基于人工神经网络的气体泄爆最大超压预测研究

为解决传统经验公式在预测气体泄爆中最大超压出现时的较大偏差或过于保守的问题,提出使用人工神经网络预测气体泄爆最大超压。基于124组实验数据,采用BP与RBF神经网络,通过优化算法计算与迭代循环对泄爆样本中的影响因素进行降维与选择,并确定2类神经网络本身在学习与计算气体泄爆样本时的相关参数。结果表明:PCA（主成分分析法）在当前样本条件下的降维效果较差,而通过迭代对比确认气体泄爆样本中的5类特征全部保留时神经网络的训练模拟效果最好;通过对124组实验数据进行随机挑选训练集与测试集的训练模拟结果发现,神经网络对气体泄爆中最大超压的预测效果较好;通过对比Molkov提出的和经Fakandu等改进的NFPA 68经验公式以及2类神经网络的预测结果表明,神经网络相比于传统气体泄爆经验公式具有明显优势。     

基于遗传算法的汽车零部件渐变可靠性演化分析

传统的汽车零部件渐变可靠性演化分析方法在分析上准确度较低,为此设计一种基于遗传算法的汽车零部件渐变可靠性演化分析方法。建立可靠性指标以及故障类型分布函数,选取合适的疲劳理论,判断零件形变的等效应力,并采用累积损伤法预测某一汽车零部件所产生的疲劳损伤,计算零部件临界失效状态,采用遗传算法确定汽车零部件剩余寿命,以此完成基于遗传算法的汽车零部件渐变可靠性演化分析。实验对比结果表明,此次设计的基于遗传算法的汽车零部件渐变可靠性演化分析方法比传统分析方法分析准确度高,很好的反应车辆在磨损状态下可靠性变化情况,为车辆零件的磨损渐变可靠性提供理论参考。     

片式电阻防硫化可靠性技术研究

针对某模块产品中片式电阻出现硫化失效问题,通过对片式电阻硫化的机理研究,结合高可靠非封闭结构产品及使用环境要求,开展了多种质量等级电阻、工艺方案、工艺材料的耐硫化环境试验。通过多组试验的对比,提出了非封闭结构产品中片式电阻防硫化的可靠性技术解决方案。     

汽车前风挡玻璃油雾现象分析及管控建议

本文采用FTIR/GCMS/PY-GCMS联合分析手段对某车型前风挡玻璃内侧油雾成分进行了分析,结果表明油雾的主要成分为邻苯二甲酸酯类物质。基于油雾产生的实际工况及油雾产生的基本原理推断,油雾产生的原因为车内环境内SVOC物质挥发并在前风挡玻璃内侧冷凝所致。针对邻苯二甲酸酯类SVOC物质的管控,本文通过对比分析行业内主流的重量法及光泽度法的优缺点,基于车内环保属性及实际应用场景风险管控角度,提出了雾化指标应同时管控重量法及光泽度法的技术建议。     

分散式污水处理设施集约化管理创新探索

随着近年来大量农村污水处理设施的新建,项目污水处理设施面广、点多、单体规模小、污染物浓度变化大、经营困难等问题凸显,如何突破困境找到一条相对适合分散式污水处理设施的运营管理十分必要。本文提出了集约化管理创新探索,在生产标准化管理、人力资源管理、安全管理、设备设施管理及物资管理等方面全方位的总结了运营管理经验,为分散式污水处理设施管理提供了参考和借鉴。     

生物柴油产业链分析

生物柴油是指由植物油、动物油脂等制备得到的单烷烃酯类。它是一种环境友好、清洁排放的燃料,因此是非常理想的石油柴油替代燃料。本文从生物柴油产业链中的原料来源、生产工艺、产品应用以及其效益等方面对这种新型的清洁燃料进行了简单介绍。总之,生物柴油是一种很有发展前景的生物质燃料。     

基于TiO2载体的锰铈系低温SCR脱硝催化剂研究进展

开发低温、高活性、高抗硫抗水性能的选择性催化还原(SCR)脱硝催化剂已成为国内外的研究热点。综述了基于TiO2载体的锰铈系低温脱硝催化剂的脱硝性能,探讨了助剂掺杂改性、制备方法、反应条件等对催化剂脱硝性能的影响,总结了现有低温脱硝催化剂的技术难点,指出SCR催化剂的研究需要着重考虑以下几方面:深入研究催化剂的反应机理和中毒机理;研究催化剂的循环再生;探究拓宽催化剂温度窗口,使其适应不同的温度条件。