修正时间硬化理论的PBX蠕变模型及其应用

利用基于修正时间硬化理论的蠕变模型来模拟炸药部件的短时蠕变行为。以HMX基PBX的15次单轴压缩蠕变实验数据确定了15组模型参数,抽取3组利用ANSYS软件进行模拟实验来验证模型。根据正态分布小概率原理最终确定了通用的蠕变模型参数。应用获得的蠕变模型对真空吸附作用下的该型PBX部件进行蠕变仿真,获得其在1h内的蠕变变形。理论分析和数值模拟结果表明,该模型能很好地描述HMX基PBX的蠕变特性,可以运用于机械加工过程中炸药部件受夹持力作用的短时蠕变仿真。     

硫化物在纳米HZSM-5催化剂上催化转化性能及机理研究

研究了催化裂化（FCC）汽油中硫化物类型和含量，特别考察了各种硫化物在纳米HZSM-5催化剂上的催化转化性能，并探讨了硫化物的加氢脱硫转化机理。结果表明FCC汽油中硫化物主要为硫醇、噻吩、烷基取代噻吩和苯并噻吩等，其中，烷基取代噻吩占总硫化物的65％-73％。在纳米HZSM-5催化剂作用下，FCC汽油的硫化物都较易被脱除。烷基取代噻吩脱硫机理一方面含有直接加氢脱硫反应路线，另一方面含有裂解反应、烷基化反应和异构化反应路线。     

GC-1000在线色谱仪的技术改造

介绍利用现有日本横河公司生产的GC－1000型在线气相色谱仪在低密度聚乙烯装置的优化生产方案中，使用冷凝聚乙烯技术增加测量异戊烷过程中遇到的问题及解决办法。     

GC/MS分析鸡毛松枝精油的化学成分

为了促进罗汉松科植物鸡毛松在医药、农药和精细化工等领域中的应用,本研究利用水蒸气蒸馏法提取鸡毛松枝精油,进一步采用气相色谱-质谱联用(GC/MS)方法对其化学成分进行分析,分离鉴定出18种化学成分,主要有β 石竹烯(2 03%)、大根香叶烯(61 39%)、γ 榄香烯(12 14%)、β 杜松烯(2 14%)和rimuene(7 66%)。已鉴定化合物占总离子流出峰面积的92 69%,其中大部分是萜烯类化合物。     

基于神经网络和遗传算法的薄壳件注塑成型工艺参数优化

建立了基于神经网络和遗传算法并结合正交试验的薄壳件注塑成型工艺参数优化系统。正交试验法用来设计神经网络的训练样本，人工神经网络有效的创建了翘曲预测模型；遗传算法完成了对影响薄壳塑件翘曲变形的工艺参数（模具温度、注射温度、注射压力、保压时间、保压压力和冷却时间等）的优化，并计算出了它们的优化值。按该参数进行试验，效果良好，可以有效地减小薄壳塑件翘曲变形，其试验数值与计算数值基本相符，说明所提出的方法是可行的。     

不同粒径的橡胶混凝土低温抗压强度试验研究

通过使用粒径为20目、1 ～3 mm和3～6mm的三种橡胶颗粒制备四种橡胶填充的混凝土.测试混凝土试件在0℃、-10℃、-20℃的低温和常温20℃下的抗压强度,并用电镜扫描低温后橡胶混凝土的微观结构,分析了低温下橡胶混凝土的变化规律.结果 表明:橡胶混凝土的抗压强度在低温环境下得到改善,橡胶颗粒的尺寸对混凝土的抗压强度有影响.直观现象为:橡胶颗粒尺寸越大,温度越低,橡胶混凝土的抗压强度越大.在试验中,当温度为-20℃时,粒径为3～6 mm的橡胶混凝土具有最佳的力学性能.     

以氨水为沉淀剂反应条件对储氧材料性能的影响

以氨水为沉淀剂制备一系列储氧材料,表征了其物相组成,同时对其储氧性能和比表面积进行了测定,探讨了反应条件对储氧材料性能的影响.结果表明,前驱体到最终CeO2-ZrO2固溶体的形成是属于同晶相转化;pH值、陈化温度、反应物浓度对材料的储氧性能、比表面积、抗老化性能有着不同程度的影响.     

21世纪国外固体推进剂的研究与发展趋势

从5个主要发展方向分别评述了21世纪固体推进剂研究发展趋势,认为固体推进剂的发展趋势是朝着高能量、低特征信号、钝感、“洁净”和低毒或无毒的方向发展。     

坦桑尼亚金矿勘查中的地球物理综合找矿研究

坦桑尼亚工作区蚀变辉长岩、硅化蚀变岩的磁性很弱,花岗岩具有一定的磁性,含铁建造、金矿石的磁性强.金矿石视极化率较高,是其它岩石的5倍,具有明显的激发极化特性差异,适合开展激发极化法测量.负磁背景区内的椭圆型负磁异常与金矿(化)区关系密切.近场源三极激电在金矿化带呈现"低阻、高极化、负电位"特征.经过验证发现了埋藏浅、厚度大、品位高的金矿体.磁法-电法结合在坦桑尼亚寻找金矿体中是经济有效的.     

基于多保留策略的复合型遗传算法及其收敛性分析

遗传算法(GA)作为一种新型的智能优化方法,以其结构简单、适应性强等特点在众多实际领域取得了成功的应用,但存在计算复杂度大、易于局部收敛等方面的不足。本文在分析现有遗传操作的不足和生物进化的基本特征基础上,从提高进化效率的角度出发,提出基于多保留策略的复合型遗传算法(简称MRS-CGA);进而利用Markov链理论和仿真技术,从不同的层面分析了算法的性能。讨论结果表明,算法从本质上推广了常规的GA,在计算效率和收敛性能上均明显地优于常规的GA。