航空列管换热器失稳问题研究

针对列管式换热器的导流管工作失效问题,根据GB151和JB4732标准的相关规定和计算方法,结合有限元软件对端板-导流管-折流板典型结构的仿真结果,形成了一套适用于管程式换热器的计算方法。研究表明,通过该方法计算得到的结果与试验结果基本一致,两者误差<5%,可见利用该方法能有效进行列管结构的稳定性分析,为产品的研制生产提供保障。

基于DHMM和SVM的机械密封端面接触状态识别

搭建非接触式机械密封试验台,采用声发射传感器对机械密封接触状态进行监测,并采用离散隐马尔科夫模型和支持向量机方法对采集的信号进行模式分类识别。同时,采用电涡流传感器直接测量机械密封端面膜厚来验证发射传感器的测量结果。结果表明,离散隐马尔科夫模型和支持向量机方法均具有较高的识别准确率,其中支持向量机能更有效地实现机械密封接触状态的识别,从而能够实现机械密封性能的监测。

机械密封的健康评估研究

机械密封端面膜厚状态是表征机械密封健康状况的重要参数,通过评估密封膜厚状态可以有效的延长机械密封的使用寿命,降低机械工作过程中的故障率。为了评估流体动压型机械密封开启过程的健康状态,该研究通过在实验平台上利用声发射和电涡流传感器对其信号进行实时监测并采集信号。将实验采集的信号进行处理,利用KPCA方法降维优化抽取的特征参数,采用DHMM算法建立模型进行训练并测试。结果表明,DHMM模型能够对机械密封的健康状态进行有效的评估。

声发射机械密封端面摩擦状态识别

针对现有监测技术对于机械密封端面摩擦状态的识别较难推广到工业现场进行实时监测,提出一种基于声发射的机械密封端面摩擦状态识别的方法。通过建立实验台对机械密封在工作过程中的信号进行采集;利用小波包分析法对信号进行降噪;对预处理后的数据进行特征提取;建立Elman神经网络对机械密封端面的摩擦状态进行识别。实验结果表明:通过建立的Elman神经网络对提取的声发射特征进行识别,能够很好地识别机械密封在工作过程中所处的摩擦状态。因此,提出的方法可以对机械密封端面的摩擦状态进行有效的实时监测。

基于Elman神经网络与PSO算法的机械密封端面摩擦状态识别

声发射法可用于监测机械密封工作过程中端面的摩擦状态。为准确提取机械密封端面声发射信号特征,提出了一种利用PSO算法(Particle Swarm Optimization,粒子群优化)对Elman神经网络进行优化的方法。采用该方法对机械密封端面的摩擦状态进行识别,并比较了优化前后神经网络对机械密封端面摩擦状态的识别率。结果表明:经过PSO算法优化后的Elman神经网络对机械密封的端面摩擦状态有更高的识别率,从而实现了对机械密封端面摩擦状态实时有效的监测。

坚持以党的十七大精神为指导努力提高农村少数民族人口素质

胡锦涛总书记在党的十七大报告中指出：“牢牢把握各民族共同团结奋斗、共同繁荣发展的主题，保障少数民族合法权益，巩固和发展平等团结互助和谐的社会主义民族关系”。要实现这一宏伟目标，必须进一步提高少数民族、特别是农村少数民族人口的素质。我市作为多民族地区，进一步提高农村少数民族人口素质，不仅是促进民族团结、构建和谐社会的需要，也是加快我市新农村建设、促进城乡统筹发展、经济社会全面进步的重要举措。