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1.
针对中沙乙烯冷箱系统低压甲烷侧冻堵情况,基于乙烯装置因氮氧化物(NOx)导致冷箱冻堵,检测了在不同复热时期不同取样点的NOx、形态氮、总氮以及裂解原料中氮和氧含量。分析认为,冷箱中NOx的形成原因为进入深冷系统的裂解气从裂解单元带入NO,在冷箱中与O2反应,原料中的氮化物形成了NOx。 相似文献
2.
针对分布式离散事件系统, 提出了一种模式故障预测方法。首先对分布式离散事件系统的模式故障可预测性进行形式化。通过构造一个模式故障识别器, 从系统所有行为中识别出所发生的模式故障, 并针对分布式系统的不同观测点构造不可观测闭包。在此基础上, 联合各站点观测到的事件序列构造出模式故障预测验证器, 解决了分布式离散事件系统的模式故障预测问题。得出了一个判定分布式离散事件系统模式故障可预测性的充分必要条件, 并提出了相应的模式故障预测算法, 实现了对分布式离散事件系统的模式故障预测。最后, 对分布式模式故障预测验证器的构建和模式故障预测算法进行了复杂度分析。 相似文献
3.
4.
人体脚型特征作为制鞋的基础,很大程度上影响了鞋靴的舒适性。本文以东北女青年作为研究对象,采用Footin 3D三维足部扫描仪共采集296个样本数据。选取脚长、跖趾宽、跖趾围、跗围等21个足部特征部位,运用SPSS软件分析东北女青年的脚型基本特征,选取10个特征部位与20世纪60年代黑龙江省、辽宁省女性进行对比。同时总结东北女青年的脚型规律并与全国女性进行比较,研究结果表明不同年代、不同地区的女性脚型存在差异。该结论不仅可以扩充国内东北地区女性脚型数据库,而且为符合东北女青年脚型特征的鞋靴设计提供理论依据。 相似文献
5.
针对已有停留时间分布曲线或F曲线分析方法在归一化过程中,将单流中间包流出百分比或多流中间包中各流流出百分比之和限定为100%,将示踪剂流出总量信息掩盖,导致结果不精确的问题,本工作提出了流出百分比的分析方法,通过计算可以将物理实验结果转化为各流实时的流出百分比曲线。以流出百分比曲线为基础,计算得到时间加权平均方差和剩余示踪剂百分比,并以此对单流、四流中间包水模型实验结果进行分析。结果表明,采用流出百分比方法能对实验结果进行校对,进一步验证实验的可重复性。同时可对比双挡墙和U型挡墙控制装置设置下,四流中间包监测时间终点流出百分比差异及两倍理论停留时间时刻的死区比例大小。并可直观对比多流中间包不同挡墙下各流的一致性,及在单流堵塞后示踪剂在其他各流的分配及一致性。 相似文献
6.
7.
抽水蓄能电站输水系统布置复杂,机组工况多且转换频繁,因水泵水轮机不稳定流动导致输水系统振荡甚至产生共振的可能性较大。本研究旨在分析水泵水轮机各种不稳定因素与输水系统发生共振的可能性。首先总结了水泵水轮机尾水管涡、旋转失速等不稳定流动的发生工况和频率范围;其次以某抽水蓄能电站为例,采用传递矩阵法计算输水系统自振频率特性,发现尾水管涡和旋转失速频率与系统频率重叠,有引起共振可能性;进一步以尾水管涡扰动作为振源对输水系统进行强迫振荡分析,得出系统沿线的压力振荡幅值分布。研究表明,尾水涡带和旋转失速最可能导致系统水力共振,某些电站出力波动可能与此有关;S区振荡也可能引起强烈的水力振荡,造成机组过渡过程事故;动静干涉、卡门涡是高频振动,主要影响水轮机压力脉动,可导致转轮结构共振和破坏,与输水系统共振的可能性小。 相似文献
8.
电子背散射衍射(Electron Backscatter Diffraction, EBSD)是研究材料显微结构的重要手段之一, 通过EBSD获取的菊池衍射花样是材料内部微观晶体结构的直观反映。本研究通过识别菊池花样中的对称轴, 结合晶体对称定律, 提出了一种利用菊池花样进行晶体对称性分析和晶体结构鉴定的方法。通过该方法成功对三个未知样品的对称性和晶体结构进行了判断。其中一个样品确定到所属晶系, 另两个样品锁定到部分点群, 通过确定晶系和点群排除了部分不符合对称性的相鉴定结果。研究结果表明, 利用菊池花样进行对称性分析是判断晶体结构的有效方法。同现有方法相比, 菊池衍射花样法大大缩小了相鉴定的检索范围, 显著提高了相鉴定的准确性和可靠性, 是一种有望用于新一代EBSD设备的标定技术。 相似文献
9.
婴戏纹是中国传统吉祥纹样中的经典,它采用托物兴意的手法,反映出人们对多子多福的向往。本文从历史学和社会学等角度对婴戏纹进行了较为细致的考证。强调了婴戏纹作为纹饰与绘画和装饰艺术的紧密关联,同时也对纹样与其所处历史环境、宗教信仰的关系展开思考,文章还进一步从中国传统的家族子嗣文化维度对其展开思考。 相似文献
10.
现有的时态网络可视化方法大多采用等量时间片来可视化网络的演变,不利于时态模式的快速挖掘和发现。为此,根据时态网络固有的特征提出自适应时间片划分方法(Adaptive Time Slice Partition method,ATSP)。在时态网络的两种表示方式(基于事件的表示方式和基于快照的表示方式)的基础上,构建了ATSP的基础模型,同时提出了一种改进模型用来描述事件间隔时间服从长尾分布的时态网络。为了实现时间片的不等量划分,针对探索任务的不同提出了基于时态模式的ATSP规则和基于中心节点的ATSP规则,并提出了实现算法--层次划分算法(Hierarchical Partition algorithm,HP)和增量划分算法(Incremental Partition algorithm,IP)。实验结果表明,ATSP方法比传统的时间片划分方法更能准确地表示网络的时态特征,且该方法应用于可视化时,能有效归纳并展示网络的特征,明显提高了视觉分析的效率。 相似文献