浅谈影响烧结机头电除尘器效率的主要因素

针对烧结机头烟气、烟尘的特点,对影响机头电除尘器运行效率的主要因素进行了分析,并提出了一些应付不利因素的对策,为提高烧结机机头除尘器除尘效率和使用寿命,进一步加强和改善除尘器运行效果,实现达标排放提供了理论依据及技术方案。     

锅炉烟道气脱硫除尘超重机的工程应用

中小型锅炉烟道气脱硫除尘超重机是一种新型的高效脱硫除尘一体化技术,该设备体积小、效率高,操作方便、维修简单。在此论述中小型锅炉烟道气脱硫除尘超重机的工程原理和设计方案,讨论在设计和操作过程中存在的一些主要问题及解决措施。     

钢棒去皮机除尘器设计

钢棒去皮机是通过砂轮磨削除去钢棒表面铁锈的一种设备,在去皮过程产生的大量金属粉尘,导致环境污染,为此设计喷淋塔式除尘器作为钢棒去皮机的除尘装置。通过选择和计算的运行参数,设计了喷淋塔的结构和尺寸。对设计的除尘器效率验算结果表明:该除尘器可以满足去皮机环保要求,除尘效率达99.7%。     

机械安全性评估方法研究

针对目前机械安全和机械安全性概念模糊不清的问题,阐述机械安全、机械安全性及可靠性相关概念的区别,并进一步分析现有的机械安全性定性、定量及其他评估方法各自的优缺点,并最终得出结论:目前机械安全性定性评价主观性较强、定量评价部件多态性、非单调性、共因失效问题没有解决以及部件关键度计算过程复杂、不利于工程人员直接应用。针对存在的问题,最后给出了机械安全性定性评估模型和定量评估模型的设计方案。     

电弧焊触电事故原因分析

在总结生产实践中关于电弧焊作业在人身安全方面的经验和教训的基础上,归纳出重点针对工矿企业和野外作业的十种主要的触电事故因素,分别为：电焊机机壳漏电触电、人体触及电源触电、二次侧异常电压触电、特殊作业点触电、电焊机空载电压触电、不规范焊接回路触电、电焊机误接高电压电源触电、特殊焊接对象焊前处理不当触电、个人防范欠缺触电、安全管理措施落实不到位触电,对其逐一地进行了分析探讨。     

基于支持向量机的飞行安全隐患危险性评价

提出了基于支持向量机的飞行安全隐患危险性评价方法,建立了支持向量机模型。并以飞行安全隐患危险性评价的基本要素为输入节点,以评价结果作为输出节点,对空军某部的飞行安全状况进行了评价。结果表明:对于飞行安全隐患危险性评价问题,支持向量机方法较传统神经网络方法精度更高,速度更快,实际应用中也更易于实现。     

基于GWO-VMD算法的齿轮故障自适应特征提取

目的 齿轮产生故障时,利用其声发射信号进行自适应特征提取后诊断。方法 利用变分模态分解方法（VMD）对齿轮发生故障时的声发射信号进行分解。在现实状况中,采集声发射原信号噪声干扰大,导致特征提取准确度低,并且模态分解时参数需要人为调试设定。鉴于此,引入灰狼优化算法（GWO）,对模态分解个数k和二次惩罚因子α自适应选择最优参数后,对信号分解得到本征模态函数（IMF）。通过相关系数选出最佳IMF作为特征分量,计算其峭度和样本熵。结果 计算了各分量的相关系数,选取与原始信号最为相近的分量,分别计算其峭度和样本熵。分解后,齿轮故障声发射信号峭度高于正常的情况,而样本熵则偶然性表现为正常情况下的值大于故障条件下的值。结论 采用支持向量机对特征向量集进行分类识别,对比改进后的试验结果,GWO-VMD结合峭度–样本熵的方法能够有效地提取故障特征,判断齿轮状态是否健康。     

基于数据驱动的汽车部件温度预测模型研究

目的 基于某汽车在中国吐鲁番地区自然暴露的部件温度变化试验数据,预测该车在美国凤凰城地区气象环境下的汽车部件温度变化。方法 把汽车部件的温度作为输出变量,提取影响汽车部件温度变化的关键特征(试验时间、大气温度、太阳辐照)作为输入变量,同时运用公式对不同纬度地区部件受到的太阳辐照进行修正,以消除地理位置的影响。利用Python等软件构建机器学习模型,用吐鲁番试验数据训练模型,然后预测该车部件在美国凤凰城地区的温度变化。结果 梯度提升机模型具有良好的泛化能力和预测精度,其预测值与实际值的平均绝对误差均在3.3°以内,拟合优度R²均大于0.90。BP神经网络和随机森林算法模型也具有较好的预测精度。结论 利用汽车在我国试验站点进行的自然暴露试验数据,可以预测该汽车部件在国外相似地区气象条件下的温度变化。该研究对于依据汽车部件在我国的自然暴露试验结果预测其他国家相似地区自然环境下汽车部件的温度变化具有一定的指导意义。     

基于生理指标的建筑工人攀登作业疲劳实验研究

为研究攀登作业建筑工人生理疲劳状态的评测指标,提出1种基于生理指标的建筑工人攀登作业疲劳测度实验方法。首先,设计实验测量建筑工人的心率、皮肤温度、舒张压、收缩压4项生理指标,结合Brog’s RPE主观疲劳程度量表研究建筑工人生理疲劳的变化;其次,提取上述4项指标的平均值和标准差作为生理指标特征值,利用静息状态下生理指标特征值和疲劳状态下生理指标特征值进行方差分析、球形检验、T检验筛选出与疲劳相关的特征值;最后,利用支持向量机构建疲劳检测模型。研究结果表明：上述8项生理指标特征值与攀登作业工人疲劳具有显著相关性,疲劳检测模型的准确率为96.875%,研究结果可对攀登作业人员疲劳评估和疲劳预警具有实践性意义。     

Catalyzing success in community-based conservation

Efforts to devolve rights and engage Indigenous Peoples and local communities in conservation have increased the demand for evidence of the efficacy of community-based conservation (CBC) and insights into what enables its success. We examined the human well-being and environmental outcomes of a diverse set of 128 CBC projects. Over 80% of CBC projects had some positive human well-being or environmental outcomes, although just 32% achieved positive outcomes for both (i.e., combined success). We coded 57 total national-, community-, and project-level variables and controls from this set, performed random forest classification to identify the variables most important to combined success, and calculated accumulated local effects to describe their individual influence on the probability of achieving it. The best predictors of combined success were 17 variables suggestive of various recommendations and opportunities for conservation practitioners related to national contexts, community characteristics, and the implementation of various strategies and interventions informed by existing CBC frameworks. Specifically, CBC projects had higher probabilities of combined success when they occurred in national contexts supportive of local governance, confronted challenges to collective action, promoted economic diversification, and invested in various capacity-building efforts. Our results provide important insights into how to encourage greater success in CBC.