基于CoSMOSWorks的行星齿轮架强度分析

利用SolidWorks集成的有限元分析软件COSMOSWorks,可以快速,准确地对三维模型的零件进行有限元分析。利用COSMOSWorks对行星齿轮架进行强度分析,及时发现设计缺陷并进行改进,提高了设计效率。     

限流电抗器对输电线路工频过电压的影响

接入限流电抗器,可有效解决电力系统短路电流过大的问题,但同时也会影响断路器暂态恢复电压、输电线路工频过电压以及操作过电压的大小。利用电磁暂态计算软件PSCAD/EMTDC,研究了限流电抗器对输电线路工频过电压的影响。仿真结果表明:限流电抗器的引入,使得由空载输电长线路的电容效应、不对称短路以及甩负荷引起的工频过电压增大至1.29pu,略低于行业标准限值1.3pu。建议在安装限流电抗器之前,对线路工频过电压进行校核,以保证运行安全。     

膨化食品中铝含量的不同检测方式对比

本文说明铝元素的基本概论,并表明了铝在膨化食品添加剂中的应用,阐述了铝含量的不同检测方式对比,对今后膨化食品中铝含量的不同检测方式研究具有非常重要的借鉴作用。     

从钨尾矿中提取铷的研究

采用氯化焙烧—水浸工艺从含铷0.14%的钨尾矿中浸出铷,研究了氯化剂种类、氯化剂用量、尾矿粒度、焙烧温度、焙烧时间、水浸液固质量比、水浸温度等对铷浸出率的影响。结果表明,氯化钙∶氯化钠=1∶1、添加量为尾矿质量的60%,950℃焙烧2h,焙砂在室温下恒温搅拌浸出1h,液固质量比为1.5∶1,铷浸出率达到88.6%。     

用铁粉从酸性淋洗液中置换金银铜试验研究

研究了用铁粉从某黄金冶炼渣氯化焙砂淋洗液中置换回收金、银、铜,考察了铁粉用量、置换时间、温度对金、银、铜置换率的影响。结果表明:在铁粉用量9g/L、反应时间50min、温度60℃条件下,溶液中金、银、铜置换率分别达98.51%、98.85%和96.51%,置换回收效果较好。     

川东北通南巴构造带须家河组裂缝特征

为了研究裂缝对致密砂岩储集层的改造特征及其对天然气成藏的影响,以四川盆地东北部通南巴构造带为例,利用岩心、薄片及成像测井等资料,对研究区须家河组裂缝发育特征进行综合分析。研究区须家河组致密砂岩裂缝按成因可划分为断层相关裂缝、褶皱相关裂缝、顺层滑脱裂缝和砾石相关裂缝,其中断层相关裂缝与褶皱相关裂缝是主要的有效裂缝。研究区有效裂缝的发育与岩性、断裂和局部构造相关性明显,在细砂岩与中砂岩中最为发育,高曲率背斜与大断裂是裂缝发育的有利条件。研究区须家河组致密砂岩裂缝的发育受晚侏罗世以来盆缘造山活动的影响,此时研究区须家河组储集层已经致密,裂缝的发育提高了储集层的储渗性,对研究区晚期气藏的形成和高产具有重要意义。     

硅粉抑制碱集料反应的试验研究

通过对青海地区的集料调研分析,发现青海大部分地区的集料存在高的碱活性.采用西宁城北地区典型的砂石集料以及大通地区的集料进行了试验研究,对比分析了不同掺量的硅粉对碱集料反应的抑制效果.结果表明:对于城北石、大通石两种碱活性较低的集料,选择掺量10％、15％、20％硅粉时,其14d膨胀率均小于0.1％,均能有效抑制碱集料反应的膨胀.而对于城北砂碱活性较高的集料,选择掺量20％硅粉时,其14d膨胀率小于0.1％,可以有效抑制碱集料反应的膨胀.     

保护剂对真空冷冻干燥酸马乳粉中乳酸菌的影响

以真空冷冻干燥酸马乳粉中乳酸菌为考察对象,采用二水平部分析因设计和最陡爬坡实验筛选了3种乳酸菌冻干保护剂,并确定了中心组合实验的中心实验点。通过响应面实验优化得到3种冻干保护剂的最优添加量为麦芽糊精2.30%(W/V)、海藻糖3.50%(W/V)、α-环状糊精3.10%(W/V)。在此条件下,酸马乳粉中乳酸菌活菌数为(8.78±0.10)×108CFU/g。真空冷冻干燥酸马乳粉具有较高的乳酸菌活菌数与较佳的风味和品质,可为新疆地区马乳及其制品的加工提供一定的理论依据。     

中国能见度长期变化及区域特征分析

为找出中国不同类型观测站点能见度的变化特征及其影响因素,对中国350余个气象观测站29年（1980-2008年）的能见度观测数据进行了分析,并使用人口密度分布数据对观测站点进行分类。结果表明,我国大气能见度在1980年后呈现缓慢下降趋势,整体表现出西高东低的特征,且东部能见度逐年下降趋势显著。能见度下降地区多集中于气候湿润或人口密度较高的地区,且人口越密集,能见度恶化程度越显著,低能见度事件发生频率越高。我国西北,包括内蒙、新疆等人口密度较小、气候较为干燥的地区,其能见度呈现逐年好转的趋势,这可能与我国北方地区沙尘暴次数减少及强度减弱有关。我国华南能见度下降幅度最为显著,人为经济生产活动可能是造成这一现象最主要的原因,而我国华北和华东的能见度变化的区域协同性正逐渐增强,从一个侧面反映了该地区所面临的区域性污染加重的现象。     

基于参数间隔孪生支持向量机的增量学习算法

针对处理大量时间序列数据或数据流时,参数间隔孪生支持向量机（TPMSVM）分类训练速度依然较慢的问题．本文证明了样本满足TPMSVM的KKT条件所对应的数值条件,并根据结论提出一种适用于TPMSVM的增量学习算法用于处理时间序列数据．该算法选取新增数据中违背广义KKT条件和部分满足条件的原始数据,参加分类器训练．实验证明：本文提出的增量算法在保持一定分类精度的同时提高了TPMSVM的训练速度．