废旧磷酸铁锂电池破碎产物的涡流分选研究

文章以废旧磷酸铁锂电池为研究对象,提出利用涡流分选的方法分离回收废旧磷酸铁锂电池中的铜、铝与正极材料磷酸铁锂。使用COMSOL Multiphysics多物理场耦合分析软件对磁辊表面磁场强度分布进行模拟,并建立了涡流分选的力学模型;分析了磁场强度、颗粒半径、磁辊转速、进料速度等因素对涡流分选效果的影响;最后,设计涡流分选试验验证了模型的准确性,得到了影响废旧磷酸铁锂电池破碎产物涡流分选效果的可控制因素与其他干扰性因素。模拟与试验结果表明,在2~15mm范围内,分选效果与破碎材料直径为正相关关系,当磁辊转速为600~800r/min时分选达到最大效果,而进料速度对分选结果影响不明显。

废旧磷酸铁锂电池破碎产物旋振筛分仿真分析与实验研究

对于废旧磷酸铁锂电池大量报废回收的现状,文章将振动筛分分选的方法用于分离回收废旧磷酸铁锂电池负极片中的铜和碳粉。使用EDEM仿真软件对破碎后的正、负极片的旋振筛分过程进行模拟,利用SolidWorks软件建立旋振筛的三维模型,并运用ANSYS Workbench软件进行模态分析,得到筛机的各阶固有频率;选取远离筛机的振动频率,采用正交实验探究振动频率、料层厚度、偏心块夹角对旋振筛筛分效率的影响;最后利用旋振筛分实验对仿真结果进行验证。实验结果与EDEM软件仿真结果相一致,验证了EDEM仿真模拟的可行性与有效性。

Kmeans应用与特征选择

在各行各业发展中,都积累了大量的数据,而数据往往是没有先验标签的,我们需要在数据中自动发现规律,例如自动发现数据中有哪几类,每一类有什么性质。而kmeans聚类算法就是针对这一类问题的有效解决方案。本文中,我们介绍了kmeans的方法,并且进行了实验,着重讨论了质心初始点的选取方式和聚类特征的选取方式,最终验证了kmeans算法的有效性。

废动力电池破碎产物的风选特性分析及试验

针对传统废动力电池火、湿回收方法能耗大、环境污染严重等问题,提出分离废动力电池破碎产物中铜和铝的1种新方法,建立了二者在气流场中的运动数学模型,由此推导了风选机的风选效率公式。根据建立的数学模型,采用数值分析法,综合研究气流速度、破碎产物初速度、破碎产物最小粒径、粒径比、密度比、形状系数对风选效果及效率的影响,求解出废动力电池破碎产物粒径在0.20~22.00mm的最优风选参数。基于优化结果,采用FLUENT的RNGk-ε湍流模型和离散相模型(discrete phase model,DPM)模拟了废动力电池破碎产物的风选过程。最后,试验风选了粒径在5.00~22.00mm的铜和铝,分离率达到100%,验证了该数学模型的正确性。研究结果表明:当粒径比大于密度比时无法完成风选;随着形状系数的减小,为达到风选目的就必须减小粒径比及气流速度,并且风选效率也会随之降低;增大破碎产物粒径及形状系数能有效提高风选效率及单台风选机的风选粒径范围。

废动力电池破碎产物风选过程参数分析

基于废动力锂电池正负极材料破碎产物,提出了一种分离铜和铝的新方法。建立了铜铝颗粒在风场中的运动方程,采用二元回归分析构建了水平位移差的回归方程;基于Fluent仿真,分析了气流初始角度和风箱出风口大小对风选效果的影响,从而确定合适的风选参数。基于选定风选参数,采用离散相模型模拟铜铝混合物粒径在1~3 mm时的风选过程,结果显示分离率在95%以上。对铜铝颗粒混合物进行风选实验,分离率达到93%,验证了运动方程的准确性。研究表明:水平位移差与有风区高度、气流初始速度之间存在多元回归关系,可为风箱设计提供理论依据。

