To address the problem of tribological failure in an aircraft piston pump valve plate pair, the friction and wear properties of the valve plate pair materials (W9Mo3Cr4V-HAl61-4-3-1) of an axial piston pump at a certain speed and load were studied using a disc-ring tester under lubrication with No. 15 aviation hydraulic oil. The results show that the friction coefficient (COF) fluctuated in the range of 0.019~0.120 when the load (L) increased from 30 N to 120 N, and the speed increased from 100 r/min to 500 r/min. With the increase in the rotational speed, the COF of the valve plate pair decreased first and then increased. When the rotation speed (V) was 300 r/min, the relative COF was the smallest. Under L lower than 60 N, abrasive wear was the main wear mechanism. Under L higher than 90 N, the main wear mechanism was adhesive wear but mild oxidation wear also occurred. In addition, based on the V, L, radius (R), and test duration (T), which affected COF, the random forest regression (RFR) algorithm, the bagging regression (BR) algorithm, and the extra trees regression (ETR) algorithm were used as machine learning methods to predict the COF of the valve plate pair. Mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), and coefficient of determination (R2) were used to evaluate its performance, with the results showing that the ETR prediction model was the best method for predicting COF. The results of the machine learning also showed that the contributions of V, L, R, and T were 43.56%, 36.76%, 13.13%, and 6.55%, respectively, indicating that V had the greatest influence on the COF of the W9Mo3Cr4V/HAl61-4-3-1 friction pair. This study is expected to provide support for the rapid development of new valve plate pair materials.

Abstract Aerobic denitrifying bacteria have the potential for engineering applications due to the efficient nitrate removal capacity from wastewater. In this study, a novel aerobic denitrifying strain was isolated and identified as Achromobacter xylosoxidans GR7397 from the activated sludge of a wastewater treatment plant, which possessed efficient nitrate removal capacity. Moreover, the denitrification capacity and properties of the strain were investigated in the presence of nitrate as the only nitrogen source. Five denitrification reductases encoding genes were harbored by strain GR7397 determined by electrophoretic analysis of PCR amplification products, consisting of periplasmic nitrate reductase (NAP), nitrate reductase (NAR), nitrite reductase (NIR), nitrous oxide reductase (NOS), and nitric oxide reductase (NOR), demonstrating that the strain has a complete denitrification metabolic pathway. The optimum denitrifying condition of strain GR7397 included sodium acetate adopted as the electron donor, COD/TN ratio at 4, pH at 8, temperature at 30°C, under which condition, the nitrate removal rate reached 14.86 mg · L -1 · h -1 that the concentration decreased from 93.90 mg/L to 4.73 mg/L within 6 h with no accumulation of nitrite. In addition, the bioaugmentation performance of strain GR7397 to enhance nitrate removal was evaluated to be effective and stabilized in a sequential batch reactor (SBR). The removal rate of was the highest during each cycle with a range of 15.48-28.56 mg·L -1 ·h -1 in the SBR with inoculating 30% of the strain concentrate. The current research demonstrated that strain GR7397 has significant potential for application in enhancing nitrogen removal in wastewater treatment.

Machine learning (ML) has become increasingly prevalent in various research and industrial fields. This study applies eight different ML models to predict the friction coefficient (COF) in rotationally tribological pairs and compares the results. Experimental friction data under different operating conditions between high-speed steel samples (W9Mo3Cr4V) and aluminium brass samples (HAl61-4-3-1) is used to train ML models developed using Python programming. ML models namely, K Neighbors Regression (KNN), Gradient Boosting Regression (GBR), AdaBoost Regression (ABR), Linear Regression (LR), Random Forest Regression (RFR), Extra Trees Regression (ETR), Bagging Regression (BR) and Decision Tree Regression (DTR) are established for predicting the COF and the results are evaluated and compared. The proposed model uses Load force, Rotate speed, Radius and Test duration as the input parameters. The prediction results are assessed by the Root Mean Square Error (RMSE) and Coefficient of Determination (R2) indicators. The results show that the ETR performs well in predicting COF. The number of features influences the accuracy of the model, and in the ETR model, the R2for COF with four features and three features show minor variations (both above 0.9). This shows that three features can also effectively predict COF.