分级轮叶片结构和转速对分级性能影响的仿真

运用Fluent软件,采用液-固两相流的数值模拟方法,对超细粉体湿法离心分级机分级腔内流场进行数值模拟仿真;选用重整化群k-ε湍流模型和欧拉多相流模型,利用多重参考坐标系法,在稳态条件下,分析不同形状分级轮叶片分级腔内流体的速度分布情况,研究不同形状分级轮叶片对分级机分级性能的影响;选用离散相模型,在非稳态条件下,分析分级腔内颗粒轨迹的规律,研究分级轮转速对分级粒径的影响。结果表明:相比于直叶片和斜叶片,弧形叶片分级效果更好;采用弧形叶片结构,当分级轮转速为1 000 r/min时,分级粒径大于1μm,分级轮转速为2 000 r/min时,分级粒径接近1μm,当分级轮转速为3 000 r/min时,分级粒径小于1μm,增大分级轮转速有利于减小分级粒径。     

满足排放要求的苯乙烯废气处理工艺及应用

针对苯乙烯装卸车及罐区产生的苯乙烯废气浓度高、流量变化大、间断发生的特点,开发了冷凝+氧化的组合工艺。研究结果表明:在氧化温度T4～T5℃、气液体积比为V3∶1条件下,当苯乙烯废气浓度在3 000 mg/m~3以下时,采用KMnO_4氧化法处理;当苯乙烯废气浓度3 000 mg/m~3以上时,采用冷凝+氧化的组合工艺,两者皆可实现苯乙烯废气的环保达标排放。采用KMnO_4氧化法处理丁苯橡胶装置产生的浓度约1 000 mg/m~3的苯乙烯废气,其工业运行结果表明:出口苯乙烯浓度降至10 mg/m~3左右。     

基于Multisim 10的4路循环LED灯的仿真与制作

本文基于Multisim 10仿真软件,利用计数器74LS163及集成双向移位寄存器74LS194实现了4路循环LED灯的设计、仿真与制作。     

SA508-3钢铸态粗晶组织热压缩变形行为与晶粒演化规律

为获得SA508-3钢铸态粗晶组织热变形过程中的晶粒细化和均匀化规律,通过Gleeble单道次高温热压缩实验(950℃~1250℃,0.001s-1~1s-1,真应变ε=0.8),发现铸态粗晶在低温硬化-回复阶段时的应力水平较锻态细晶的略高,通过金相分析发现,该现象是由铸态粗晶组织含有大量形变孪晶及其较差的变形协调性所致。同时分析了不同变形条件(温度和应变速率)对再结晶晶粒尺寸和混晶程度的影响规律,得到了动态再结晶完成后,变形温度为1 050℃~1 200℃、应变速率为0.01s-1~1s-1的变形参数对SA508-3钢铸态粗晶组织具有较好的细化晶粒作用,最高晶粒度可达6级~7级;1050℃~1200℃、0.001s-1~0.1s-1的变形参数可有效地降低SA508-3钢铸态粗晶组织的混晶程度,动态再结晶完成后组织比较均匀。     

不同热处理条件下25CrMo4钢组织及硬度研究

采用光学电镜及硬度测试方法,研究回火温度、淬火温度对25CrMo4钢组织及硬度的影响规律。结果表明,当淬火温度在850~950℃时,温度变化对25CrMo4钢组织和硬度影响不大;当回火温度为600~700℃时,回火温度对试验钢的硬度影响较大,回火温度应控制在620~660℃之间。     

基于UKF航迹滤波的干扰目标智能识别算法研究

针对雷达导引头末制导阶段抗干扰技术,建立了典型的距离-速度拖引干扰模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF),研究了基于速度、加速度、过载等指标的干扰目标智能识别技术。首先建立距离-速度拖引干扰模型,通过引入弹目相对距离、径向速度、高低角与方位角建立了系统跟踪模型。其次,给出了基于UKF实现目标跟踪与识别的滤波框架。在此基础上,以径向速度、径向加速度、角加速度与过载为评价指标,建立了目标智能识别指标体系。最后,通过典型的目标运动模型(目标跃升),对目标施加的四次距离-速度拖引干扰(两次前拖、两次后拖)进行目标识别。仿真结果表明,利用UKF滤波信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的干扰和目标智能识别,仿真结果验证了该识别方法的可行性与有效性。     

Cu/SBA-15催化剂的改性及其催化酯加氢反应

制备了不同助剂修饰改性的Cu/SBA-15催化剂,利用FTIR,XRD,H_2-TPR和XPS等表征手段对改性的催化剂进行了表征,并考察了催化剂在其他酯加氢反应中的性能。表征结果显示,B和Fe助剂可以增强Cu/SBA-15催化剂在酯加氢反应中的催化选择性,B改性的Cu/SBA-15催化剂可以降低其铜活性中心粒径,提高还原之后的Cu~+含量,从而有利于提高催化反应选择性,而Fe改性的Cu/SBA-15催化剂降低Cu粒径的同时,增加了Cu~0含量,并且对酯类也具有活化作用,从而提高了催化选择性。实验结果表明,B和Fe能够加强Cu/SBA-15催化剂的性能,并且Cu-Fe/SBA-15催化剂可广泛应用于丙二酸二乙酯,草酸二甲(乙)酯和乙酸乙酯加氢反应中。     

基于模糊谱聚类的不确定蛋白质相互作用网络功能模块挖掘

针对谱聚类融合模糊C-means（FCM）聚类的蛋白质相互作用（PPI）网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题，提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘（FSC-FM）方法。首先，构建一个不确定PPI网络模型，使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度，克服假阳性对实验结果的影响；第二，利用基于边聚集系数流行距离（FEC）策略改进谱聚类中的相似度计算，解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题，进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理，降低数据的维数，提高聚类的准确率；第三，设计基于密度的概率中心选取策略（DPCS）解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题，并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类，提高聚类的执行效率以及灵敏度；最后，采用改进的边期望稠密度（EED）对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知，FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物（DCU）算法相比，F-measure值提高了27.92%，执行效率提高了27.92%；与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法（CDUN）、演化算法（EA）、医学基因或蛋白质预测算法（MGPPA）相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明，在不确定PPI网络中，FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。