机械活化对粉煤灰提铝影响研究

为提高粉煤灰中铝提取率, 采用机械活化对粉煤灰进行预处理, 探讨了机械活化对粉煤灰焙烧-酸浸效果的影响。结果表明: 机械活化能提高粉煤灰比表面积、增加反应活性点, 促进活化反应的进行; 通过机械活化, 在Na₂CO₃与Al₂O₃物质的量比1.6、850 ℃下焙烧50 min后酸浸, 铝浸出率达到91.58%。     

低压静电场辅助冷冻对竹笋品质的影响

为研究低压静电场辅助冷冻对竹笋冻结特性的影响，以冻结曲线、硬度、水分损失率、水分迁移、冰晶形态和组织微观结构为指标，探究低压静电场辅助冷冻（－35 ℃）和普通冷冻（－35 ℃）条件下竹笋品质的变化规律。结果表明：低压静电场辅助冷冻提高了冻结效率，改变了冰晶形态及分布，减轻了组织微观结构破损程度，改善了解冻汁液流失情况。与静电板间距10、20、30、40 cm处的冷冻竹笋解冻后水分损失率分别为14.16%、12.58%、9.73%、10.44%，显著低于对照组（21.01%）（P＜0.05），硬度分别为461.19、507.48、496.65 g和455.31 g，显著高于对照组（350.70 g）（P＜0.05）。低场核磁共振分析结果表明，在低压静电场辅助冷冻下竹笋解冻后汁液流失减少，扫描电子显微镜观察结果显示，竹笋纤维排列整齐，组织微观结构保持较好。低压静电场辅助冷冻可有效改善竹笋品质，可为利用低压静电场进行果蔬的冷冻贮藏和冷链运输提供参考。     

西藏燕麦主要种植区灌溉定额空间分布及影响因素

燕麦为西藏自治区典型牧草之一,由于种植区地域辽阔,灌溉试验结果受限,西藏燕麦主要种植区的灌溉定额尚不明确。本文在西藏燕麦主要种植区内选取28个典型站点进行资料收集,遵循农业气候相似原则进行区域划分,基于水量平衡法揭示了西藏燕麦主要种植区灌溉定额的空间分布特征,并根据统计学原理分析了其影响因素。研究表明:燕麦主要种植区的灌溉定额呈由西藏中部至东部呈现先递增后递减的趋势,50%水文年下的燕麦灌溉定额在56~265 mm之间变化。降雨量是影响研究区内燕麦灌溉定额的主要因素(R²为0.515),ET₀次之(R²为0.152);其它气象因素中,日照时数对研究区燕麦灌溉定额影响较大(R²为0.462),且呈正相关关系;相对湿度对燕麦灌溉定额影响较小。西藏燕麦主要种植区的灌溉定额及其空间分布可为西藏自治区灌溉用水管理提供支撑。     

一种用于水声材料设计的动态参数测试方法

针对提高水声材料设计中动态参数输入精度的问题，提出了一种复杨氏模量及泊松比准确测试方法。对于复杨氏模量测试，通过将Williams-Landel-Ferry(WLF)方程引入到Havriliak-Negami(H-N)模型中，采用信赖域反射算法对未知参数进行拟合得到材料参数宽频域主曲线。对于泊松比测试，根据同一材料不同形状因子表观杨氏模量之比与泊松比存在唯一量化关系的特性，仅通过两种不同形状因子试样的准静态有限元模拟，获得表观杨氏模量比值与泊松比量化曲线。因此，根据橡胶样品表观杨氏模量测试结果，可以直接利用局部加权回归获得其泊松比。最后，将前述材料制成直径为55 mm、厚度为50 mm的声管样品，放置在水声管中进行吸声系数测试。同时，把橡胶的复杨氏模量和泊松比的测量结果输入到水-橡胶-水分层介质模型中进行吸声系数计算。结果表明两者吻合，验证了上述测试方法的正确性和有效性。     

水-油连续螺旋折流板换热器热力性能研究

利用计算流体力学(Computational Fluid Dynamic, CFD)方法，针对连续螺旋折流板换热器建立物理模型和数学模型，在管侧介质为水和壳侧介质为原油条件下，研究不同原油流量及螺旋角对螺旋折流板换热器内部流场、换热性能及阻力性能的影响，并拟合了水油换热时螺旋折流板换热器的Nu、f与Re的关联式。结果表明：22°螺旋角的螺旋折流板换热器与其它较小螺旋角换热器对比，壳侧压降和换热系数逐渐减小，综合换热性能最佳。通过对壳侧原油为层流状态下的阻力系数和对流换热系数关系式进行拟合，更好地指导水-油连续螺旋折流板换热器的热力设计。     

小型饮料瓶盖颜色识别系统设计与实现

目的：解决当前饮料瓶盖检测系统功能单一、体积偏大、颜色识别率低的问题。方法：提出一种基于ARM处理器的小型饮料瓶盖颜色识别系统设计方案，通过仿真软件HyperLynx的LineSim工具设计四层PCB板，设置传输线参数并进行阻抗匹配仿真分析；利用编译软件Jupyter Notebook实现阈值设置、目标轮廓检测、目标框出等功能。结果：在强、弱光条件下，识别系统对红、绿、蓝3种颜色瓶盖的识别率达到92.7%。结论：与傅里叶描述子相比，该识别系统识别准确率和精度更高，同时系统也具有人脸识别功能，适用于各种智能应用场景。     

针对细微特征进行K-means聚类的电台分选识别技术

现代战场中的无线通信设备日益增多，精准获取个体信息已成为研究热点，但也是难点。针对通信电台，提出了一种分选识别技术。该技术从电台物理层特性出发，对其辐射信号的细微特征进行K-means聚类以实现分选，分选的同时提取各个个体的特征属性值，未知信号通过与特征属性值相关运算实现个体识别。该技术无需先验知识，无需训练运算，通过实验验证，其可行、高效，易于工程实现。