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根据水泥烧成热耗的组成,降低高温设备表面散热是降低水泥烧成热耗的重要途径之一,而减少高温窑炉墙壁的热传导可有效降低设备的表面散热。本文在介绍无机内保温涂层隔热原理的基础上,对保温涂层的应用效果进行了对比研究,通过在传统耐火隔热材料的基础上增加新型无机内保温涂层,可有效降低高温设备外表面温度,减少水泥生产中的散热损失,达到节能降耗的目的。 相似文献
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Shilin Du Yichen Dong Feiqiang Guo Beile Tian Songbo Mao Lin Qian Chengyun Xin 《International Journal of Hydrogen Energy》2021,46(27):14138-14147
The potential of using high metals containing coal gangue and lignite to prepare high-activity coal char-based catalysts is investigated for effective biomass tar decomposition. Loose structure and rough surface are formed for these char-based catalysts with heterogeneous distribution of a large number of inorganic particles. In the biomass tar decomposition, the performance of the coal char-based catalysts is significantly influenced by the content of the metals in the raw materials and coal gangue char (GC) with the ash content as high as 50.80% exhibits the highest activity in this work. A high biomass tar conversion efficiency of 93.5% is achieved at 800 °C along with a significant increase in the fuel gas product. During the five-time consecutive tests, the catalytic performance of GC increases a little at the second or third times reuse and remains relatively stable, showing the remarkable stability of the catalyst in biomass tar decomposition applications. 相似文献
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Dong Liu Xia Ke Zhong-Ce Hu Yu-Guo Zheng 《Journal of Bioscience and Bioengineering》2021,131(5):518-524
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凌庄子水厂蓄水池进水口处有一保水堰,为非标准薄壁堰,不能使用已有堰流公式对其过流量进行准确计算。为了得出较为精确的过流流量,按照重力相似准则制作几何比尺为1∶5的模型进行试验研究。在已有自由出流公式的基础上,对自由出流流量系数进行修正并对淹没情况下流量变化过程进行研究。对该非标准堰自由出流流量系数的实测值与经验值进行分析比较,发现堰板槽降低了实际自由出流过流能力。淹没出流的流量系数主要与下游尾水位有关,试验中形成的淹没式堰流受实际堰型尺寸影响,下游尾水位和堰上水位近似相等,不完全适用已有淹没出流流量公式,通过试验给出了修正淹没系数随h/p的变化关系。结果表明利用堰前、堰后水位初步计算过流流量是可行的,可为该工程提供参考,也可为实际工程中非标准矩形堰的流量计算提供思路。 相似文献
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飞机从一个航段飞向下一个航段时,需要对下个航段是否激活进行判断.提出了一种新的飞行计划航段自动激活方法,通过获取飞机当前位置及其磁差,并结合临近的3个航路点对应位置的磁差经纬度,分别计算3个航路点与飞机位置对应的磁航向角,通过磁航向角之间做差进行比较,进而判断是否被激活.算法推导完成后,通过基于模型的系统工程工具SCADE SUITE进行了建模,并结合杰普逊航图进行了实际数据采样与仿真.仿真结果表明:该航段自动激活方法能够有效稳定地激活下一航段,比传统方法计算简便,方法实用有效.已在实际飞行中成功应用,达到了预期效果. 相似文献
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刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性. 相似文献