离子液体中α,β-不饱和化合物的绿色合成

芳香醛和活泼亚甲基化合物为原料,在离子液体中进行Knoevenagel缩合反应。本工艺避开了传统方法中在加入催化剂的有机溶剂中进行Knoevenagel缩合反应的步骤,采用离子液体为反应提供环境和催化,具有操作简单、成本低、对设备无特殊要求和环境友好的优点。     

视觉引导划片机轨迹优化算法研究

针对砂轮划片机重复划片会降低芯片的加工精度,甚至损坏芯片的问题,基于Halcon软件平台提出一种提高划片精度的轨迹识别与规划方法。该方法结合了双线性插值和亚像素边缘检测算法,实现了轨迹的识别,进一步规划下次划片轨迹,并且提高划片精度。以被砂轮划片机划片芯片为实验背景,完成了对划片轨迹的识别与规划。实验结果表明,所提出的算法与传统的Canny算法比较,可以有效提高轨迹识别的精度,进而提高划片的精度。     

新型离心萃取机转子支撑结构设计与振动特性分析

为研究新型离心萃取机的振动特性,参考离心机临界转速计算方法,给出转子上下支撑结构离心萃取机和转子上悬支撑结构新型离心萃取机的临界转速计算方法,并以转鼓直径为800mm的大通量离心萃取机为例进行计算。经计算,转子上下支撑结构离心萃取机的轴系为刚性轴,而新型离心萃取机的轴系为挠性轴,新型离心萃取机升速或降速过程中会经过共振区,通过采取设置变频器的跳跃频率和跳跃范围,并且机器底部增设液态阻尼隔振器的减振措施,能够减小和消除振动,使机器安全平稳运行。     

SBR侧流除磷强化同步亚硝化反硝化除磷效率

采用SBR装置,进水COD/ρ(TN)为7,以厌氧-好氧-缺氧(A/O/A)的运行模式实现同步亚硝化反硝化(SPND)。为解决SPND工艺中除磷问题,实验在进水中额外添加一次乙酸钠,强化厌氧释磷后排出富磷上清液。当除磷效果消失时,依照第1次的方法再一次强化除磷。结果表明,强化后出水PO_4~(3-)-P的质量浓度小于0.5 mg/L,其持续时间分别达2 d和16 d,PO_4~(3-)-P平均去除率分别为95.8%±0%、96.7%±3.7%;NH_4~+-N和TN的平均去除率分别为99.5%±1.6%和97.2%±2.3%。强化后微生物多样性增加,丰度大于1%的菌属增加8种。聚磷菌(PAOs)丰度由3.74%增长至4.04%,聚糖菌(GAOS)丰度由8.63%降至4.37%。     

15CrMoG钢棒材表面缺陷机理分析和工艺改进

分析得出,棒材表面细小纵裂纹和表面裂口缺陷产生于铸坯加热之前,且与结晶器弯月面保护渣有关。利用Thermo-Calc热力学软件计算15CrMoG钢凝固相变过程,结合亚包晶钢连铸凝固特点综合分析15CrMoG钢棒材表面缺陷的产生原因和产生机理。结果表明:15CrMoG钢在固相线温度附近发生包晶反应L+δ→γ和包晶转变δ→γ,不仅导致初生坯壳生长不均匀,而且加剧P、S元素在凝固前沿的偏析。而初生坯壳不均匀是导致棒材表面缺陷根本原因。棒材表面细小纵裂纹产生于结晶器内坯壳薄弱处,经过二冷和轧制工序在夹杂物和硫偏聚处扩展长大。棒材表面裂口缺陷是初生坯壳不均匀导致结晶器内液面波动大,造成铸坯夹渣所致。通过控制[C]0.16%～0.17%、[S]≤0.005%、保护渣碱度1.2、熔点≥1200℃、粘度≥1.0Pa·s,260 mm×30mm铸坯水量150 m³/h,拉速0.5 m/min等措施,裂纹合格探伤合格率由原45%提高至98%。     

组合桨搅拌槽内高黏流体混合特性的数值模拟

利用计算流体力学数值模拟方法,对直段桨为双螺带式和Paravisc式以及底桨为锚式和变径双螺带式的组合桨功率和混合时间进行了研究,并对其中最优桨型进行了放大规律的探索。通过数值模拟得到了4种组合桨中各单桨及组合桨的功率准数关联式,提出组合桨中各桨之间功率上的反作用关系。在10种组合桨中,Paravisc-锚式组合桨达到完全混合时所转圈数最少,且在相同转速下量纲一剪切量较大,混合特性最优,将其从体积为100 L的搅拌槽内放大至200 L和500 L搅拌槽中,发现其符合桨端线速度的放大准则。文中对各桨型的功率特性、混合特性和放大规律的分析,可为工业设计和优化高黏度流体组合桨参数提供重要参考。     

高强WSTi544221合金组织与性能研究

研究了轧制变形量对WSTi544221合金棒材显微组织和力学性能的影响,并对Φ10 mm规格的棒材进行不同制度的固溶+时效处理,对比了不同热处理状态下棒材的组织和力学性能。结果表明,随着轧制变形量的增大,WSTi544221合金棒材的晶粒细化程度增大,强度逐渐提高,但塑性变化不大。经870℃×1 h/WC+520℃×6 h/AC固溶+时效处理后,强度与塑性可以获得良好匹配,当抗拉强度达到1 610 MPa、屈服强度达到1 531 MPa时,延伸率和断面收缩率可分别保持在12%和43%。