基于推断策略多介质反应温度控制系统研究与实现

针对反应釜夹套多种热/冷介质温度自动控制检测硬件复杂、实现困难等问题,分析了夹套介质切换操作过程,提出了基于推断识别的夹套介质自动切换解决方案,最大程度地简化了系统硬件配置。通过记忆阀门操作推断识别夹套内当前介质,替代在线检测与分析物质成分检测系统。分析了影响压空时间的因素,关联了压空时间与压空用压缩空气压力的关系,并根据压空操作时间推断判定夹套介质压空终点,解决了传感器检测压空操作终点存在的问题。设计了基于推断识别的夹套介质自动切换控制系统,实际应用中克服了人工操作过程复杂、效率低和易出错等问题。实际应用表明,该方案介质切换的效率高、安全可靠。     

Effect of CuSO4 on the Hydromechanical Behavior of Compacted Tailings

Laboratory tests, including compressibility, permeability, and microstructure tests, were conducted on tailings samples using custom-designed test apparatus to investigate the effect of metal contamination (Cu²⁺) on the hydromechanical behavior of compacted tailings. Infiltrating samples with various dry densities with distilled water or CuSO₄ solution at various concentrations showed that the void ratio of compacted tailings decreased with increased dry density. An increase in the metal contaminant concentrations from 0 to 0.1 mol/L increased the compression coefficient of the tailings from 0.14 to 0.84 MPa^?1 under a vertical load of 0.01 to 2.0 MPa, while the yield stress of the tailings decreased from 204.3 to 98.7 kPa, respectively. The linear relationship between permeability coefficient (k) and void ratio (e) is described by k?=???6.48?+?17.17e. Microstructure test results showed that the diffusion double layer thinned, and the surface potential decreased, indicating that the contaminant of Cu²⁺ enhanced the compressibility and permeability of the tailings. The microstructure test results also showed that the amount of fine-grained soil in the copper tailings was significantly less after the hydromechanical test. Therefore, the permeability and compressibility of copper tailings increased. The experimental results are in good agreement with the estimated results.

     

改性Kevlar纳米纤维对天然橡胶耐溶剂性能和交联密度的影响（英文）

制备了改性Kevlar纳米纤维(m-KNFs)填充天然橡胶硫化胶,研究了不同用量的m-KNFs对天然橡胶耐溶剂性能和交联密度的影响。结果表明,m-KNFs可有效增强天然橡胶的耐溶剂性能,当m-KNFs的用量为7份时,天然橡胶的溶剂吸附常数比未填充时降低了11. 7%。同时,天然橡胶的交联密度随着m-KNFs用量的增加而增大。     

工艺参数对超声辅助脉冲电沉积镍-氮化钛复合镀层的影响

在45钢表面以超声波辅助脉冲电沉积制备Ni-TiN复合镀层。研究了平均阴极电流密度、脉冲占空比、超声功率和TiN粒子(平均直径20~30 nm)添加量对复合镀层的TiN粒子含量和显微硬度的影响。得到较优的工艺参数为:NiSO4ꞏ6H2O 300 g/L,NiCl2ꞏ6H2O 30 g/L,H3BO330 g/L,十二烷基硫酸钠0.3 g/L,TiN 25 g/L,pH 4.1~4.3,温度40°C,平均阴极电流密度4 A/dm2,脉冲占空比40%,脉冲频率1000 Hz,超声功率300 W,机械搅拌速率200 r/min,时间60 min。该条件下所得Ni-TiN复合镀层的TiN质量分数为8.35%,显微硬度为819 HV,表面平整、致密,晶粒尺寸均匀。     

一种装备反应时间测量装置设计与应用

为了对激光信号探测器输出的TTL信号和其他设备输出的差分信号时间间隔进行测量,设计了一种以AT89S2051单片机为主控制器,以CPLD复杂可编程逻辑器件EPM7128S为辅助控制器的反应时间测量装置。利用CPLD编程实现方便灵活的特点,简化电路设计,降低了成本。装置设置两路TTL信号输入接口、两路差分信号输入接口和两路脉冲信号输出接口,可按实际使用需要对反应时间起始与截止信号输入通道进行选择和设置,将测量结果显示输出。经检测和使用证明,装置操作简便、测量准确、运行稳定,能满足有关时间参数的测量使用,可向有关时间参数测量应用拓展。     

