为研究机械搅拌式浮选装置各可变操作参数对气泡分布特征的影响规律,选择仲辛醇作为起泡剂,利用图像分析法测定了不同条件下气泡的粒径分布,同时采用表面张力仪测定了不同条件下的表面张力。研究表明,随着药剂浓度由0.011 mmol/L逐渐增大到0.154 mmol/L,表面张力由73.577 mN/m线性减小到72.544 mN/m,气泡粒径逐渐减小,当达到临界兼并浓度0.103 mmol/L时,气泡粒径稳定于0.593 mm,仲辛醇的吸附浓度约为0.255μmol/m2。气泡粒径随着叶轮转速(1 494~2 494 r/min)的增大而线性减小,且药剂浓度越大,气泡粒径降幅越小。随着吸气量由0.1 L/min增大到0.9 L/min,气泡粒径逐渐增大,且药剂浓度越低,气泡粒径增幅越大。气泡上升过程中其粒径随着取样高度(0~20 cm)线性增大,但药剂浓度越高,气泡粒径增幅越小。在各操作参数的研究范围内,药剂浓度小于等于临界兼并浓度时,取样高度对气泡粒径影响最显著,药剂浓度高于临界兼并浓度时,吸气量对气泡粒径影响最显著,而叶轮转速对气泡粒径影响最不显著。

关键词：浮选;;气泡;;粒径;;Sauter直径;;表面张力;;吸气量

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传统的智能诊断方法一般都是基于“特征提取+分类器”模型,其核心在于特征值的提取以及分类器的设计。针对不同的诊断对象,通常需要根据先验知识提取不同的故障特征值,这必将给最终的诊断结果带来诊断误差;与此同时,传统的分类器一般使用浅层模型,这使得其难以表征信号与装备运行状况之间复杂的映射关系。在这种背景下,HINTON等提出了深度学习(Deep Learning)概念。相对于传统人工智能诊断方法建立的浅层模型,深度学习理论的核心在于模仿生物大脑的思维学习模式,建立深层次学习模型,结合海量的训练样本,有效学习样本数据中隐含的特征,从而建立表征样本信号与诊断对象健康状况之间复杂的映射关系。作为深度学习算法的典型代表,深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,简称DCNN)以及深度信念网络(Deep Belief Network,简称DBN)通过建立深度学习模型,能够自适应提取故障特征及对设备健康状况进行智能识别,避免了信号处理及对专家经验的依赖。本论文在国家自然科学基金项目(51575168)的资助下,对深度学习方法在旋转机械故障诊断中的应用进行了研究。论文主要研究工作如下:(1)探究了变分模态分解(Variational mode decomposition,简称VMD)基本原理。针对VMD在实际应用过程中需要根据先验知识确定惩罚函数和分量分解个数这一缺陷,论文提出了一种改进算法,即广义变分模态分解(Generalized variational mode decomposition,简称GVMD)。该方法减少了人为因素对分解结果造成的主观影响,将信号分解转化为非递归、变分模态分解方式,能够有效分离频率成分相近的谐波分量,能够有效解决信号分离时可能出现的模态混叠问题。仿真信号以及实验信号的分析结果验证了GVMD方法的有效性。(2)DCNN通过建立深度学习模型,避免了对信号处理方法与专家经验的依赖。但是作为一种大数据处理工具,当训练样本数较少时,诊断精度将受到一定影响。而我们在工程实际中能够获取的带标签样本信号数是有限的,为充分利用DCNN自适应提取特征的能力,基于Fisher准则的DCNN算法(Fisher-based Deep Convolutional Neural Network,简称FDCNN)在DCNN基础上引入了类内和类间约束的能量函数模型,能够适用于小样本情况下的特征提取及故障诊断。但是该方法中的模型参数需要人为选择,这必然给诊断结果带来一定影响。针对其缺陷,论文提出了一种自适应Fisher准则的深度卷积神经网络(Adaptive Fisher-based Deep Convolutional Neural Network,简称AFDCNN)方法。该方法首先采用优化算法得到最优能量函数模型参数,继而直接从原始时域信号中自动提取故障特征,最后实现故障诊断。对齿轮故障以及轴承故障仿真和实验信号的分析结果表明,该方法可以有效地实现小样本下的旋转机械故障智能诊断。(3)作为深度学习算法典型代表之一的DBN,通过对原始样本数据逐层学习发现其数据分布式特征,从而完成样本识别。与此同时,在将获取的振动信号输入构建的DBN模型时无需信号重构,因而已受到越来越多研究者的关注。但是DBN依然存在网络结构需要人为设定的缺陷,这也限制了DBN在工程实际中的应用。为解决DBN网络结构难以确定及如何提升其在工程实际应用中的诊断效率问题,论文提出了一种新的深度信念网络,即结构自适应深度信念网络(Structure Adaptive Deep Belief Network,简称SADBN)。与DBN相比,SADBN以网络结构熵误差以及计算成本为考量指标,从而确定优化后的网络结构,有效提高诊断精度及效率。对齿轮故障以及滚动轴承故障振动信号的分析结果表明了改进网络的有效性。(4)针对旋转机械的复合故障特征提取困难这一现状,本论文将AFDCNN以及SADBN分别引入旋转机械的复合故障诊断之中,提出基于AFDCNN方法的旋转机械复合故障诊断方法以及基于SADBN方法的旋转机械复合故障诊断方法。以齿轮箱为诊断对象,分别根据AFDCNN及SADBN方法设计相对应的仿真和实验模型,通过仿真与实验分析,表明两种方法能够满足要求。

