基于3D打印的中药废渣制活性炭技术研究

我国是世界上规模最大、品种最多、生产体系最完整的中药材生产大国,每年药渣排放量超过3 000万t。针对3D打印技术对中药材废渣的进行二次开发利用进行研究,将废渣制成特殊结构的活性炭,在回收中药废渣的同时,提高新型结构活性炭的净化效率,带来巨大的经济及环境效益,减少中药材废渣在现有处理方法中的低利用、高污染的现状。     

水泥企业核心生产单元及润滑技术

本文对水泥企业各核心生产单元所使用的设备和设备用油要求进行了介绍,并推荐了相应的润滑剂产品,为水泥行业在设备选油时提出最佳润滑方案提供有价值的参考。     

排水管道顶管施工穿越既有公路桥梁影响研究

为了研究排水管道顶管穿越既有公路桥梁时对桥梁结构的影响,以污水截流干管穿越既有高速公路桥梁顶管工程实际工程为研究对象,采用将JTG D63—2007《公路桥涵地基与基础设计规范》中桩距的有关要求与顶管施工周围土地扰动机理相结合的分析方法,对顶管施工穿越既有公路桥梁的影响进行分析。结果表明:顶进法施工对桥梁基础周边土体的扰动范围与管线与基础的平面位置关系、管线埋深以及土体的内摩擦角有直接关系。为避免顶管施工对既有公路桥梁基础产生影响,在管线设计时应合理布置管线平面位置及纵断面位置;将JTG D63—2007《公路桥涵地基与设计规范》中桩距的有关规定与顶管施工对周围土地扰动机理相结合的分析方法能应用于顶管施工穿越既有公路桥梁的影响分析。     

基于一种NW-FLNN神经网络的短期电价预测

针对传统神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极值的问题,文中提出一种改进型小波神经网络以实现网络全局最优化。首先,将小波神经网络与随机矢量函数连接型网络相融合构建一种新型小波链神经网络(NW-FLNN);其次,以小波基函数作为NW-FLNN的隐含层的传递函数,并利用梯度修正法训练该模型各参数;最后,选用澳大利亚新南威尔士州电价数据作为实验数据集,分别对NW-FLNN神经网络、逆传播BP神经网络与小波神经网络进行预测性能比较。实验结果表明:该新型网络预测模型较BP神经网络与小波神经网络性能更优,可明显减少网络迭代次数与隐层神经元数目,且平均百分比误差最大降低至0. 0317,满足实时性要求。     

南京老虎山黄土-古土壤剖面不同粒级组分的磁化率及其古气候意义

利用沉降离心法将老虎山黄土-古土壤的酸不溶相分离成<2μm、2～45μm和>45μm三个粒级组分,并分别测定了这些组分和全岩的磁化率。结果表明,无论是全岩,还是三个不同粒级组分,它们的磁化率都可以单独作为长江中下游地区古气候演变的参考指标。其中,<2μm粒级的质量磁化率明显大于全岩和2～45μm、>45μm两粒级,而且其分辨率也明显高于2～45μm和>45μm这两个粒级组分。本实验结果还显示,虽然<2μum的质量磁化率最大,但对全岩质量磁化率的贡献率与2～45μm粒级相当,>45μm粒级的贡献率较低。     

国电宁夏大武口发电厂水冷壁管横向裂纹原因分析

通过对国电宁夏大武口发电厂#1、#2炉水冷壁管存在的横向裂纹现象进行宏观检验、化学分析、力学性能、金相显微组织分析,指出水冷壁管横向裂纹的主要原因是由于运行过程中存在启停振动、燃煤含硫量偏高等因素,导致水冷壁管在运行过程中产生烟气侧腐蚀性热疲劳。并提出了防止类似事故发生的相应措施。     

蒸汽喷射制冷原理在大型翅片散热上的应用

研究了一种利用喷射制冷原理的翅片散热器散热效率提高装置。创新性地将蒸汽喷射制冷原理应用于翅片散热器,可有效提高翅片散热器散热效率,解决因工况环境等因素导致的设备散热不及时等问题,符合绿色环保节能减排发展理念。     

基于热交换原理的空气净化墙体的研究

随着城市现代化建设的加快,工地板房使用量逐年上升,但随之产生的问题是,我国工地环境质量较差,板房的生活舒适度低,循环利用率低,室内空气污浊,影响室内人员健康和舒适。因此,完成室内空气净化的新型墙体具有重要意义。通过三层夹层的设计,实现内外空气的热交换以及室内空气的净化,设计一种价格低廉、结构简单巧妙的新型活动板房墙体,不仅可以提高板房内部居住舒适性,而且可以保证材节能效益的最大化体现。而实验结果表明,基于热交换原理的空气净化墙体室内空气质量提升21.6%,而且可以有效避免在空气净化过程中的室内温度变化。     

国航飞行模拟训练基地乘务训练大楼结构设计

国航飞行模拟训练基地乘务训练大楼工程包括了钢筋混凝土框架剪力墙、钢结构网架、钢结构空间桁架等多种结构类型,该工程还是一个典型的大跨度连体结构。结合其结构设计,着重介绍了该工程连体结构部分的结构选型及分析、计算模型的处理及构造措施等,尤其是采用柔性连接的连体结构,可供同类连体结构设计时参考。     

基于改进CS算法优化Elman-IOC神经网络的短期负荷预测

为提高负荷预测精度,提出一种基于混沌定向布谷鸟算法优化Elman-IOC神经网络的短期负荷预测模型,首先对Elman神经网络拓扑结构进行改进设计,通过增添输入-输出层连接单元,加强网络并行运算能力,提高预测精度,然后在布谷鸟算法中,利用最优位置信息指导随机游动过程,同时引入混沌扰动算子,增强全局搜索能力,最后将算法应用于Elman-IOC神经网络参数优化,建立了短期负荷预测模型。实验结果表明,较之其他模型,本文模型具有更高的预测精度。