校园论语

本期“校园论语”栏目由西安建筑科技大学建筑学院硕士研究生会与《规划师》杂志社共同主办,结合学院部分硕士学位论文研究课题,针对西部大开发、生态城市建设、城市文脉延续等热点问题展开讨论。此次论语诚邀规划专家参与,青年学子在导师的指导下关注规划学科的前沿问题和学科动态,充分体现了“以人为本、尊重自然、注重人文、承启历史、回应时代、面向未来”的学术思维。同时,本期还发表了西安建筑科技大学建筑学院研究生近年来参加国际设计竞赛的部分作品和感想,展示了学子们丰富多彩的课余生活和创新能力。     

腰果酚/聚乙烯醇改性酚醛树脂的制备

以腰果酚、聚乙烯醇作为苯酚与甲醛缩聚的改性剂,研究了腰果酚和聚乙烯醇的用量,催化剂类型和用量等对其性能的影响。结果表明:改性酚醛树脂的最佳条件为:苯酚、腰果酚、聚乙烯醇、甲醛的最佳摩尔比为0.85:0.32:0.02:1,最佳的催化剂为苯磺酸,用量为4.5%。     

水口结构对板坯连铸结晶器流场的影响

结晶器内钢液流场是研究连铸机内传输行为的基础。利用数值模拟方法分析了水口结构(凹底、平底和尖底)、结晶器宽度和拉坯速度下结晶器内钢液流动规律。数值结果表明,在凹底、平底和尖底三种浸入式水口结构下,结晶器内钢液流场相似,但尖底结构水口下钢液液面速度最大,平底次之,凹底最小。随着结晶器宽底的增加,结晶器上部和下部回流区范围增大;随着拉坯速度的增加,结晶器液面速度增加,但是钢液流股对结晶器窄面的冲击位置保持不变。     

无碱玻璃纤维布派力斯条纹研究

通过红外光谱、扫描电镜(EDX)、烧蚀实验和对比电镜扫描等实验手段,确认了派力斯条纹的形成原因。借用国外淀粉型浸润剂的一些先进控制方法,应用于石蜡型浸润剂的生产和使用过程,解决了石蜡型无碱玻璃纤维布容易出现派力斯条纹的问题。     

三种进口淀粉用于玻纤浸润剂的研究及其对玻纤性能的影响

以TGA、SEM为研究手段,评价了进口的甲醛玉米淀粉(1#)、2-羟丙基醚化淀粉(2#)、2-羟丙基醚化淀粉(3#)三种淀粉性能。然后以此三种淀粉为原料,设计了玻纤浸润剂的最佳配方,探讨了不同配方对玻纤性能的影响。结果表明,当3#质量分数为2.5%,1#质量分数为1.3%,2#质量分数为0.2%时,纱线最细,断裂强度最大,综合性能最优异。     

树脂型甲醛捕捉剂的研制

在常规脲醛树脂制备工艺基础上,成功制备了树脂型甲醛捕捉剂。借助13C-NMR和GPC分析方法,研究了甲醛捕捉剂的结构特点及分子质量分布。将其与自制的低物质量比脲醛树脂混合使用,考查了甲醛捕捉剂对脲醛树脂性能的影响。结果表明,该甲醛捕捉剂不含游离甲醛,已实现一定程度的树脂化。甲醛捕捉剂中大量游离尿素及一羟甲基脲等低分子质量物质的存在能有效降低刨花板的甲醛释放量,但对混合树脂的最终强度不利。添加甲醛捕捉剂对脲醛树脂的固化行为影响较小。当脲醛树脂与甲醛捕捉剂质量比为85/15、热压时间为4min时,刨花板性能较佳。     

总体分析法在非对称两流中间包水模型中的应用

为了解决经典组合方法处理多流中间包停留时间分布(RTD)曲线过程中出现的负死区体积分率问题,利用总体分析法对多流中间包各流的RTD曲线进行合成预处理,得到特征RTD曲线.然后利用经典组合方法处理特征RTD曲线,获得评价多流中间包流体流动的整体评价参数.非对称两流中间包水模型实验结果表明,Sahai修正方法仍会出现负死区体积分率现象;各流的流体平均停留时间是评价多流中间包各流一致性的特征参数;各流流体平均停留时间的最小值是评价多流中间包流体流动特性的关键参数.     

八钢板坯连铸中包浸入式水口结构的优化

总结了板坯连铸结晶器浸入式水口对结晶器流场的影响,通过数学模拟及现场大量试验。选定了适合八钢板坯连铸现场条件的浸入式水口,解决了结晶器角部扰动的问题,提高了板坯质量。     

不同底吹位置对VD精炼脱碳过程的影响

采用数值模拟方法研究了VD精炼过程中不同底吹位置对钢液流场及脱碳过程的影响。研究结果表明:双底吹脱碳效果最好,偏心底吹次之,中心底吹最差;在偏心底吹下,当底吹位置距钢包中心0.4R～0.5R时脱碳效果最好,终点碳的质量分数最低为39×10-6;在双底吹条件下,当底吹位置距钢包中心0.50R～0.65R时脱碳效果最好,终点碳的质量分数最低为25×10-6;与偏心底吹相比,采用双底吹时终点碳的质量分数可降低18%～45%。     

基于广义隐马尔可夫模型的PM2.5浓度预测

近年来,以PM_2.5为主要污染物的重霾污染事件频频发生,给我国国民经济和居民健康造成了严重损失。在空气质量尚未得到根本性改善的情况下,对重霾污染的准确预警不仅能使公众合理回避污染危害,还能为政府实施应急管理提供时间裕量。针对影响PM_2.5浓度的前体物及气象因素的非高斯分布特点以及传统隐马尔可夫模型（hidden Markov model,HMM）必须已知隐含状态个数的缺点,采用广义隐马尔可夫模型（generalized hidden Markov model,GHMM）对北京市除去定陵外的11个国控站点2013年1月～2017年1月的PM_2.5浓度进行了预测。结果表明：GHMM对严重污染及以上PM_2.5样本浓度预测准确率显著高于传统连续HMM,但针对中度污染及以下PM_2.5样本浓度的预测准确率接近传统HMM。