N,N'-二(2-羟丙基)哌嗪-硫酸钠-水三元体系相平衡测定与计算

采用等温溶解平衡法测定N,N′-二(2-羟丙基)哌嗪(HPP)?Na2SO4?H2O三元体系在273.15和298.15 K下的相平衡数据，采用湿渣法测定其平衡固相数据，绘制等温相图。用改进的单组分电解质Pitzer方程计算该体系中Na2SO4和Na2SO4?10H2O的溶解平衡常数，并对相平衡数据进行理论计算。结果表明，273.15 K时存在3个结晶区，298.15 K时存在4个结晶区。HPP的存在降低了Na2SO4和Na2SO4?10H2O的相转变温度，使298.15 K下的相图中存在Na2SO4的结晶区域，且273.15和298.15 K的相图中不存在纯HPP的结晶区域。理论计算与实验数据的均方根偏差不高于0.0290，表明相平衡数据计算值与实验值较吻合，证实了改进的单组分电解质Pitzer方程适用于该体系计算。     

自保护药芯焊丝明弧堆焊Fe-Cr-C-B-W合金的组织及性能

采用自保护药芯焊丝明弧堆焊技术制备五组不同钨含量的Fe-Cr-C-B-W合金. 借助金相显微镜、扫描电子显微镜、X射线衍射仪、洛氏硬度计和磨损试验机分析堆焊合金的组织及性能. 结果表明，合金的显微组织由马氏体、残余奥氏体、M₇(C,B)₃，M₃(C,B)，Fe₃W₃C和WC组成. 大部分钨元素被迁移到晶界生成了比WC稳定性更好的Fe₃W₃C缺碳复合相，堆焊层中没有典型的初生WC硬质相颗粒生成. 随着钨添加量的增多，共晶硬质相M₇(C,B)₃，M₃(C,B)和Fe₃W₃C随之增多，间距减小，呈连续网状均匀分布. 当钨的添加量为12%时，堆焊层的耐磨性达到最佳.     

某高校既有建筑室内人员相关VOCs目标污染物的实测分析

为研究高校既有建筑室内人群散发对室内VOCs的影响，对高校不同人群样本的教室及会议室两类典型人群密集房间，共82个人群样本对象进行了VOCs采样分析，得到不同实际场景下的人员相关的VOCs浓度水平，并对其潜在的影响因素进行分析。结果表明，共确认了29种与室内人员相关的高检出率且较高浓度值的物质，包括芳香族化合物9种，烷烯烃类9种，酮类和醛类8种，醇酯类以及卤化物3种，并得到主要VOCs物质的浓度水平和I/O比。对影响因素的统计分析表明，室内人员密度、季节和房间类型对不同VOCs物质存在显著性影响，其中季节性因素对目标VOCs污染物影响最为广泛，其次是房间类型与室内人员密度。该研究可为进一步了解人员密集室内VOCs污染现状及控制策略提供一定的科学参考。     

石墨烯热电器件栅控特性研究

为了获得一种稳定可控的能源，提出一种栅控石墨烯热电器件。通过对石墨烯通道的载流子输运机理的分析，获得了温度和栅压对通道电阻的影响。依据半经典Mott公式推导了石墨烯塞贝克系数的表达式，同时给出了石墨烯的电导率和热导率模型。最后通过有限元分析(FEA)建模获得不同栅压条件下的器件温度，当栅极电压V_B=0 V时，石墨烯热电器件热端和冷端温度差为30 K；当V_B=6 V时，最大温差达到50 K；当V_B=30 V时，最小温差只有10 K。结果表明，栅压对热电器件的性能有明显的调控性。该研究可为石墨烯热电器件的设计提供理论参考。     

一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法

如何在海量不确定数据集中提高频繁模式挖掘性能是目前研究的热点.传统算法大多是以期望、概率或者权重等单一指标为数据项集支持度，在大数据背景下，同时考虑概率和权重支持度的算法难以兼顾其执行效率.为此，本文提出一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法（UWEFP），首先，为了同时兼顾数据项的概率和权重，计算一项集的最大概率权重值并进行剪枝；然后，为了减少对数据集的多次扫描，结合Spark框架的优点，设计了一种具有FP-tree特征的新颖的UWEFP-tree结构进行模式树的构建及挖掘；最后在Spark环境下，以UCI数据集进行实验验证.实验结果表明本文的方法在保证挖掘结果的同时，提高了效率.