大型跳汰机机体有限元分析

为更好地指导跳汰机大型化过程中的机体设计并检验当前设计的合理性,以现30m^(2)三段跳汰机为研究对象,通过理论计算得出机体空气小庙内的低压风风压以及机体的许用疲劳应力,并以此为基础进行了有限元分析。结果表明:考虑安全系数,空气小庙内的低压风风压为35427.6Pa,机体许用弯曲疲劳应力为214 MPa;此条件下,当跳汰机机体钢板厚度为8 mm,且间隔750 mm加设筋板时,机体最大等效应力为69.7MPa,最大变形为0.9mm,机体结构安全,满足强度和刚度要求;若跳汰机大型化过程中,机体受到的空气压力变化较小,那么只要间隔一定距离加设筋板,机体就可以满足强度和刚度要求。研究结果为跳汰机进一步大型化提供了一定的理论支撑。

新型矿用皮带自移机尾缓冲结构设计

皮带自移机尾是综采工作面运输系统的重要组成部分,用于高产高效工作面顺槽刮板转载机与带式输送机机尾的快速推移和正确搭接,接受从刮板转载机来的物料,并转入皮带运输系统,满足工作面高进度、快推进的需要。目前,皮带自移机尾中间架缓冲床存在一定的使用缺陷,因此设计了一种新型皮带自移机尾缓冲床结构,即缓冲钢板与缓冲托辊复合式缓冲床结构。该结构具有耐磨、抗冲击、不损伤皮带的优点,将其应用在皮带自移机尾的中间架中,能够解决缓冲床损坏、皮带磨损快以及皮带自移机尾的服务期限等问题,提升煤矿生产运输的工作质量和生产效率。

新赛道 新商机 新希望——变化中的网版与新赛道网版(十一)

现代的电子元器件组装技术,随着电子元器件的小型化、微型化,以及器件间距、开孔尺寸越来越小,模版厚度越来越薄。为了增加焊锡膏释放率,一般采用电铸钢版或加纳米涂层的激光钢版,同时还要选择印刷精度较高、全自动化智能化的锡膏印刷机(网版印刷机)。

中小跨径超宽钢板组合梁桥整孔吊装技术研究

整孔吊装钢主梁是实现中小跨径钢板组合梁桥工厂化、装配化和快速建造的关键技术。已安装跨钢主梁受力变形导致悬臂端偏离竖直拼接面,会影响钢主梁精准拼接和高效施工。以新平河特大桥为例,建立钢主梁挠度理论计算模型,结合ABAQUS数值模拟和现场挠度监测对悬臂位移变形量准确预测,为悬臂拼接提供可靠的数据支持,并给出中小跨径超宽钢板组合梁桥整孔吊装的详细施工方法。结果表明:简化的力学计算模型具有较好的适用性,理论计算挠度值与数值分析结果、现场监测值相吻合;钢主梁悬臂端位移变形量理论计算值和数值计算值分别为88.58 mm和91.87 mm;钢主梁前后起吊点初始高度差以200 mm为宜。新平河特大桥是国内山区首次采用整孔吊装的多主梁钢板组合梁连续桥,可为类似工程实践提供参考。

基于IHPO-KELM的冷轧带钢板形模式识别

针对目前板形识别方法存在的识别精度低、速度慢等问题,提出了一种改进猎食者算法优化核极限学习机(IHPO-KELM)的冷轧带钢板形识别模型。首先,为减少网络中初始参数的数量、提高板形识别的精度与速度,采用了核极限学习机(KELM)网络;其次,为提高猎食者(HPO)算法的精度,利用基于Sine混沌映射初始化猎食者算法的种群,并针对HPO在迭代过程中易陷入局部早熟的问题,在改进的线性组合位置更新公式中加入莱维飞行机制;然后利用改进猎食者算法对核极限学习机网络识别模型的正则化系数和核参数进行优化,提高板形识别的精度;最后,通过Matlab仿真验证了IHPO-KELM算法具有网络结构简单、收敛速度快、识别精度高等优点。采用IHPO-KELM算法对某公司900HC可逆冷轧机实测数据进行识别,其识别精度比麻雀算法优化KELM(SSA-KELM)识别模型提高了58.8%,表明IHPO-KELM识别模型具有良好的泛化能力,为板形缺陷的高效智能识别提供了新思路。

