时数据积分处理。

摘要：金属层状复合板波纹辊轧制成形技术是一项变革性技术。为研究动态轧制力对波纹辊轧机振动特性和分岔行为的影响,考虑了波纹辊轧机动态轧制力、波纹界面间的非线性刚度和非线性阻尼,建立了基于动态轧制力的波纹辊轧机非线性振动数学模型。运用多尺度法求解了波纹辊轧机辊系在动态轧制力激励下的非线性振动幅频特性方程。分析了动态轧制力幅值、非线性刚度系数和非线性阻尼系数等参数对非线性振动的影响。通过最大Lyapunov指数、分岔混沌图、Poincaré截面和相轨迹等方法分析了轧制力的动态变化对系统稳定性的影响,设计了分岔反馈控制器对轧制力动态变化诱发的分岔行为进行控制,并且通过数值仿真验证了控制器设计的正确性和可行性。

摘要：针对近年来常规弹药制导化改造对经历高动态环境的加速度传感器的迫切需求,该文设计了一种抗高过载、低量程的微机电系统(MEMS)电容式加速度传感器。该加速度传感器使用4组折叠梁组对可动结构进行支撑,并带动其在敏感方向移动,同时敏感结构采用差分式电容检测结构和叉齿止档限位结构方案,降低了结构受冲击时的区域应力,提高了输出信号增益及传感器灵敏度。理论计算和有限元分析结果表明,传感器轴向灵敏度为0.22 pF/g(g=9.8 m/s2),可承受轴向幅值为3×104g、脉宽约8 ms的加速度冲击。

摘要：钻锚机器人是实现煤矿综掘智能化的重要装备,其机械臂的控制效果直接影响钻锚机器人支护作业的安全性和高效性。钻锚机械臂的控制通常采用PID控制器,但在环境恶劣、煤层复杂的工况下,PID控制器的参数选择对控制效果影响较大,且由于受整数阶PID控制算法和传统经验调参的限制,难以在短时间内找到控制效果最好的一组参数,导致机械臂末端不能及时准确定位。基于机器人技术、分数阶控制技术和智能优化算法,采用数值建模与仿真分析相结合的方法,利用鲸鱼算法(WOA)对分数阶FOPID控制器进行参数整定并应用于机械臂的运动控制。基于旋量理论利用D-H法建立机械臂关节坐标系及坐标变换矩阵表达式,采用蒙特卡洛算法求解机械臂工作空间点云图;基于独立关节控制理论利用Matlab-Simulink软件,并结合分数阶FOPID控制技术,搭建机械臂关节处液压马达/油缸单输入-单输出系统模型。基于遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)、鲸鱼算法(WOA),搜索算法(GPS)4种智能优化算法,从标准方差、超调量、稳定时间3个动态指标进行对比,分析液压马达/油缸的不同控制组合策略下阶跃影响的效果。通过仿真分析验证了鲸鱼算法(WOA)对整定FOPID参数的有效性。研究工作为无人钻锚机械臂精准定位和自动支护奠定了理论基础,同时也为相关运动控制策略设计提供了参考。

摘要：针对推荐算法中的数据稀疏问题,通常引入社交数据作为辅助信息进行社会化推荐。传统的社会化推荐算法忽略用户的兴趣迁移,导致模型无法描述用户兴趣的动态变化特征,也忽略了社交影响的动态特性,导致模型将很久以前的社交行为与近期社交行为同等对待。针对这两点提出一种社交信息动态融合的社会化推荐模型SLSRec。首先,利用自注意力机制构建用户交互物品的序列模型,以实现对用户兴趣的动态描述;然后,设计具有时间遗忘的注意力机制对社交短期兴趣进行建模,并设计具有协同特性的注意力机制对社交长期兴趣进行建模;最后,融合社交的长短期兴趣与用户的短期兴趣来获得用户的最终兴趣并产生下一项推荐。利用归一化折损累计增益(NDCG)和命中率(HR)指标在稀疏数据集brightkite和稠密数据集***上把所提模型与序列推荐模型(自注意力序列推荐(SASRec)模型)和社会化推荐模型(社会推荐的神经影响扩散(DiffNet)模型)进行对比验证。实验结果显示,SLSRec模型与DiffNet模型相比,在稀疏数据集上的HR指标提升了8.5%;与SASRec模型相比,在稠密数据集上的NDCG指标提升了2.1%,表明考虑社交信息的动态特性使推荐结果更加准确。

摘要：由于传统浅层模型对故障的表征能力有限,同时信号特征的提取又过分依靠专家经验,针对这些问题,提出了一种基于深度一维卷积神经网络(D-1DCNN)的轴向柱塞泵故障诊断方法。首先,采集了柱塞泵正常、松靴、滑靴磨损、中心弹簧失效、配流盘磨损5种状态下的振动信号,并将这些信号制作成样本集,加以标签标记,将样本集划分为训练样本与测试样本;然后,将样本输入到D-1DCNN中,进行了训练样本信号的特征提取工作,通过前向传播和反向传播方式得到了D-1DCNN的具体模型;再使用SoftMax分类器对测试样本进行了分类,并对网络模型中的参数进行了调整,得到了柱塞泵故障诊断的准确率值;最后,通过西储大学的轴承故障信号对此进行了仿真对比。研究结果表明:采用该方法对轴向柱塞泵故障进行诊断,其准确率可达到100%;使用D-1DCNN对柱塞泵进行故障诊断时,不需要人工设计或提取特征过程便可实现诊断过程的智能化;对于不同的故障诊断对象,该方法也具备良好的诊断效果,因而具有一定的普适性。