简介：采用声发射、磁记忆检测技术与常规无损检测技术相结合的方法对400m^3氧气球罐进行在线检验，得到了400m^3氧气球罐典型案例的检测方案和检测数据。结果表明，采用声发射、磁记忆检测、联合超声和磁粉检测可以实现氧气罐的在线检测，磁记忆榆测技术可以检测到内部非超标缺陷影响形成的应力集中，声发射技术评价缺陷的活性，常规超声检测可能存在表面缺陷漏检的情况，声发射、磁记忆检测弥补了常规无损检测方法的不足。容器加压声发射检测中不活动缺陷和活动缺陷的磁记忆信号有明显差异。

简介：大同矿区由于古窑开采、小煤窑私挖滥采形成了众多在地表浅层燃烧的暗火火区。针对这些火区特点,利用LandsatTM/ETM温度反演、无人机和地面红外热像仪等集成分析技术监测马脊梁矿煤火区。利用LandsatTM/ETM影像提取2000年、2002年、2006年、2007年和2009年5个时期的煤火区热场分布信息,分析其变化过程,圈定煤火区的大致范围;利用无人机搭载光学相机拍摄火区的高分辨率影像,结合煤火区地裂缝的纹理、线特征和灰度值等信息,建立知识模型,提取煤火燃烧区的构造裂缝,为探测、治理地下煤火提供了依据;利用红外热像仪采集煤火燃烧重点区域的温度场信息,进行热点趋势和着火点深度分析,为确定煤火区燃烧点提供依据。

简介：掌握润滑油中磨粒的尺寸和浓度信息可以获知设备的润滑状态，从而可以采取针对性的维护措施，预防设备过早失效。本研究以自制的在线润滑油磨粒检测传感器为平台，将油液中铁磁性磨粒经过时产生的电磁扰动转换为相对应的电压信号，并设计硬件电路将此电压信号转化成真有效值信号；同时提出一种基于局部加权回归的平滑滤波算法（LOWESS）对信号进行降噪和特征提取，以在温漂、零漂、电磁干扰等噪声环境下实时获取润滑油中磨粒的尺寸和浓度信息；最后将检测结果与MetalSCAN3110磨粒传感器的结果对比，证明了该方法的可行性。

简介：开发了一套在材料疲劳实验机上直接在线测量超声非线性系数的实验系统。利用该系统进行3组不同加载应力下的镁合金试件疲劳在线非线性超声检测,同时,利用光学显微镜对镁合金材料随着疲劳周数增大的微观结构变化进行原位观察。结果表明,在疲劳寿命的55%之前,随着疲劳周数的增加,位错滑移产生的驻留滑移带增多,微裂纹萌生扩展,超声非线性系数随之增大;在疲劳寿命的55%之后,宏观裂纹的出现使超声衰减系数增大,超声非线性系数有减小趋势。微观观察结果可以很好地验证超声实验结果。另外,高周和低周疲劳以及拉-拉和拉-压等疲劳模式的变化对实验结果没有明显的影响。

简介：疲劳和磨损是影响枪炮身管寿命的两个重要因素。本研究简述了枪炮身管抗疲劳和磨损技术研究进展,并对身管烧蚀磨损寿命和疲劳寿命评估现状进行评述,指出以药室增长量或膛线起始部位,径向磨损量预测身管剩余寿命科学依据不足,且未考虑疲劳和磨损的耦合作用促使裂纹萌生和扩展速率加速的现象。鉴于传统的寿命预测技术不能准确预测身管失效时间,身管健康监测已成为确保枪炮安全服役的重要手段。任一发弹射击时身管外表面产生的应变包含了弹、炮、药三者的综合信息,文中提出以应变增量为身管损伤状态特征值,基于实测身管外壁面应变和局部应变法,建立身管健康状态、外壁面应变和寿命（射弹数）三者之间的内在联系,对枪炮设计、试验、使用和维护具有重要的理论意义和应用价值。

简介：企业简介南通凯迪自动机械有限公司是一家专业从事电子工业覆铜箔板、电工绝缘材料行业的自动化设备设计、制造、研发于一体的高科技企业,为客户提供专业的技术支持、技术咨询、技术服务,公司积累了十几年的行业设备制造经验,在浸渍、涂布、干燥和废气焚烧热能利用技术领域处于国内领先地位,为中国电子工业及绝缘材料行业的发展做出巨大贡献。KD-2型二次含浸水平式干燥生产线

简介：陕西省领先、西北唯一的全自动日处理1000吨选矿厂3月30日在潼关正式开工建设，工程建成后比一般选矿厂矿石回收率将提高2至3个百分点，操作人员将减少70％，年黄金销售收入可达3．2亿元。该项目是潼关县重点项目——太洲小秦岭金矿带低品位多金属综合开发利用项目的重要配套工程。包括碎矿、筛分、磨浮、氰化、精炼等系统，实行选矿生产全自动控制，从而实现县境内低品位多金属矿石充分开发利用，防止资源浪费，提高资源利用效率的目标。

简介：我国目前再生铝产量最大的牌号为ADC12，其生产原料为各种进口、国产废铝料，其形状、成份、夹带物均不相同，并且原料批次也不同。用什么样的设备来应对生产，提高金属回收率、降低燃料单耗、提高生产率，达到利润最大化一直是困扰各再生铝生产厂家的难题。

简介：11月27日，教育部科技司组织专家组对依托中南大学组建的有色冶金自动化教育部工程研究中心进行了验收，专家组由清华大学孙家广院士、东北大学柴天佑院士等7位专家组成。学校党委陶立坚副书记、科研部综合办李昌友副主任和工程中心相关老师参加了验收会。有色冶金自动化教育部工程研究中心主任桂卫华教授在会上做了中心建设总结报告，介绍了中心在建设期内所取得的成绩：

简介：风电机组状态监测部位多,数据分析工作量大,人工故障识别的方式使得风电机组状态监测报告滞后.本研究提出一种基于幅值调制比率的风电机组齿轮箱失效自动识别方法,针对风电机组转速不平稳的特点首先对齿轮箱振动加速度信号进行时频分析得到机组的瞬时转速,然后进行阶比处理将等时间间隔信号序列重采样转换成等角度间隔信号序列,频域变换后选择一倍啮合频率和两倍啮合频率幅值较大值,计算调制间隔为转频的多频率点幅值累加和,再将与较大啮合频率处的幅值调制比率作为特征值表征齿轮箱的失效状态.恒速和变速风电机组齿轮箱振动数据分析结果都表明该特征值具有良好的故障与正常状态区分能力,且不同转速下该特征值具有稳定性.