超宽板坯横裂纹控制

宽板坯轧制中厚板,特别是轧制40~60 mm厚度规格时,时常出现轧后典型横裂纹缺陷。通过分析认为钢水质量、铸机设备工况、连铸拉速和冷却条件等对铸坯横裂纹的产生影响巨大。采取相应措施后,在很大程度上减少了该缺陷的产生。

Q69系列抛丸清理设备清扫提升系统的优化与改进

简要介绍了Q69系列抛丸清理设备的原理、组成以及技术参数,详细阐述了清扫提升系统的工作原理以及部件组成,分析了旧结构精度调节不足的原因并提出改进方案。选择丝杆作为驱动滚刷升降的动力机构,使设备在达到控制精度的同时降低整体部件的制作和外购成本。

新型不锈钢激光微孔网在连续分蜜机的运用前景探讨

本文分析了连续分蜜机传统镍镀铬网和新型不锈钢激光微孔网的优缺点,并通过生产现场实验,将两者在使用寿命、生产效果上进行比较,生产数据证实激光网在低级糖膏分离使用中具有可替代传统镍网的优势。

中厚板辊式淬火机淬火过程的冷却机理

针对中厚板辊式淬火机淬火工艺过程,在分析淬火喷水系统射流流场结构及换热特性的基础上,阐明其淬火过程的热交换机理主要为射流冲击换热。并结合实际工况参数,通过模拟分析不同淬火冷却条件对中厚钢板温度场及应力场的影响规律,指出高压淬火区的高强度冷却是板材内部应力产生的主要因素。研究表明辊式淬火机淬火过程的冷却机理在于:在淬火钢板800～500℃的温度区间,采用高压淬火区高强度冷却,有利于钢板获得大于临界淬火速度的高冷却速率,以避免发生其它类型的组织转变;在500℃以下的温度区间,采用低压淬火区慢冷,有利于减小钢板的热应力和马氏体转变过程中产生的组织应力,从而降低钢板在马氏体转变过程中的综合内应力,减小钢板变形倾向。

中厚板辊式淬火机淬火过程的温度场分析

通过建立中厚板辊式淬火机淬火过程的热传导控制方程,分析了热交换系数、淬火方式对中厚钢板淬火过程中温度场的影响.分析表明,淬火过程中,一定厚度的钢板,换热系数在一定范围内增大时,对流换热边界条件对钢板表面及内部温度变化影响效果显著;中厚板辊式淬火机淬火过程的特点在于,钢板首先通过冷却强度很大的高压淬火区冷却,使板材内部保持很大的温度梯度,从而保证板材获得较大的冷却速度;在较低冷却强度的低压淬火区完成淬火过程,板材内部温度梯度减小,可降低板材内部热应力.

基于图像处理的钢板表面缺陷支持向量机识别

论述了钢板表面缺陷的机器视觉检测方法,提取了6种表面缺陷图像的特征值并将其维数合理地从32维降为20维。介绍了支持向量机的原理和算法,给出了钢板表面缺陷类型识别的支持向量机方法,进行了有关重要参数的对比寻优。利用支持向量机模型对钢板表面缺陷进行了类型识别,并与BP神经网络算法进行了对比,结果验证了支持向量机算法的有效性、快速性和稳健性。

基于支持向量机的钢板表面缺陷检测

针对钢板缺陷的传统检测方法存在速度慢、工作量大的问题。采用机器视觉的方法,通过采集钢板表面图像信息,由计算机算法处理得到缺陷的特征样本,使用支持向量机提升分类的速度和准确度。试验结果表明,径向基核函数支持向量机方法对钢板表面各种缺陷的准确识别率达到90%及以上,为钢板表面缺陷检测技术提供了很好的支持。

螺旋缝焊管带钢递送跑偏的原因及应对措施

结合生产现场实际情况,通过对递送机机构的分析,指出造成带钢递送跑偏的部分原因,包括递送辊偏磨、递送机传动系统的自重及递送压力作用等因素;提出相应的应对措施,从而有效防止带钢在递送过程中跑偏;建议在新建螺旋缝焊管机组时应考虑将递送机的主传动机构放在递送机两侧,增加递送前导板装置等设备,合理选用液压压下装置,提高设备的安装精度,以减小带钢递送跑偏的可能性。

