基于DELMIA的船体虚拟装配过程仿真研究

以DELMIA为平台,对船体进行虚拟装配过程仿真研究。干涉分析与仿真验证表明该方法对船体制造与装配有重要借鉴意义,既可以降低装配成本,缩短产品开发周期,又可以改善设计质量。     

介质辅助微波消解和原子荧光法测定蔬菜中的铅

利用介质辅助微波消解仪对样品进行前处理,原子荧光法测定蔬菜中铅的含量,加标回收率在87.9%～101.2%之间,RSD在2.5%～4.0%。整个方法快速、高效、安全。     

变权重指数平滑法在冷轧过程控制中的应用

冷轧机组在轧制过程中很多状态都是在时刻变化的。轧辊直径、温度、粗造度、轧件来料厚度、硬度的变化、机架间张力的波动、各个调节器特性的变动、仪表零点的漂移等都会影响模型计算的精度。故在轧制过程中引入自适应自学习技术是提高模型计算精度的一种很好的选择。冷轧过程控制系统自适应算法通常采用指数平滑法,为了提高自适应速度往往采用变权重指数平滑法。     

循环镁法烟气脱硫产物中硫酸镁(MgSO_4)的热解研究

循环镁法烟气脱硫工艺是利用Mg(OH)2浆液吸收烟气中的SO2,脱硫副产物经过热解还原为Mgo,再次制浆从而使之被循环利用.继讨论了MgSO3的最佳热解条件后,本文旨在进一步研究MgSO4的热解条件,以便寻找回收脱硫副产物的最佳条件.优化各个因素后得到MgSO2的最佳热解温度为850℃,热解时间为2h.热解产物通过X-衍射、柠檬酸法CAA法进行分析,得出该条件下MgSO4的分解率、产物MgO的纯度与反应活性最佳.     

聚丙烯酰胺改性的碱土铝酸盐发光材料的制备与性能研究

在温度为80℃、pH值为1~2的酸性条件下制备出了聚丙烯酰胺改性的SrAl2O4:Eu2+,Dy3+发光材料。采用红外吸收光谱、热失重和荧光光谱等对改性的发光材料进行了表征和性能测试,并通过pH值测定结果和沉降实验对改性的发光材料的耐水性和分散性进行了测定。结果表明,改性后的发光材料中包含了聚丙烯酰胺改性剂,发光强度降低了约2%,但对其发光性能无太大影响,经聚丙烯酰胺改性后,发光材料的耐水性和分散性得到明显地改善。     

200MW汽轮机阀门特性曲线优化

针对秦皇岛发电有限责任公司2号机组在协调控制方式投入时,由于DEH系统阀门开度和实际负荷对应的线性度不好,造成负荷调节波动较大,协调调节品质较差,严重影响AGC的投入使用,提出优化DEH阀门特性曲线及重叠度方案。本文重点介绍了阀门特性曲线整定的方法,及方案实施后所产生的效果。     

石灰石堆取料机布料机液压系统优化改造

石灰石布料系统是生料生产的主要工序，在生料生产中作用至关重要，通过使用比例控制阀代替电液换向阀，通过硬管与高压软管的结合代替高压软管连接，解决了大臂颤动及高压软管接头频繁损坏的问题。     

球磨法制备铈基稀土抛光粉及其抛光性能研究

以碳酸镧铈和氟化铵为原料,采用球磨法制备前驱体氟碳酸稀土,焙烧后得稀土抛光粉,考察球磨时间、球料质量比及球磨速率对稀土抛光粉性能的影响。通过XRD、粒度分析对粉体的物相、粒径分布进行表征,用激光共聚焦显微镜观察抛光后玻璃的表面光洁度及粗糙度。结果表明,随着球磨时间、球料质量比及球磨速率的增大,稀土抛光粉的粒度呈先减小后增大的趋势;随球磨时间的延长,氧化铈主衍射峰强度增强,半高宽增大,粉体的晶粒尺寸减小;最佳球磨参数是球磨时间为3.5 h,球料质量比为10∶1,球磨速率为300 r/min。利用上述条件下制备的稀土抛光粉对Φ7 cm的K9玻璃进行抛光,其抛蚀量为1.5525 mg/min,与抛光前K9玻璃相比较,抛光后其表面粗糙度降低,在259μm×257μm范围内面粗糙度Sa降为0.025μm。     

高职学生学习的自我监控能力调查

采用高职学生学习自我监控量表对泰山职业技术学院、山东服装学院以及莱芜职业技术学院1316名学生进行问卷测试。调查高职学生学习自我监控能力现状,探讨高职学生学习自我监控能力与年级、性别以及学习成绩的关系。研究表明（1）高职学生学习自我监控能力整体水平偏低;（2）高职学生学习自我监控能力的年级差异显著。学习自我监控能力从大一到大三是逐渐下降的。（3）高职学生学习自我监控能力存在显著的性别差异。女生的学习自我监控能力普遍高于男生。（4）高职学生学习成绩与学习自我监控能力呈正相关,学习成绩优良组的自我监控能力高于学习成绩不良组。     

高效求解多峰值全局优化的区间-遗传算法

针对传统区间优化算法求解高维问题耗时的缺点,将区间算法和遗传算法进行融合,提出了一种区间-遗传算法。该算法利用区间算法为遗传算法的搜索区域进行定界,同时采用拒绝指标可使包含全局最优解的区间更容易被选择,而且算法通过遗传算法提供的问题全局最优解的上界可对那些不包含全局最优解的区间进行删除。对一些多峰值全局优化问题进行了仿真实验,结果表明:该算法相比传统区间优化算法更加有效,而且随着问题维数的增大,算法的高效性更加明显。