微细旦粘胶长丝仿真丝绸面料基本力学性能与风格研究

利用FAST仪器对4种微细旦粘胶长丝仿丝绸面料的基本力学性能与风格进行研究,发现其剪切刚度与总紧度比是真丝绸面料的1．52～2．80倍,面料悬垂性及尺寸稳定性明显优于真丝面料,而耐褶皱能力小于真丝面料且面料交织阻力较大,微细旦粘胶长丝仿真丝绸面料单位紧度透气量及透湿率明显小于真丝绸面料,可对同类产品研究提供借鉴．     

基于随机游走蜂群算法优化的RBF神经网络电动机故障诊断研究

为解决目前电动机故障诊断方法收敛慢、易陷入局部极小、准确性不足等缺点,提出了一种电动机故障诊断新方法,即将Levy Flight随机游走机制、人工蜂群算法和径向基神经网络结合的方法。首先通过改进的蜂群算法即随机游走蜂群算法(LFABC)对网络参数进行全局寻优,然后对网络进行监督训练,局部细化网络参数,最终得到故障诊断模型。经实例验证,本文所提方法能更快速、准确地实现电动机故障诊断,取得了较好的效果。     

有机弱酸法去除棉秆芯中木质素工艺研究

基于对棉秆芯中木质素的研究,得到原材料棉秆芯中纤维素含量为44.1%,多戊糖24.09%,木质素24%,确定影响去除棉秆芯中木质素的因素分别为蒸煮时间、有机酸浓度、固液比、催化剂用量等。利用单因子试验,分别确定各因子的影响范围,再利用正交试验对比分析,最终得到木质素最优去除工艺为:固液比1∶8,醋酸浓度90%,时间3.0 h,催化剂用量1.5%。本研究初步提出有机弱酸(醋酸)用于棉秆芯中木质素的去除,研究方法与结论可为同类研究提供参考。     

考虑需求侧响应的微网混合储能优化配置

在微网中配置混合储能并引入需求侧响应机制,有利于提高电网运行时的灵活性,降低分布式电源对电网带来的冲击。针对含风力发电机、光伏、储能的并网型微电网,引入需求侧响应机制,建立了以混合储能全寿命周期净现值、微网购电成本和需求侧响应成本为目标函数的微网混合储能优化配置模型,对混合储能容量进行优化配置,采用改进差分算法求解该模型。结合某地实际微网进行验证,结果表明,混合储能可有效改善分布式电源对微电网的影响,需求侧响应可显著降低混合储能成本,提高微网运行的经济效益,为类似微网混合储能优化配置提供了参考。     

β-环糊精多孔材料的制备及其模拟印染废水中亚甲基蓝的吸附性能

为了开发新型高效的吸附材料以实现对印染废水的高效处理，采用β-环糊精(β-CD)、甲基丙烯酸酐(MA)、对苯乙烯磺酸钠(SS)为原料，通过脱水缩合反应及碳碳双键加成反应制备含有磺酸基团(—SO₃H)多孔结构的β-环糊精基交联聚合物(S-M-β-CD)。测试分析S-M-β-CD的微观结构特性以及对模拟印染废水中亚甲基蓝(MB)的吸附性能，结果表明：S-M-β-CD为表面粗糙的多孔纳米微球，表面富含羟基(—OH)和磺酸基团(—SO₃H),可以为MB提供大量的结合位点。S-M-β-CD对亚甲基蓝(MB)的吸附过程符合拟二级吸附动力学模型和Langmuir等温吸附模型，对MB表现出良好的循环吸-脱附性，经7次循环吸-脱附后，S-M-β-CD对MB的吸附效率可达98.15%。S-M-β-CD作为新型吸附材料，对实现印染废水的低成本、高效处理具有重要意义。     

基于布谷鸟搜索算法优化BP模糊Petri网的水电机组故障诊断

针对水电机组故障诊断的复杂性和传统算法存在的缺点,提出采用布谷鸟搜索算法优化BP模糊Petri网进行故障诊断。首先利用布谷鸟搜索算法的全局搜索功能对网络参数寻优,将得出的全局最优解作为BP模糊Petri网的最优初始参数,再用选取的故障样本数据对模糊Petri网进行学习训练,建立故障特征集到故障类型集的映射关系以实现故障分类。仿真试验表明,该故障诊断方法收敛速度快、准确率高,可应用于实际水电机组故障诊断。