铁尾矿沥青混合料基本性能及老化耐久性研究

为了避免过度使用天然砂石材料做为沥青混合料的骨料以及符合绿色发展的战略方针，采用固体废弃物铁尾矿来代替砂石材料来制备一种新型的铁尾矿沥青混合料。采用质谱仪对所选用铁尾矿进行化学成分分析，并对不同铁尾矿掺量作用下沥青混合料的针入度、锥入度、软化点、延度、粘度以及老化耐久性等方面进行了研究。研究结果表明:铁尾矿沥青混合料的较佳制备温度选定为180℃；综合经济效益和有效性确定铁尾矿的较佳掺量为30%；相对老化后的铁尾矿沥青材料而言，在同一铁尾矿掺量作用下两种不同沥青混合料老化前的针入度和延度均出现了降低的趋势，但是在同一铁尾矿掺量作用下两种不同沥青混合料老化前的软化点却出现了增大的趋势。综合分析得到:温度为180℃以及铁尾矿掺量为30%制备的沥青混合料可以满足公路的路用要求。所有沥青试样的光谱变化规律基本一致，说明了掺入铁尾矿改性沥青的结构与未掺入铁尾矿沥青的结构基本一致；但是随着铁尾矿掺量的增大，沥青的FT-IR光谱在同一波数作用下却呈现出不断减小的变化趋势，说明了铁尾矿可以有效改善沥青的物理性能。      

响应面优化絮凝法去除水中Cr（Ⅵ）

为了探究不同絮凝剂对水中Cr（Ⅵ）的去除效果，比较了聚合硫酸铁、聚合氯化铝、聚丙烯酰胺、Fe Cl3对Cr（Ⅵ）的去除效果，通过效能对比以及成本分析得出了最合适的絮凝剂。通过改变反应温度、体系的初始p H值、絮凝剂的初始浓度和反应时间来探究聚合硫酸铁去除Cr（Ⅵ）效果的影响后，再进行均匀设计和响应面优化试验。结果表明，反应温度30℃、絮凝剂浓度为150mg·L^-1、pH值为7、反应时间9min，此时Cr（Ⅵ）的去除效率最高为68.4%；絮凝剂浓度、初始p H值、反应时间对Cr（Ⅵ）去除效果影响显著性为絮凝剂浓度>反应时间>初始pH值。响应面模型预测在最佳反应条件下，Cr（Ⅵ）的去除效率可达70.5%，实验结果为69.8%，二者接近，表明模型有效。     

地铁钢弹簧浮置板轨道减振性能仿真及试验分析

为了研究地铁钢弹簧浮置板轨道的动力特性与减振效果,采用落轴冲击理论进行数值仿真和试验分析.运用ANSYS/LSDYNA软件进行冲击过程的有限元模拟,在实测结果和数值结果对比验证的基础上研究轨道结构的振动特性,并提取钢轨、轨道板、基础的动态响应进行时频域特性分析.结果表明:轮轨冲击产生的振动由钢轨、扣件、道床板传递到基础的过程中,振动响应自上而下逐级递减且衰减明显;落轴高度不影响轨道动力特性分布规律,只影响振动响应的幅值;在2～200 Hz频率范围内,钢弹簧浮置板轨道的平均插入损失为10.3 dB,说明钢弹簧浮置板系统隔振效果显著,浮置板道床具有良好的隔振性能.     

中空介孔硅基刺激响应型纳米药物载体的研究进展

对中空介孔硅的制备方法及其优缺点进行阐述，同时总结了pH、光、氧化还原和多重刺激响应型中空介孔硅药物载体的刺激响应原理及研究进展，最后对其目前存在的问题以及未来研究方向进行了分析和展望。     

一种用于电气设备状态监测的新式FBG传感器北大核心CSCD

为了监测绕组变压器的静态应力场和发生短路等故障时的动态应力变化,设计了一种用于电气设备状态监测的新式FBG传感器。该传感器由聚醚醚酮材料封装的FBG构成,通过内部圆锥形空腔结构实现将轴向应力集中于FBG敏感位置。通过仿真对不同压力强度下传感器结构的应力场部分及形变趋势进行了计算与分析,论证了设计的合理性。实验分别对静态载荷和动态冲击进行测试,结果显示,在静态压载测试中,当100 N相似文献   

MEMS氢气传感器气体冲击试验研究

气体传感器主要应用于可燃气体、有毒有害气体的检测，随着传感器制造工艺的发展以及气敏材料的优化，传感器的特点趋向于低功耗、高灵敏度和小尺寸方向。对传感器性能检测也逐渐提高了要求，文章主要采用动态配气与电磁阀结合，基于GB/T 34004—2017 《家用和小型餐饮厨房用燃气报警器及传感器》标准和美国汽车工程师协会的SAE—J3089 《氢燃料电池汽车信息技术报告-车载氢传感器特性》标准中的气体冲击试验，搭建了气体冲击试验装置，研究气体冲击试验对MEMS氢气传感器可靠性能(寿命)的影响。     

二氧化锡传感器对挥发性有机物的动态测试方法研究

温度调制的动态测试是解决金属氧化物传感器选择性差的一种常用方法, 但至今尚未有明确的方法控制动态响应信号的波形以达到预期期望. 本文首先从静态测试的角度出发, 描述了静态性能指标与动态响应信号的对应关系, 提出了适合于动态测试的半导体传感器的选择方法. 然后以矩形波为例, 通过对其周期、占空比、工作温度范围的调整, 在不降低动态响应信号品质的前提下, 缩短在实际应用中的响应时间和功耗. 最后, 利用支持向量机算法验证了动态响应信号的品质, 在不同种类不同浓度的气体中, 识别率高达100%.     

基于音频特征的工程车辆工况识别研究

高效率地使用工程车辆是工程项目管理中节约成本的有效方法，无人监管环境下工程车辆的工况识别，是实现工程车辆高效率使用的有效手段。目前以GPS等技术为核心的车辆智能管理系统未对工程车辆进行工况识别，提出一种基于GRU循环神经网络的工程车辆工况识别方法，通过对工程车辆在不同工况下产生的音频信号进行分析，从中提取Mel倒谱系数作为主要特征，构建GRU循环神经网络模型进行训练和识别。实验结果表明，该方法可以实现对工程车辆工况的有效识别。