关键词：旋转机械;;故障诊断;;深度学习;;GVMD;;AFDCNN;;SADBN

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手工绘图和计算机绘图都是中职院校机械专业学生必学的专业基础课,对后期学习专业课起着重要作用。目前,学校将这两门课分开教学,存在一定弊端。因此,本文重点分析了对机械制图和计算机绘图的一体化教学进行改革的必要性和积极意义。对这两门课进行整合有利于减少资源的浪费,减轻教师教学压力;激发学生的学习兴趣,增强教学效果;利用信息化手段,提高教学质量。

关键词：机械制图;;计算机绘图;;教学

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文章进行了机械加工表面质量的影响因素及其对策的初步探究,结合具体实际工艺流程进行了机械加工表面质量存在的主要影响因素的分析并简单论述了形成这一现象的原因,最后对提高机械加工表面质量对策提出几点合理化建议。

关键词：机械加工;;表面质量;;加工方法;;改进措施;;工艺流程

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机械自动化技术是机械制造也不断发展和进步而产生的一种基于计算机系统的技术类型,其是机械制造业对产品制造的质量和精密性要求不断提高的背景下出现的一种先进的设计和制造技术。从机械制造行业本身的角度来看,其产品制造无论是从设计流程还是生产流程方面都具有很高的技术性要求,在这种背景下,自动化技术的应用对机械制造产业就具有非常重要的意义,文章通过对相关的自动化技术类型的介绍,简要分析各类技术在机械制造中的具体应用。

关键词：机械自动化技术;;机械制造;;应用

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随着我国工业水平的不断发展,国家整体的工业机械化生产力也随之提升,但与此同时,噪声污染也成为近代工业发展的一项阻碍,因此,在工业生产中开展减震降噪技术,有着极为重要的意义。为了帮助相关人员对此展开深入化的理解和认识,文章针对机械设计中的减震降噪技术进行深入探究,希望能够起到一些积极的参考作用。

关键词：机械设计;;减震降噪;;应用

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高端机械装备再制造在一定程度上节约了我国的资源,符合环保的现代理念。无损检测在设备再制造中具有极其重要的地位。本文对报废高端机械设备的无损检测的特征以及涉及的无损检测技术进行了汇总,并对该无损检测存在的问题和难点进行了分析。

关键词：高端机械装备;;再制造;;无损检测

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简要介绍了安全控制系统的核心,详细介绍了ICS Trusted系统的硬件、软件、防喘振控制软件包、综合机组控制(ITCC)、紧急停车装置(ESD)的功能特点和主要组成。并基于ICS Trusted系统设计实现了某压缩机组的安全控制,在运行过程中展现了良好的控制性能和经济性。

关键词：安全控制;;ICS Trusted;;旋转机械;;综合机组控制;;紧急停车装置

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采用先进的钨合金生产和检测工艺,研制了高密度、大尺寸的钨合金屏蔽件。其微观结构均匀,但在某些局部地区的W颗粒和液相的分布是不均匀的,存在大约10μm残余气孔。通过超声波检测,在屏蔽部件内部未检测到超过3 mm的残余气孔。开发的钨合金屏蔽件满足了对辐射源进行屏蔽的作用,对转运过程中的安全性也进行评估。

关键词：钨合金;;射线屏蔽;;微观结构;;机械性能

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在冶金企业中,冶金机械设备的维修管理,属于冶金企业获取经济效益的核心所在。作为冶金企业的管理层人员,应该要清楚,在科技日新月异的现代,冶金事业的经济稳步上升的重要保障就是机械的先进性关系到产出效率。因此,围绕经济生产的核心加强冶金技术的管理,做好冶金机械设备的维修管理工作,做好全面的防护工作,能保障每项工作的顺利进行和能有助于工作效率的有效提升,或者达到事半功倍的效果。就此,本文对冶金机械设备维修策略进行分析。

关键词：冶金机械;;设备维修;;策略分析

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