粉煤灰负载钒氧化物低温SCR催化剂脱硝性能研究

目前,我国电厂普遍采用SCR法高含尘工艺对烟气中的NOx进行脱硝,催化剂存在严重堵塞、中毒等问题,SCR法低含尘工艺越来越引起重视。为了制备SCR法低含尘工艺中的低温SCR脱硝催化剂,本文将钒氧化物负载在粉煤灰和膨润土混合制成的复合材料载体上,制成V2O5/FA-BT催化剂,同时分别用全自动比表面及孔隙度分析仪(Micromeritics Tristar 3 000)和扫描电子显微电镜(SEM)对催化剂的比表面积和表面形貌进行表征。结果表明:不同V2O5负载量的V2O5/FA-BT催化剂在低温下有很好的脱硝效果,其中以V2O5负载量(质量分数)为11%的V2O5/FA-BT脱硝效果最好,当反应温度为130℃时,脱硝率达到89%;对催化剂进行酸改,CH3COOH酸改的催化剂比表面积较大且脱硝效果最好。     

基于Agent的矿井无线传感器网络的研究

在矿井环境中,为了确保生产安全进行,需要建立一种不依赖于骨干网的无线通信系统。随着无线传感器网络的不断发展,这种监测系统成为可能。随着Agent的出现及应用发展,已经提出了基于Agent的分布式传感器网络概念,使用代理在多个传感器节点之间执行协作任务的方法也逐渐发展起来。将Agent技术引入无线传感器网络中来,在一定程度上减小了网络通信的带宽需求,降低了网络中的能量消耗,从而提高了无线传感器网络系统的使用寿命。     

触摸传感器QST108与PIC单片机的接口设计

QST108为意法半导体公司生产的电容触摸传感器,具有功能强大且易操作等特点,非常适合应用在能够对用户触摸做出响应的智能控制界面中。本文重点介绍了QST108的工作方式及主要操作命令,给出了QST108与PIC单片机的接口设计以及部分程序代码。     

网络化控制系统改进事件触发机制与L∞控制协同设计研究

文章研究了网络诱导延时和外部干扰约束下,网络化控制系统的改进事件触发机制与 控制协同设计策略。为了克服相对(绝对)事件触发机制在系统接近(远离)平衡点运行时数据发送率较高的局限,文章提出了综合利用状态相关信息和状态无关信息的改进事件触发机制,其能够在系统整体运行期间获得较低数据发送率。然后,建立了同时刻画事件触发机制和网络诱导延时影响的闭环时滞系统模型,得到了系统最终有界稳定的充分条件,给出了事件触发机制与控制器的协同设计方法,比要求控制器预先给定的两步设计方法更方便。最后,仿真验证了所提方法的有效性。     

触摸传感嚣QST108与PIC单片机的接口设计

QST108为意法半导体公司生产的电容触摸传感器,具有功能强大且易操作等特点,非常适合应用在能够对用户触摸做出响应的智能控制界面中。本文重点介绍了QST108的工作方式及主要操作命令,给出了QST108与PIC单片机的接口设计以及部分程序代码。     

温度传感器DS75LX与PIC单片机的接口设计

DS75LX为Maxim公司生产的数字温度传感器,具有测温范围宽且分辨率可调等特点.介绍了DS75LX的特点、结构与工作原理以及与PIC单片机的硬件接口,同时给出了部分程序代码.     

红曲霉产红色素液相发酵条件的优化

为获取更多红色素,进行了对液态发酵的最佳营养液组成和环境条件研究。最佳碳源和氮源确定为葡萄糖和谷氨酸钠,添加浓度分别是30 g/L和1.5 g/L时,最适宜产红曲色素。研究的三种微量元素中,Fe2＋明显有利于提高红色素产量,Mn2＋也有提高色素产量的作用,但不如Fe2＋添加效果好。最适宜培养基起始pH值为6.5,摇瓶旋转速度为700 rpm。在最佳条件下,分批发酵时生物体产量为0.20 gDCW/g葡萄糖,红色素产量为32.5OD500g/（DCW.h）。     

基于物联网的网络信息安全体系研究

物联网的出现颠覆了传统信息技术的边界,信息技术处理能力和复杂度高速增长.物联网在各个领域中都得到了广泛的应用,但是因为各种因素的影响,物联网的网络安全信息安全越受到了挑战,对于社会发展、经济进步和人们的财产安全造成了巨大的威胁.基于物联网的网络信息安全问题,提出了建构完善的物联网网络信息安全体系,并对这一体系的建设进行了分析.     

DSP在智能车路径跟踪系统中的应用

该文以DSP处理器DM642为核心控制器对智能车的路径识别和转向控制技术进行研究,通过实验和仿真验证其在识别和控制中的效用.     

单道激光熔覆Inconel 625熔覆层尺寸预测

目的 准确预测激光熔覆Inconel 625熔覆层尺寸。方法 以送粉速率、扫描速度和激光功率为试验变量,以熔覆层的宽度和高度为评价指标,结合中心复合试验设计方法进行试验设计,开展单道激光熔覆试验,探究工艺参数对单道熔覆层尺寸的影响规律,并建立以工艺参数为输入、熔覆层尺寸为输出的BP神经网络模型,利用粒子群算法对BP神经网络模型进行优化,对比分析优化前后模型的预测效果。结果 激光功率对熔覆层宽度的影响最显著,其次是扫描速度,最后是送粉速率;扫描速度对熔覆层高度的影响最显著,其次是激光功率,最后是送粉速率;粒子群算法优化BP神经网络预测模型对熔覆层尺寸的预测精度较高,熔覆层宽度和高度的测量值和预测值之间的平均相对误差分别为4.238%和2.910%。结论 研究成果可以为激光熔覆Inconel 625熔覆层尺寸的调控和预测提供参考。