我国内螺纹铜管的生产技术与发展方向

本文论述了我国内螺纹铜管业生产、工艺、产品技术条件、齿型及市场现状 ,提出了内螺纹铜管的研发方向。     

填料吸收塔实验教学改革

本文在结合国内填料塔吸收实验的现状的基础上,介绍了天津大学化工学院化工基础实验中的二氧化碳吸收-解吸实验装置的建立。在此试验装置的建立过程中,充分考虑了实验教学和环境保护的要求。新建的实验装置丰富了实验教学内容,改善了实验环境,节约了水资源,同时对学生实施环保教育,增强学生的环保意识和环保责任感。     

下喷自吸环流反应器中气-液局部相际传质模型

引言 下喷自吸环流反应器是在结合喷射、环流、自吸等优点基础上而开发出的一种新型高效反应器,开展该反应器内局部气液传质模型的研究,对于该反应器的优化设计及放大具有极重要的理论意义.多年来,经典传质理论的不足与局限都在经历不断的修正与改进.其中,激光多普勒测试在传质研究中的应用使得人们对湍流在传质中的重要性有了     

柴油低温流动性能改进剂的复配

制备了邻苯二甲酸单酰胺单铵盐和双酰胺极性含氮化合物,与EVA(乙烯-醋酸乙烯酯)或EVAP(乙烯-醋酸乙烯酯-丙烯共聚物)柴油低温流动性能改进剂复配,不但提高了柴油低温流动性能改进剂的降冷滤效果,而且改善了加剂柴油在低温下的抗蜡分层性能。     

均匀设计法、神经网络和遗传算法结合在内高压成形工艺参数优化中的应用

内高压成形技术是以轻量化和一体化为特征的一种空心变截面轻体构件的先进制造技术。目前,内高压成形技术越来越受到人们的关注,特别是汽车制造企业。管材的内高压成形过程与很多因素有关,其中施加在管件内部的压力与轴向进给量之间的配比关系尤为重要,对两者的匹配关系进行优化是内高压成形面临的重要课题。传统的优化方法需要大量的模拟计算,耗时多且不易掌握。针对这一问题,该文提出了将均匀设计法、神经网络和遗传算法相结合进行参数优化,既利用了均匀设计试验的均匀可靠性,又运用神经网络的非线性映射、网络推理和预测功能,最后发挥遗传算法的全局优化特性,得出了最优结果,并直接为实际生产提供了可靠的参数依据。     

SPC技术在铜管生产线质量管理中的应用

统计过程控制(SPC)是现代企业质量管理中的一种重要手段,结合网络数据库技术可以实现生产过程中各关键工序产品质量的在线监控与离线分析,加速企业质量管理信息化进程.本文以铜管生产线质量管理为模板,系统地论述了SPC技术在铜管生产线质量管理中的应用,阐述了质量管理系统的流程以及关键技术.     

三相反应器的气含率与液速分布和数值模拟

研究了一定操作条件下的气液固三相鼓泡床反应器的气含率和液体轴向速度分布,讨论了气、液表观速度对气含率和液体轴向速度分布的影响,比较了三相与两相鼓泡床中气含率和液体轴向速度分布,用拟两相的双流体模型计算了三相鼓泡床中的气含率和液体轴向速度．结果表明,模拟结果与实验结果一致．     

空调制冷铜管的蚁巢腐蚀(下)

(5) 木材和人造建材[5、9、13] 据1999年报道,在一家酒店的木墙房间中用了2.5年的空调发现蚁巢腐蚀,腐蚀从铜管外表面起始.对房间的空气取样做气相色谱分析,发现了有从木材和人造建材中挥发出的挥发性有机物,如甲醛(在空气中的含量达11～13 μg/m3)、壬醇、甲基丁酮、α-蒎烯、柠檬油精和C14-C26烃类化合物.其中的醛和酮引起铜管蚁巢腐蚀的可能性最大.研究者为此专门用9种醛、6种酮和α-蒎烯、蚁酸和甲酸甲酯等17种挥发性物质的潮湿气氛中做了铜管腐蚀试验,发现蚁酸、甲酸甲酯、甲醛、丙醛等会使铜管产生蚁巢腐蚀,而丙酮和α-蒎烯也产生细小的蚁巢腐蚀.萜烯类物质(3-蒈烯、α-蒎烯)都是从木材中散发出来的挥发性物质,而甲醛则是人造建材的胶粘剂中散发出来的.用17种有机物的1%(V.)水溶液进行铜管3个月暴露试验,3个月后各水溶液的PH值如表6,造成铜管蚁巢腐蚀的深度和形貌特征如表7.     

基于S1/2范数的非局部视频去噪

为了去除视频中的高斯噪声及脉冲噪声,提出了 一种基于S1/2矩阵范数的非局部视频去噪算法。 首先,在视频数据中利用非局部块匹配的钻石搜索算法搜寻与参考图像块最相似的图像块组 ;然后,将搜 寻到的相似图像块组列向量化后组合成的矩阵进行基于S1/2范数的低秩和稀疏分解,分解后 的低秩成分视 为原视频场景信息,稀疏成分视为视频中存在的随机值脉冲噪声及异常值数据;最后,由低 秩矩阵恢复的 各图像块数据经过加权平均后作为参考图像块的去噪估计值,进而求得视频各帧图像的去噪 估计值。实 验结果表明,本文方法能够有效去除视频中的高斯噪声和脉冲噪声,相比同类 算法,去噪后的视频无论 在视觉质量上还是客观评价指标上都有明显的优势。     

基于多特征相关滤波的红外目标跟踪

为实现在复杂背景和多干扰条件下红外目标的稳 定跟踪,提出一种基于多特征相关滤波的红外目标 跟踪算法。首先综合考虑生物视觉关注特性及目标运动特性,提取目标区域的空间特征和 运动特征,进而融合一种改进的卷积特征,生成多特征权值函数;然后在传统 相关滤波的基础上,引入多特 征权值函数用以表征不同候选区域的重要程度,形成权值相关滤波的红外目标跟踪框架;最 终得到能够表 征目标位置的置信图,从而完成红外目标的鲁棒跟踪。在6组不同条件下红外视频序列上的 实验结果表明, 和经典目标跟踪算法相比,本文方法在复杂背景下的平均跟踪成功率提升15%左右,能够有 效应对相似虚 假目标、遮挡、背景辐射强度变化和探测器晃动等不良因素的影响,适用于复杂背景条件下 的红外目标跟踪。