制粒时间对干法制备氮化硅颗粒致密性的影响

为探究陶瓷干法制粒时间对氮化硅陶瓷颗粒致密性效果的影响,基于自行搭建的制粒时间-颗粒致密性实验平台,对不同制粒时间下颗粒含水率、微观形貌、颗粒强度进行对比分析。研究结果表明,随着制粒时间增加,氮化硅颗粒含水率呈现线性降低趋势,颗粒微观形貌先后表现为三种状态:粗糙、光滑以及出现裂痕。造粒时间为5 min时,成形氮化硅颗粒含水率约为9%,达到生产最优值,并且SEM图像显示氮化硅颗粒表面光滑无裂痕,同时颗粒强度达到实验测量最高值2.5 N。

干法制备SiC颗粒压缩度与粒化时间的影响

为了改善干法制备SiC颗粒存在的压缩度偏小等缺陷,研究造粒过程中粒化时间对SiC颗粒压缩度的影响。采用倾斜式强逆流混合干法造粒机对SiC粉体进行造粒,改变粒化时间,研究压缩度的变化。采用扫描电子显微镜和智能粉体特性测试仪对试样的性能进行分析,分析粒化时间与颗粒压缩度的关系。结果表明:粒化时间分别为4 min、6 min、8 min时,颗粒的压缩度分别为12.21%、13.56%、11.52%,粒化时间从4 min到8 min变化时,颗粒压缩度先逐渐地增大,粒化时间达到6 min后逐渐减小。结果显示,粒化时间为6 min时,颗粒的压缩度达到最优,该试验及结果能够有助于提高对干法制备SiC颗粒中粒化时间对压缩度影响的理解,并对制备高性能SiC颗粒提供一定理论指导。

弹性粗粒度动态弯曲时序相似性算法

针对动态时间弯曲(DTW)算法在提高计算速度同时不能兼顾分类正确率的问题,提出了一种基于朴素粒计算思想的弹性粗粒度动态时间弯曲(CG-DTW)算法。首先,通过计算时序方差特征的方法来获取较优的时序粒度,用粒度特征代替原始序列;其次,再代入执行DTW算法,允许动态调整被比较时序粒间的弹性大小,从而获得相对最优的时序对应粒;最后,在对应最优粒的情况下计算DTW距离。同时引入下界函数的提前终止策略进一步提高CG-DTW算法效率。实验结果表明,所提算法要比经典算法运行速率提高21.4%左右,比降维策略算法正确率提高近32.3个百分点,尤其是长序列的分类,CG-DTW能够在保持正确率的情况下兼顾较高的运行效率。CG-DTW在实际应用中能适应不确定长序列分类。

工艺参数对低钛型钒钛磁铁精粉烧结制粒的影响

研究了工艺参数对低钛型钒钛磁铁精粉烧结制粒行为的影响。研究结果表明:低钛型钒钛磁铁精粉的颗粒长大指数和均匀性指数随着制粒时间的延长而增大,当制粒时间超过5 min后,颗粒长大指数和均匀性指数的增幅降低,基本维持在一个稳定水平,准颗粒小球的强度和热稳定性随着制粒时间的延长先升高后降低;颗粒长大指数和均匀性指数随着圆筒转速的增大先升高后降低,而破损指数随着圆筒转速的升高先降低后升高,制粒小球的抗热粉化性能与圆筒的转速没有明显关系;颗粒长大指数、均匀性指数和热粉化指数随着填充率的升高先升高后降低,而破损指数随着填充率的增大先降低后升高;综合分析制粒时间、转速和填充率对低钛型钒钛磁铁精粉制粒的影响,混合料二混制粒时间应控制在5 min,圆筒转速应控制在22 rpm,填充率应控制在13%左右。

基于k平面聚类的时序数据粒化和预测

设计了一种针对时间序列的k平面聚类算法,在时间维度和数值维度上同时对所有时序数据点进行聚类,从而将所有数据点划分到若干个不等长的时间窗口.在每个时间窗口上建立线性模糊信息粒子,最终得到原始时间序列的分段线性粒化表示.为便于采用模糊推理系统进行时间序列的预测,还定义了这些线性粒子的距离,从而构建了一种基于线性模糊信息粒子的预测方法.实验表明,所提出的预测方法可以有效地对具有伪周期的时间序列进行长期预测.

气体发生剂沸腾制粒工艺影响因素研究

总结了气体发生剂沸腾制粒的特点和原理,认为堆积密度对产品燃速有较大影响。通过试验确定影响制粒堆积密度的重要因素为制粒时间和物料温度,分析得出最优的工艺参数,并提出通过混批提高最终产品一致性的建议。

应用精益六西格玛提高肾舒颗粒(无糖型)制粒工序生产制造能力

目的提高肾舒颗粒(无糖型)制粒工序生产制造能力。方法应用精益六西格玛DMAIC流程开展项目,通过收集内部顾客之声以确定度量指标及指标基线,使用微观流程图、Pareto图、树图识别出影响度量指标的影响因子,运用双样本T检验、DOE试验设计确定关键因子,最后使用响应优化器进行因子优化并实施改进和效果验证。结果确定了Y1(每服制粒时间)、Y2(制粒工序得率)两个度量指标及指标基线,识别出10个影响Y1、Y2的影响因子,最后确定了6个关键因子,使用响应优化器输出因子的最优参数并实施改进,经过效果验证证明Y1由平均236.4 min降低到189.8 min,Y2由平均94.0%提高到96.3%。结论肾舒颗粒(无糖型)等颗粒剂产品制粒时间、得率与粘合剂用量、进风温度、风量和蠕动泵转速密切相关,在生产过程中应进行有效控制。