非离子、阳离子表面活性剂与驱油表面活性剂的协同效应

研究了驱油表面活性剂与非离子、阳离子表面活性剂的协同效应.表面活性剂之间的复配效果不仅与表面活性剂之间能否形成紧密的混合胶束有关,而且与油相性质如碳数、分子结构及水相性质如矿化度及电解质组成有关.当油相碳数较低时,Tween类非离子表面活性剂的亲油基在界面上插入油层较浅,在和阴离子表面活性剂形成混合胶束时其庞大体积的亲水基在水相中插入较深,对混合胶束形成的空间位阻作用较小,因此可形成较紧密的胶束而改善界面活性.Tween 80由于其亲油基碳链较长,在和阴离子表面活性剂形成混合胶束时,其庞大体积的亲水基离得较远,对混合胶束形成的空间位阻作用较小,而使减小阴离子表面活性剂离子端电荷间静电作用的屏蔽效应居于优势,因而界面活性有较大改善.阳离子表面活性剂CTMAB加入阴离子表面活性剂中由于其正负离子之间的引力使胶束更加紧密,界面活性得到改善,但只发生在矿化度较低的情况下.当矿化度较高时,反离子浓度增加,从而压缩表面活性剂的双电层,减弱了表面活性剂离子头上电荷对周围表面活性剂离子头的电荷作用力.     

西龙池上水库坡面垫层料施工技术

1 工程概况 山西西龙池抽水蓄能电站位于山西省忻州市五台县境内的滹沱河左岸，电站上水库通过挖填形成库盆，采用沥青砼全库防渗，防渗面积21．57万m^2，总库容为469万m^3。     

建材类生命周期清单网络数据库的研究与开发

基于生命周期评价的方法,以典型建材企业(主要为水泥、玻璃、陶瓷等企业)生产过程中的资源消耗及废弃物排放数据为基础数据,通过对数据的分析和计算,建立了我国建材行业中典型企业的生命周期清单数据库.并将其作为后台数据库,采用ASP.NET和SQL Server开发出该清单的网络数据库,内容包括企业、项目、行业、流程及流的信息,实现了用户对生命周期清单数据的在线查询及提交.一方面可以利用互联网的优势消除数据在收集过程中时间及地域上的障碍,另一方面可以为各生命周期评价研究机构提供有效的数据交流.     

反旋向多漩流器阵列燃烧室流场的数值研究

采用雷诺应力模型(RSTM)对于反旋向多漩流器阵列贫油直喷(LDI)燃烧室的非反应冷态流场进行了数值模拟.研究中采用了一种3×3的漩流器阵列结构,相邻漩流器的旋向交替变化.计算结果表明,所研究的燃烧室流场结构十分复杂.由于相邻漩流器之间对于漩流的强化作用,因而各回流区维持了较长的长度.流场中存在的多个回流区及强湍流表明该燃烧室有潜力实现良好的燃烧性能.通过将雷诺应力模型的模拟结果与LDV实验数据进行比较发现,计算结果与实验值符合良好,说明雷诺应力模型较好地求解了回流区和高速度梯度问题.     

电力电子实验装置中的晶闸管保护

在晶闸管变流电路中,应对晶闸管设置必要的过压保护、过流保护、di／dt保护、du／dt保护电路,以保证变流装置的正常运行．电力电子实验装置中虽对晶闸管设置了一定的保护措施,但晶闸管依然经常损坏．分析了这种保护措施的可靠性及晶闸管损坏的原因,并提供了解决问题的方法．     

数学方法在橡胶配方设计中的应用

在橡胶配方设计工作中，用数学方法进行合理的实验安排，可以达到减少实验次数、优化实验配方、最大程度发挥橡胶材料的各项物理机械性能和化学性能的目的。文中的几种方法是配方设计中非常重要的优化方法，作为橡胶配方设计人员应该熟练掌握。     

旅游管理专业实践教学中的产学结合模式研究

在旅游高等教育中要注重理论与实践相结合,合理设置实践环节,体现行业的特殊性要求。通过系统的实践教学模式,培养学生从事该行业的素质、技能和情感。在调研的基础上,结合个案,提出具针对性的、切实可行的实践教学产学结合系统模式。     

数控实践教学的改革与探索

根据当前数控实践教学的情况,结合浙江理工大学实际,探讨数控实践教学的改革和具体做法。     

基于稀疏处理的运动目标认知ISAR成像技术

稀疏处理主要研究如何利用低维数据实现高维稀疏信号的准确重建。基于该特性,已有较多学者将其应用于ISAR成像中用以减少数据量,改善成像质量。文中首先从ISAR回波数据出发,建立了基于稀疏处理的ISAR成像模型,并给出实验处理结果;然后,针对稀疏ISAR成像中存在的对目标和环境的自适应能力不强、工作效率不高等问题,提出将稀疏ISAR成像与认知雷达相结合,构建了认知稀疏ISAR成像框图,并给出了两种认知稀疏ISAR成像策略,能够有效减少成像所需数据量,提高雷达利用效率;最后,利用实验数据验证了所提模型的有效性。     

基于卷积神经网络和微动特征的人体步态识别技术

重要军事设施、交通枢纽、保密机构等场所存在安全隐患,保证这些场所安全是人们面临的严峻问题,因此对人体目标进行身份认证和识别具有重要意义。针对敏感场所内的人体目标身份认证问题,提出了一种基于卷积神经网络和微动特征的身份认证方法。在数据样本较小的情况下,模型训练容易“过拟合”。运用迁移学习的思想,首先用MNIST数据集预训练得到卷积神经网络分类模型,使模型具有抽象特征能力;然后再用人体微动数据集训练模型的分类器以用于分类识别。实验结果表明,该方法在走路样本测试集上达到了较高的识别率。