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71.
为了合理选择变电站雷电侵入波过电压的防护措施,基于正交设计试验方法及ATP-EMTP仿真计算,以某500 kV变电站为例,研究了反击侵入波过电压各主要影响因素的影响程度(用显著性水平F值来衡量)及部分影响因素的敏感水平区间。计算结果表明,系统运行方式、1号至0号杆塔距离、TV(电容式电压互感器)装设情况、避雷器至设备距离、雷击点位置以及杆塔冲击接地电阻的显著性水平F值之比为5.56∶ 2.13∶1.00∶4.64∶24.58∶7.58;将杆塔冲击接地电阻由10 Ω降至5 Ω,控制1号至0号杆塔距离为200 m左右,加强进线段0~900 m的防雷击保护,可显著降低反击侵入波过电压水平。 相似文献
72.
主缆是悬索桥最主要的构成之一,是主要的承重构件。主缆一般是由抗拉强度非常高的钢丝和钢缆制成的,主要承受着巨大的拉力。所以对主缆材料的保护是非常有必要的,本文主要是对主缆腐蚀原因的一个解析,以及对发现的问题提出一些相应的解决方案。 相似文献
73.
基于无黏性双流体简化模型在商业化软件平台上,通过增加用户自定义子程序考察了Gidaspow、Syamlal-O’Brien、Di Felice、Gibilaro、Dallavalle和BVK曳力模型对液固散式流态化CFD模拟结果的影响行为,探讨了相应的影响机制。经与文献中不同颗粒Reynolds数的代表性实验数据对比后发现:BVK和Dallavalle曳力模型对床层膨胀高度和整体固含率的预测精度较高;BVK、Syamlal-O’Brien以及Dallavalle曳力模型给出的床内固含率径向分布较为准确;BVK曳力模型较为准确地再现了颗粒轴向速度的径向分布特征。BVK曳力模型的影响机制与液固散式流态化中颗粒动力学特性相符合,在所考察范围内其预测性能最优;Dallavalle曳力模型在其余5个传统模型中预测性能较优且形式简洁在程序中易于实现。 相似文献
74.
75.
文中提出将卷烟生产控制系统分解为单元自控层子网络、机组控制层子网络、现场监视管理层子网络和综合管理扩展层子网络的多层网络控制系统的设计思想;讨论了基于西门子S7系列PLC的4层网络控制系统的基本结构和设计方法,阐述了基于Prfibus和Ethernet的4级网络控制系统的硬件组态及通讯技术。 相似文献
76.
1概况温州某大厦位于车站大道西侧,总建筑面积48247m2。B区为主楼,28层,高度约100m,内筒外框结构,地下室2层,深度10m;C区为裙房,5层,高度23.9m,框架结构,地下室2层,深度10m;A区为附楼,12层,高度41m,框架剪力墙结构,... 相似文献
77.
78.
本文以脂肪醇醚硫酸酯钠盐(SLES)和α-烯烃磺酸钠(AOS)两种阴离子表面活性剂所组成的二元餐洗剂配方为基础,通过引入两性离子[椰油酰胺丙基甜菜碱(CAB)]、非离子表面活性剂[椰油二乙醇酰胺(DEA)、脂肪醇聚氧乙烯醚(C_(12)–C_(15)–7EO,C_(10)–7EO和 C_9–C_(11)–7EO)、月桂基氧化胺(AO))对其进行配方改进。对比研究了6个餐洗剂配方(SLES/AOS、SLES/AOS/CAB/AO、SLES/AOS/DEA/AO,SLES/AOS/C_(12)-C_(15)-7EO/AO,SLES/AOS/C_(10)7EO/AO 和SLES/AOS/C_9–C_(11)–7EO/AO)的表面张力、临界胶束浓度(CMC)、清洗能力、发泡性、生物降解性和刺激性,以及温度的影响(17.0,23.0和42.0℃)。结果发现:相对于起始的二元配方,各种非离子表面活性剂的引入可以降低cmc和表面张力,提高餐洗剂配方的清洗能力和发泡性能,而对生物降解性和刺激性影响较小;相对于其他配方,配方6(SLES/AOS/C_9–C_(11)–7EO/AO)展现了最小的cmc和表面张力值,以及最佳的清洗效果;无论低温清洗(17℃)还是正常清洗(42℃),阴离子-非离子表面活性剂的餐洗剂配方(SLES/AOS/ethoxylated alcohols/AO)均具有明显的协同效应,展现出更好的应用性能。 相似文献
79.
随着全站仪在工程建设中得到普遍使用,导线已成为工程平面控制测量的常用方法.平差计算是导线测量的主要内容之一,文中通过分析Excel的功能和特点,结合导线平差理论,探讨Excel在导线平差计算中的应用. 相似文献
80.
为获取新的气味识别方法以提高智能传感器模式分类识别准确率和速度,使用了内置10个传感器的便携式电子鼻PEN3对辛味中药材进行气味采集检测.将辛味中药材在烧杯中进行密封静置待其形成稳定的气味顶空环境时,运用电子鼻对其进行检测采样得到样品高维气味数据信息.与传统的线性数据分析方法不同,针对气味蕴含多种诸如浓度、各种挥发性物质成分等特征,可知气味非线性的本质特征,在本次分析中采用了流形算法中的非线性的局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)算法对非线性的气味数据进行特征提取与降维,再采用基于Fisher的线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)实现对特征子空间的模式聚类与分类,通过多次实验优化LLE算法的参数,得到了最佳的辛味中药材的模式识别效果.分析结果表明,运用LLE和LDA相结合的算法(即LLE_LDA)可以很好地完成不同种类辛味中药材的挥发性气味信息的模式分类,为深层次地分析基于电子鼻的气味数据信息提供了一种新方法. 相似文献