干熄焦锅炉炉管失效机理分析

通过对干熄焦锅炉炉管及腐蚀产物开展系统研究，提出炉管失效原因为氧化/硫腐蚀＋高温粉尘冲刷。长寿命炉管仅耐磨层发生了较为严重的氧化及硫腐蚀，而近基体层发生了轻微氧化及硫腐蚀，基体只发生了轻微氧化；短寿命炉管耐磨层、近基体层以及基体裂纹内均发生了较为严重的氧化及硫腐蚀，且存在珠光体球化、内表面产生全脱碳层等缺陷。推测短寿命炉管存在超温现象，而超温可加剧氧化及硫腐蚀反应。此外，短寿命炉管遭受了较为严重的高温粉尘冲刷，不仅可造成炉管减薄，还会导致炉管表面温度升高。因此，减少循环气体中粉尘量尤其是大颗粒，可有效减弱冲刷以及控制炉管表面温度，是提高炉管使用寿命的关键。     

高压软管试验台自动夹紧装置研究

从检验要求、机构设计及夹紧力分析等方面,阐述了高压软管耐压与气密性能试验台的设计过程,为了保证在多种通径软管接头的情况下,试验时不发生泄漏现象,在夹具的夹紧端面采用多圈同心圆矩形沟槽密封,以压入式液压自动夹紧方式取代手动法兰连接方式,并对液压夹紧力进行计算与分析,得出在软管最大通径100mm时,所需液压夹紧力最大,液压缸所需提供的最小工作压力约为13.4MPa。试验结果表明:与现有法兰连接方式相比,在规定试验压力下,该试验台装置无泄漏现象,自动化程度高,软管平均检验效率提高约49.4%。     

双季戊四醇在3种混合溶剂中的固-液相平衡

采用动态平衡法，在293.15～332.80 K、常压下，测定了双季戊四醇(DPE)在水+(甲醇、乙醇、异丙醇)三种混合溶剂中的溶解度数据。结果表明：DPE在不同质量分数的水+(甲醇、乙醇、异丙醇)混合溶剂中的溶解度随体系温度升高而增大；同一温度下，其在所选取溶剂体系中的溶解度随着甲醇、乙醇或异丙醇质量分数的增大而先增大后减小。λh方程、两参数方程与Apelblat方程均能够对所测定的溶解度数据进行较好的关联；通过修正的van’t Hoff方程计算得到DPE在所选取溶剂体系中Δ_sol H ⁰、Δ_sol S ⁰和Δ_sol G ⁰均大于零，表明DPE在所选取溶剂体系中的溶解过程为吸热、熵增的非自发过程。     

变形铝合金表面锆基化学转化膜的研究现状

化学转化膜是金属表面主要的处理方法之一，具备良好的附着力和耐蚀性，能为铝合金提供一定的临时防护。传统的六价铬酸盐化学转化膜在日渐严苛的环保压力下已经逐渐淘汰，取而代之的是近几年发展迅猛的三价铬及无铬锆基化学转化膜。铝合金可分为铸造铝合金和变形铝合金，按照所含主要合金元素和热处理状态可分为若干个系列和型号。本文选取几种典型的变形铝合金，综述了不同铝合金微观组织对转化膜成膜过程的影响，化学转化液添加剂、预处理和后处理工艺对转化膜性能的调控及作用机理，以及几种典型商业钝化剂在变形铝合金表面的应用。总结了目前变形铝合金表面锆基化学转化膜仍面临的问题和发展趋势，未来化学转化膜需在满足新型铝合金发展要求的基础上，通过不同有机、无机添加剂以及外场作用对转化膜的成膜均一性、完整性进行调控，以提高转化膜的综合性能。     

平板集热器(倾角)变化工况数值模拟

运用FLUENT数值模拟软件分析了平板集热器(倾角)变化对集热器传热特性的影响,保证其结构参数不变,通过对5组不同倾角(0°、30°、45°、60°、75°)的数值模型进行非稳态模拟,对模拟数据进行分析,得出了平板集热器不同倾角对集热器传热性能变化的影响。     