基于EDEM的废旧锂电池正极片破碎参数分析及试验研究

为研究废旧动力电池正极片的最佳破碎参数,解决电池正极片上正极材料与铝箔集流体的分离问题,为后一步分选筛分做准备,通过建立破碎机三维模型,借助EDEM离散元分析软件,创建电池正极片的黏结模型,对电池破碎过程进行数值模拟,探求破碎机转速、破碎时间、放入物料数3个影响因素对电池正极片的影响规律。采用正交试验设计,得到破碎效果最佳的参数组合。结果表明:当破碎机转速为34000 r/min、破碎时间为20 s、放入物料数为1片时,破碎效率最高,破碎效果较好。

成长中的共享单车

最近共享单车有点火,似乎一夜之间,一辆辆雨后春笋般的共享单车出现在城市各地,开始了自己的成长之旅.自行车作为一种短距离出行工具,也有助于城市“慢交通”系统的搭建.搭配步行或者公交车、地铁等交通方式,共享单车可用作换乘接驳,这不仅节省了市民的出行成本,还对城市的低碳、绿色和可持续发展有不可忽视的推动作用.比起传统的公共自行车,共享单车更加便利,“无桩”的设计使得停放更加自由.共享单车是低碳、环保、有氧健身、方便、舒适能让大多数人享受到的一种交通工具.因为是新事物,所以共享单车在秉持自身优势的同时还有许多缺点需要改进.

Kmeans应用与特征选择

在各行各业发展中,都积累了大量的数据,而数据往往是没有先验标签的,我们需要在数据中自动发现规律,例如自动发现数据中有哪几类,每一类有什么性质。而kmeans聚类算法就是针对这一类问题的有效解决方案。本文中,我们介绍了kmeans的方法,并且进行了实验,着重讨论了质心初始点的选取方式和聚类特征的选取方式,最终验证了kmeans算法的有效性。

基于SolidWorks静力学分析及迭代优化设计

托架作为工程技术领域重要的零部件,其结构好坏直接影响安全生产。以托架零件为研究对象,利用SolidWorks对其进行静力学分析,得到四个孔处承受最大压力为3.23×10^8N/m^2,最小安全系数为1.921,满足初步设计强度要求;为了获得最优化设计,采取静力学有限元分析和设计算例迭代优化的方法,自动更改参数值并优化计算,共获得15组参数,其中:圆角半径10mm、背板边高度7.5mm、底板厚度2.5mm为最优设计,此时四个孔处承受最大压力为3.6733×10^8N/m^2,最小安全系数为1.68亦满足强度要求。

废动力电池破碎产物的静电分选脱离角研究

基于废旧磷酸铁锂电池极片破碎产物,提出使用静电分选分离铜、铝及正极片的方法。使用COMSOL多物理耦合软件对高压静电场的电场强度分布情况进行模拟,建立了高压静电分选的动力学模型。分析了静电极电压、转辊转速对静电分选物料脱离角的影响,确定物料最佳脱离的参数设置;软件模拟与试验结果对比表明,小粒径物料有助于分离,静电极高电压有助于破碎产物的分离,有利于在实际生产应用中使混合物料在脱离阶段得到分离。

基于安全节能的定形机滤网自清理系统

阐述了定形机的工作原理,介绍了定形机的节能方法,提出一种新型定形机滤网自清理系统的设计方案,指出了定形机滤网的研究现状及抽拉式过滤网、内置式过滤网存在的问题,并介绍了定形机滤网自清理系统的工作原理,通过实例对比验证了定形机滤网自清理系统的优点。结果表明,定形机滤网自清理系统的应用对印染企业减少火灾隐患、提高产品稳定性、降低能耗、提高自动化程度起到了积极的作用。

新职教法背景下模具设计专业《机械制图》课程的“岗课赛证思”融合路径探索

以《机械制图》课程作为协同育人机制改革的切入口,实施“全员、全过程、全方位”的教授模式,提出将思政教育融入岗位技能、课程教学、技能比赛和职业技能认证等培养环节,全面提升学生的综合素质和职业竞争力。