工控技术在某浮选制药厂小试装置中的设计及应用

某研究机构为了保障某新型浮选药剂生产的连续性,实现生产工艺由试验室试验阶段跨越到小量试制阶段,针对原手工工艺过程中产生的加料不均匀、配方记录无法溯源等问题,通过增加远程监控功能,简化了原生产工序,提高了产能及工艺的可维护性,降低了设备故障率,实现了生产工艺的自动化控制.     

芝麻香型白酒风格与工艺关系的研究和探讨

叙述了芝麻香型白酒的风格特征，认为生产工艺是决定芝麻香型白酒风格的关键。地理环境、水质及历史因素对其均有影响。（益平）     

N,N-二羟乙基乙酰乙酰胺的合成及应用

二乙醇胺与乙酰乙酸甲酯反应合成了硼酸酯键合剂原料N,N-二羟乙基乙酰乙酰胺。通过均匀设计与SPSS软件处理实验数据,确定了N,N-二羟乙基乙酰乙酰胺收率与各反应因素的回归方程;最佳反应条件为:n(乙酰乙酸甲酯)/n(二乙醇胺)=1.3,催化剂w(ZnAc2.2H2O)=0.25%(以二乙醇胺的质量计,以下同),反应温度140℃,反应时间2.5 h,减压蒸除未反应原料得产物。在该条件下,N,N-二羟乙基乙酰乙酰胺收率达84.9%。以N,N-二羟乙基乙酰乙酰胺制备的硼酸酯键合剂BA-5-2在5 L高能丁羟四组元推进剂装药实验中的应用结果显示:推进剂常温、高温各项力学性能指标均高于发动机设计要求15%,高温黏附指数φ=1.037,其综合力学性能优于醇胺类键合剂LAB-303B、二乙醇胺硼酸酯键合剂BAG-5及海因三嗪类键合剂BA603。     

NPBA的水分散聚合研究

对适用于NEPE体系的中性聚合物键合剂(NPBA)进行了水分散聚合研究.以丙烯腈(AN)、丙烯酸-β-羟乙酯(HEA)为共聚单体,合成了组成及相对分子质量可控的NPBA,并考察了各因素对聚合反应的影响.用乌氏黏度计测定产物的黏均相对分子质量,用乙酰化法测定了产物的羟基含量,元素分析仪分析了产物组成,并用IR对共聚物特征结构进行了表征.研究表明,最佳反应条件为:AN、HEA、聚乙烯醇、β-巯基乙醇、过硫酸钾、水的投料量分别为8、2、0.1、0.847、0.45、100 g,温度60℃,时间2 h,产率为82.0%,黏均相对分子质量为5200,其羟基含量为2.08 mmol/g.     

基于Moldflow和UDE的打印机上盖翘曲变形工艺参数优化

基于Moldflow和均匀试验设计(UDE)方法,对某打印机上盖进行"冷却+流动+翘曲"模拟分析,以打印机上盖的翘曲变形量为试验指标,模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间和注射时间为设计变量,建立了翘曲变形回归方程优化工艺参数。试验表明,通过UDE方法,有效减少了多因素多水平试验次数,并获得了最佳工艺参数组合,通过SPSS19.0统计软件实现回归分析,得出各个设计变量对试验指标的影响程度,并将因素按重要性进行了排序。     

聚丙烯微孔发泡材料泡孔结构控制的研究进展

聚丙烯微孔发泡材料具有较好的性能和较高的比强度,泡孔结构是影响聚丙烯微孔发泡材料性能的关键因素,其主要由聚丙烯基体性质、共混改性、添加纳米粒子、控制工艺条件等因素控制。从这些影响因素出发,综述了近年来聚丙烯微孔发泡材料泡孔结构控制的研究进展,并展望了其应用前景。     

应用泛在学习模式提高研究生科研创新能力的探索与实践

为了满足研究生多样化、个化性的培养需求,提出了应用泛在学习模式来提高研究生科研创新能力的方法.文章分析了传统研究生培养方式的不足之处,总结了基于EduCoder平台建设泛在学习系统的过程,并探讨了引导研究生应用泛在学习系统进行自主式学习的方法.泛在学习模式激发了研究生利用碎片化时间进行学习的热情,有效缓解了师生交流压力...     

业主方对公路工程设计施工总承包模式管理探究

设计施工总承包模式在国外建筑市场得到广泛应用,但在我国建筑市场却应用较少,尤其在公路工程上还处于起步阶段。国家为求得与国际接轨,出台政策鼓励设计施工总承包模式的发展,而业主方积极寻求设计施工总承包模式将对该模式产生极大的推动作用。本文从业主方的角度出发对设计施工总承包模式前期工作及实施阶段的项目管理进行探讨。     

天广直流无功控制功能中Umax逻辑存在的风险分析及改进措施

±500kV 天广直流天生桥换流站无功控制功能中的 Umax (交流侧母线电压控制)设计逻辑中存在使交流滤波器频繁投切的风险,因此文章对该风险进行分析并提出有效的改进措施,对提高高压直流输电系统运行的可靠性有着重要的意义。     

Python数据分析技术对大气监测数据简易化研究

DAQFactory（以下简称DAQ）作为一套成熟、完整的组态软件被广泛应用在仪器控制中,实现监测数据的收集及控制可视化。然而,DAQ内置程序只能存储仪器原始信号数据,用户无法再编辑软件将原始数据进一步转化为所需的数值,造成后期数据分析任务较为繁琐。该文基于Python语言对大气监测数据进行了研究,并结合Python语言多个内置模块库例如Openpyxl和Numpy等,创建了一个原始数据处理程序。整个程序在运行过程中可以完成数据集的编辑,即从DAQ中导出的原始数据（多种气态污染物的电压信号）自动转换为瞬时浓度值或某一时间段内的平均浓度值,并将计算结果以Excel文档格式输出。以上操作全部由程序自动完成,可将繁琐的数据处理缩短到5 s以内。