用常温氮气对分子筛进行初步脱附

<正>为了节约能源,我厂制氧车间对150m3/h制氧机的分子筛纯化器再生操作,作了一点小改动,收到了一定的效果。具体做法如下:当纯化器切换完毕后,先用常温氮气进行冷吹。冷吹初期,出口温度下降,管道冒汗、结霜。约45min(分钟)后出口温度逐渐回升至室温。     

吸附剂的物理结构和表面性质的研究——用染料吸附法测定硅胶比表面

<正> 吸附剂或催化剂比表面的测定,无论在工业生产或科学研究中都具有十分重要的意义。作者曾介绍过多孔性物质表面积的简易测定法(包括染料吸附法),顾惕人教授也系统介绍过经典的BET 法。本文拟报告作者最近用染料吸附法测定硅胶比表面的试验结果。染料吸附法测定比表面,设备简单,操作方便,在许多情况下又有相当的灵敏度,因此一直是人们感兴趣的课题。但长期以来用此法测定比表面有争议。基于此种情况,本文采用两系列比表面和平均孔半径不同的硅     

凸轮转子叶片泵试制概况

凸轮转子叶片泵是一种结构新颖、低噪声、高性能的液压元件。从五十年代问世以来,在国外得到高速的发展,尤其在西德、日本很受重视,广泛应用于各类液压系统中。目前在国内正为人们所注意。我厂参考国内外有关资料于1978年自行设计和试制凸轮转子泵(见图)。在有关单位和科技人员的大力支持下,经过一年多来的努力,终于在1979年试制成功。1980年3月委托上海交通大学按一机部液压泵型式试验要求,对我厂生产的TB-B22C(额定压力100公斤力/厘米~2,额定排量22毫升/转)凸轮转子泵进行性能测试,结果各项指标均达到了较好的水平。凸轮转子泵的主要特性如下:     

电镀污泥中铜的回收

以深圳市某电镀厂所产生的含铜、镍等金属的电镀污泥为对象,研究了硫化物沉淀分离提纯、氯酸钠～硫酸体系浸出回收铜的工艺路线,铜的总回收率为94．5％。     

基于嵌入式技术的烟气检测监控系统的研制

本文研制了以嵌入式技术为核心的的烟气检测监控系统,着重阐述了系统的总体结构、工作原理和基于S3C2410微处理器的嵌入式技术,给出了系统的硬件组成和软件控制的设计方法,成功实现了嵌入式技术在工业级以太网中的互联.该系统在用于检测监控烟气排放是否符合烟气污染排放标准中,达到了预期的效果,在实际应用中具有广阔的前景.     

基于特征和知识的车身点焊智能CAPP方法研究

建立了车身零部件面向装配的特征模型,提出了装配过程中“特征演化”的概念,以简化零部件特征的定义;研究了点焊工艺知识结构,包括知识的总体结构、工艺事实和工艺条件表达,并面向知识匹配过程对知识结构进行了优化;分析了基于零部件特征和工艺知识的推理技术,包括规则匹配的算法、冲突消解的策略和产生式推理方法,采用线性模型和神经网络模型对工艺方法与工艺条件之间的映射关系进行了模拟。模拟结果表明,采用提出的方法能取得与实际相符的效果。     

面板堆石坝水下应急加固技术及应用

近年来,我国面板堆石坝建设取得显著成效,但部分面板坝也出现了各种病害,其中面板裂缝、塌陷破坏等,造成大坝渗漏严重,危及大坝安全,需要应急加固处理。针对重庆蓼叶水库渗漏问题,通过采用面板堆石坝渗漏水下综合检测技术,顺利查清了大坝面板破坏部位,并采用系统的水下应急加固技术进行处理,有效消除了大坝渗漏病害,减小了坝体渗漏,可供类似水库加固工程参考。     

聚乙二醇-聚丁二酸丁二醇酯-聚乙二醇嵌段共聚物的合成与表征EI北大核心CSCD

以1,4-丁二酸(SA)和过量的1,4-丁二醇(BD)为反应物,通过熔融缩聚制备了羟基封端聚丁二酸丁二醇酯齐聚物(OH-PBS-OH),以甲氧基聚乙二醇(Me OPEG)与丁二酸酐进行半酯化得到含端羧基的预聚物,再用二氯亚砜对预聚物进行活化,得到含酰氯端基的预聚物(Me OPEG-COCl);以Me OPEG-COCl与OH-PBS-OH为反应物,通过溶液法合成聚乙二醇-聚丁二酸丁二醇酯-聚乙二醇(Me OPEG-PBS-PEGOMe)嵌段共聚物。利用红外光谱、核磁共振、差示扫描量热、广角X射线衍射、偏光显微镜等手段对共聚物的结构、结晶性能和酶降解性能进行研究。结果表明,Me OPEG-PBS-PEGOMe嵌段共聚物中,聚乙二醇(PEG)链段的引入未改变聚丁二酸丁二醇酯(PBS)链段的晶体结构,但结晶形态由球晶转变为麦穗状晶体;同PBS比较,Me OPEG-PBS-PEGOMe嵌段共聚物的结晶速率降低,酶降解速率加快。     

基于决策树生成及剪枝的数据集优化及其应用

为提高智能模型的识别精度,增强其泛化能力,需要对用于智能建模的数据集中的对象类别异常进行检测和修正。在进行数据集和决策树形式化描述的基础上,将基尼指数增益率作为确定连续条件属性最优二分原则,采用递归算法生成叶节点中对象为同一类别的二叉决策树。利用信息熵评价决策树剪除叶节点中对象的类别分布效果,实现数据集类别异常的类别修正。决策树的生成和剪枝本质上是完成基于基尼指数和信息熵的连续条件属性数据空间分割和合并类别修正。实验和实际应用验证了决策树生成和剪枝是数据集类别优化的有效方法。     

基于强化正域的属性约简方法

属性约简是粗糙集理论的核心内容之一。通过对多种约简方法进行比较,为了得到更好的结果,在传统基于属性依赖度的约简方法基础上,定义更精确的强化正域概念。通过对边界域的精确划分,得出各条件属性对决策属性的强化依赖度,并用自顶向下的启发式搜索算法得到约简结果。采用UCI标准数据集对基于强化正域约简方法REPR进行测试,约简数据后构建的决策树规模小,分类精度高。实验结果表明,相比于经典方法,REPR能更有效地对决策表进行属性约简。