不锈钢表面的电化学机械复合抛光

不锈钢板在生产和装饰材料中得到越来越多的应用,其表面粗糙度对产品质量有着重要影响。研究了不锈钢板的高效电化学机械抛光,介绍了一台由立式铣床改装的电化学机械复合抛光装置,讨论加工电压、磨轮压力与加工效率的关系以及加工电压对表面粗糙度的影响。研究结果表明,电化学机械复合加工可以得到更高的加工效率和更好的加工质量。

中厚板辊式淬火机淬火冷却系统的开发与应用

结合实际工况参数,采用有限元分析工具ANSYS软件,研究了辊式淬火机淬火冷却系统集管进水方式、均流结构等对喷水系统流量分布的影响.分析表明,中间进水形式的集管可形成一定的中凸水量分布,易于获得较为合理的水量分布;集管内的隔板阻尼可较明显地改善喷嘴射流速度分布的均匀性.并以自主开发的淬火机缝隙喷嘴结构为例,分析了缝隙射流的流动特性,模拟表明,所开发的缝隙喷嘴结构出口射流沿喷嘴长度方向的速度分布较为均匀,紊动度小,有利于保证淬火钢板的冷却均匀性.将开发的淬火冷却系统应用于生产实践,取得较好的使用效果.

彩色涂层钢板生产中涂层厚度的控制

彩色涂层钢板的生产过程中,涂层的厚度直接影响产品的成本和质量。总结了涂层厚度的控制方法,并介绍了各种方法的特点和适用条件。

大型港口机械钢结构细部处理问题的研究

大型港口机械钢结构细部结构处理问题研究,以卸船机为主要研究对象,基于板壳理论,采用有限元法,梁壳单元混合建模,对卸船机的细部钢结构进行分析,并得到细部结构处理问题的意见和建议。

电化学机械复合抛光不锈钢板

设计了电化学机械复合抛光装置、工具 ,研究了加工电压、磨轮压力与加工速度的关系 ,加工电压对表面粗糙度的影响。

基于机器视觉钢板表面缺陷检测技术研究

钢板表面缺陷严重降低钢板的耐磨性、耐高温性、耐腐蚀性、抗疲劳强度等性能,因此,钢板表面缺陷的检测就显得尤为重要。本文基于机器视觉采用Matlab图像处理技术对钢板表面缺陷进行检测识别。在不同光照条件下采集钢板表面图像,分别进行图像处理,讨论分析不同光照条件和去噪方法对检测结果的影响。首先对缺陷图像进行预处理,然后将预处理后的图像二值化及形态学图像处理,使图像背景与对象图形分离,提取出表面缺陷特征,计算缺陷的面积和周长。通过对图像细化和骨架提取线性缺陷,计算出缺陷长度,并且通过对像素的标定,将像素单位转化为长度或面积单位。实验结果表明该方法具有很好的可靠性和重复性。

蚁群和粒子群混合优化SVM的钢板表面缺陷分类研究

热轧带钢表面的温度高、生产速度快,辐射光强,并且存在着水、氧化铁皮、光照不均等现象,难以通过人工进行表面质量在线检测。针对当前国内某钢厂热轧钢板表面缺陷检测仍由人工离线完成、缺陷识别准确率低的生产问题,充分利用大量图像信息,提出一种图像处理与蚁群和粒子群混合优化支持向量机结合的缺陷分类方法。首先,融合局部二值模式和局部相位量化两种特征提取方式的优点,进行钢板缺陷图片的特征提取,采用蚁群和粒子群优化出支持向量机的惩罚参数和核函数参数进行钢板表面的缺陷分类。最后采用Matlab仿真平台,将蚁群和粒子群混合优化的支持向量机分类模型与传统的支持向量机分类模型进行仿真对比分析。试验结果表明,采用蚁群和粒子群混合优化的支持向量机分类模型的分类精度高于传统的支持向量机模型。