基于Moldflow和BP神经网络的火灾报警器壳体成型工艺参数优化

以火灾报警器壳体为研究对象,在Moldflow软件中进行壳体的模流分析,以寻求壳体的翘曲变形量最小为求解结果。通过设计正交试验和进行极差分析,确定了注塑工艺参数对壳体翘曲变形量的影响趋势,最终优化后的壳体最大翘曲程度降低了11.3%,此时的最佳注塑工艺参数为熔体温度为205℃,模具温度为50℃,保压时间为16s,注塑压力为95MPa,注射时间为1.6s。通过建立壳体翘曲变形量的BP神经网络参数模型,对塑件的翘曲值进行了预测,预测结果证明预测值的精度较高,可以有效提高模具的设计效率和可靠性。

基于案例的我国消防响应问题及对策

从1998-2003年《中国火灾统计年鉴》和2004-2007年《中国消防年鉴》以及网络调研的重特大火灾案例数据中,挑选了有比较详细的消防响应情况的案例112起,分析了我国当前消防响应中存在的主要问题,利用火灾发生发展以及消防科普教育、消防安全管理等相关理论,对这些问题产生的原因进行了讨论,并给出了相应的对策。该项研究可以为我国城市消防安全保障能力评估等提供研究基础,并可供相关消防管理部门在制定消防力量规划、设计、建设实施、管理维护等决策时提供参考依据。