改进Elman神经网络在短期热负荷预测中的应用

热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层,作为一步延时算子,实现记忆能力,使系统具备适应时变能力,增强系统全局稳定性。但Elman神经网络算法模型的构造依然需要大量样本的支撑,而且输入层的变量多,导致预测时间依然很长,收敛速度慢。该文在Elman神经网络预测前,进行了相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理,通过数据归一化运算,使Elman神经网络输入层变量大幅减少。仿真实验表明,改进的Elman神经网络算法使预测模型快速寻优,减少预测时间的同时明显提高预测精度。     

Fe-Zn基废脱硫剂制备铁碳材料及其对废水微电解性能

以Fe-Zn基废脱硫剂、煤、Na ₂CO ₃为原料进行高温炭热还原反应，制备了铁碳材料，实现了Zn和S的分离，有望能实现废脱硫剂的综合利用。考察不同工艺条件（配比，温度，时间）对铁碳材料品质，Zn单质分离效率和Na ₂S的收率影响。结果表明： 反应温度≥900℃，煤∶废脱硫剂≥1，Na ₂CO ₃∶废脱硫剂≥1.5，反应时长≥2 h，Zn、S的分离回收效率可达到95%以上。且900℃制备的铁碳材料比表面高达193.6 m ²/g，介孔孔体积为0.028 cm ³/g，炭均匀附着于铁骨架。微电解-芬顿联用降解有机废水实验表明：仅微电解或微电解-芬顿联用（H ₂O ₂=COD=1500 mg/L）时，自制铁碳材料的稳定化学需氧量（COD）去除效率（41.78%、73.56%）都高于商业铁碳（8.43%、48.43%)。本文实验结果表明废脱硫剂与煤和碳酸钠混烧可实现废脱硫剂中Zn与S的分离回收，成功获得了比表面高、去除COD性能好的铁碳材料。     

基于压缩机-支架系统的异常噪声研究

针对某乘用车发动机转速在1 573 r/min，压缩机开启时车内噪声异常的问题，对样车进行试验分析与诊断，对压缩机-支架系统进行仿真分析，提出改进方案并验证改进效果。利用LMS声振信号采集系统采集振动噪声数据，采用频谱分析、阶次追踪等方法，并结合压缩机-支架系统模态仿真结果，确定车内异常噪声是压缩机轴频21阶与压缩机-支架系统3阶模态频率接近发生共振造成的。通过优化支架结构来提高压缩机-支架系统3阶模态频率以此来避免共振，并换装橡胶驱动盘缓和压缩机输入扭矩波动。将改进结构进行整车试验，结果表明：匀速工况空调开启时问题转速下，车内噪声降低了2.5 dB(A)；匀加速工况空调开启时发动机转速1 500~1 650 r/min区间，车内噪声无峰值，其余转速空调开启时改进前/后车内噪声基本不变，噪声波动趋势平缓。     

扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能，提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展，实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中，在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理，对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段，利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化，从而实现对噪声的有效抑制，保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试，结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像，并实现较高的识别正确率。     

基于6Li+CdTe的新型中子探测器的优化设计研究

面对~3He气体资源严重短缺的国际形势,2018年基于~6Li+CdTe新型中子探测器方案被提了出来,其具备热中子探测效率高、γ灵敏度低及可与~3He气体中子探测器相比拟的特点,有很好的应用前景。本文分析~6Li+CdTe中子探测器的结构和工作原理,采用MCNP6软件对~6Li+CdTe中子探测器进行物理建模并且对其物理性能、结构参数、中子慢化体设计等进行模拟计算,并就该探测器在特殊核材料监测系统中的应用开展了探索研究。结果显示:CdTe吸收层的最佳厚度为10μm;当6层~6Li+CdTe的中子探测单元叠加时,~6Li转化层的最佳厚度为60μm,此时热中子探测效率超过50%;探测系统的尺寸达到4 m×32 cm时,可以满足特殊核物质监测的要求。整个模拟研究获得了探测器最佳工作参数以及辐射监测系统设计方案,对特殊核材料在线中子监测装置的实验研究具有指导意义。