3种不同检测方法测定大豆水分含量的差异分析

目的对比国标法、整粒烘ASAE法和快速水分法3种不同水分检测方法测定大豆水分含量的结果差异。方法取自3种不同产地的大豆,包括巴西大豆、美国大豆和国产大豆,进行大豆整籽粒和粉碎后的水分测定实验来比较大豆水分含量差异。同时对2种谷物粉碎仪差异进行了比较。结果以进口巴西大豆为例,用国标法测定水分平均值为7.76%,其中谷物磨测量值为7.75%,万用粉碎仪测量值为7.78%;ASAE法测得水分值为10.39%,快速水分仪测定值为10.7%。国标法水分测量值低于用ASAE法和快速水分仪法,且不同的粉碎磨粉碎后的水分测量值无明显差异(P 0.05)。通过对比,ASAE法和快速水分法测定的大豆整籽粒水分含量比较接近真实值,而粉碎后测得的水分含量比真实值低。结果表明,国标法中将大豆粉碎后水分测量值低于用ASAE法和快速水分仪法整籽粒法水分测量值(P0.05),且不同的粉碎磨粉碎后的水分测量值无明显差异。结论结合实际现场测量的实验环境、实验周期和成本等因素考虑,推荐谷物快速水分法为最佳检测方法。     

利用化学反应的多定态特性筛选动力学模型

以CO在铂催化剂上发生的催化氧化反应为例,以L-H机理和E-R机理为基础,建立了该催化反应的5种动力学模型。利用化学反应网络理论,并依据该反应的多定态特性,对5种可能的动力学模型进行了筛选。筛选结果表明：根据L-H机理得到的模型对应的反应网络能够出现多定态现象,根据E-R机理得到的模型对应的反应网络则无法出现反应体系的多定态现象,因此,L-H机理更为接近CO在铂催化剂上催化氧化的真实反应机理,这与文献结论吻合,证明了利用反应的多定态特性筛选催化反应动力学模型的可行性。     

炼油厂循环水系统节水探讨

水资源成为制约炼油厂的重要因素之一,节约用水是炼油厂面临的新问题。通过对炼油厂循环冷却水系统的分析,总结了循环水系统的设计方法、节水思路和措施,对类似炼油厂循环水场工程设计有一定的借鉴意义。     

三相四开关并联型有源电力滤波器的指令电流确定方法

该文提供一种低成本的三相四开关并联型有源电力滤波器以适用于中、低压系统同时进行谐波电流抑制和无功功率补偿。通过对该三相四开关并联型有源电力滤波器工作原理的分析，采用直接将期望得到的电网正序基波电流作为该三相四开关并联型有源电力滤波器指令电流信号的控制方法。为保证在电网电压不平衡和电网出现短时故障等情况下，三相四开关并联型有源电力滤波器仍能安全有效的工作，引入正序基波电流幅值校正环节和正序基波电压相角检测器；为实现直流侧中点电压平衡，采用一种基于比例控制算法的直流侧电压偏置补偿器。相关的仿真与实验结果均证明该指令电流确定方法的可行性和有效性。     

元宝山露天矿汽车排土场植被恢复探究

元宝山露天煤矿汽车排土场的植被恢复对于排土场的稳定、防止水土流失、生态系统恢复都起着关键作用。采用改良土壤、采用滴灌、草灌结合、加速本地植被侵入等手段,在排土平盘与坡面形成立体植被防护网,逐步使排土场融入本地生态系统。     

基于TMS320F28335的有源电力滤波器实现

为减少目前电力系统中的谐波与无功功率污染问题,提高电能的有效利用率,本文设计了一种解决中小容量谐波治理与无功补偿的并联型智能化数字有源电力滤波器,分析了经济性三相四开关并联型有源电力滤波器的主电路拓扑结构,详细探讨了控制系统的工作原理和硬件电路设计。现场工程应用案例证明了该系统的可行性和有效性。     

H-H型螺纹锁紧环热交换器设计计算

H-H型螺纹锁紧环热交换器结构复杂,其设计计算涉及的零部件多,目前尚未形成公开的、统一的算法及计算程序。以某加氢装置热交换器的设计为例,结合相关标准、文献以及压力容器设计经验,介绍了H-H型螺纹锁紧环热交换器的结构特点以及热交换器管、壳程的密封原理,落实了热交换器壳程筒体、封头、管板、梯形大螺纹、螺纹锁紧环、管箱盖板以及管箱筒体等主要受压元件的受力分析及校核计算过程。可为类似热交换器的设计计算提供参考。     

100kVA并联型有源电力滤波器的研究

本文介绍了100kVA并联型有源电力滤波器系统的构成、工作原理,阐述了有源电力滤波器的电流检测和电流控制方法,分析并讨论了主电路参数的选择方法。在所研制的100kVA有源电力滤波器系统上进行了谐波补偿实验,取得了满意的实验结果。     

输电损耗的分摊原则

在分析现有输电网损耗分配方法的基础上，针对损耗分配中的主要问题，从公平公正、快速高效、收支平衡、过程透明、经济信号、潮流基础和网络拓扑几个方面，分析并提出了输电损耗分配应该满足的主要原则，为进一步研究输电损耗的公正有效分配方法奠定了基础。     

基于小波网络和多模块网络的数字识别

本文研究一种新的数字识别方法,这种方法用小波神经网络抽取特征、用多模块结构神经网络作模式分类器。小波分解的函数近似能力和人工神经网络的学习能力结合起来形成的小波神经网络,有着良好的特征描述性能,可用作特征抽取工具。多模块结构的神经网络将一个k类的模式分类问题转换为k个互相独立的2类分类问题。这种结构将一个复杂的分类问题化解为多个简单的分类问题,各个模块互相并联,各自负责一种模式的识别。用这种修改过的多模块结构网络的BP训练方法,可加速训练和提高训练精度,并且各模块可互相独立地进行训练。用美国NIST数字样本进行训练及测试,结果良好。这种方法可用于更广泛的平面图形识别。