2A14铝合金TTT曲线及其淬火敏感性

采用分级淬火实验方法,绘制了2A14铝合金时间-温度-转换率(TTT)曲线,利用XRD、TEM、EDS等观察分析了合金等温过程中的组织变化,结合Avrami方程研究了等温过程中相变动力学。结果表明合金TTT曲线鼻尖温度为350℃,淬火敏感区间为300~400℃。2A14铝合金过饱和固溶体在350℃等温处理时快速分解,第二相脱溶析出速率达到最高。鼻尖温度较大的过饱和度和较高的扩散速率是第二相快速析出和长大的主要原因。2A14铝合金淬火过程中,建议在淬火敏感区间(300~400℃)提高冷却速率抑制第二相析出,在其他温度区间适当降低冷却速率,以获得较高的综合性能。     

UHMWPE/SiO2渔用纳米复合单丝的力学性能与动态力学行为研究

采用熔融纺丝法制备超高分子量聚乙烯(UHMWPE)/二氧化硅(SiO_2)渔用纳米复合单丝,并研究了牵伸倍数和纳米粒子含量对UHMWPE单丝结构、热性能、力学性能及动态力学行为的影响。结果表明,纳米SiO_2在UHMWPE单丝基体中的分散为纳米级分散,且分布均匀。当纳米SiO_2含量增加时,熔点和结晶度基本不变,而UHMWPE/SiO_2纳米复合单丝的取向度增大,断裂强度和结节强度增大。动态力学分析表明,当纳米SiO_2含量增加时,纳米粒子与聚乙烯链段相互作用力增强,晶区附近受限的非晶区链段增多,α转变峰逐渐增强增宽。通过纳米改性技术,能够显著改变聚乙烯单丝的粘弹性能,并使聚乙烯单丝的力学性能提高,为实现渔用聚乙烯纤维材料的改性与高性能化提供了理论和技术支撑。     

电力营销精细化管理实践及措施

随着社会经济的高速发展,生产、生活对电力资源的需求量也在上升,以往的电力营销管理模式不再适应电力企业的发展,精细化管理模式也逐渐在电力营销中被使用。在此形势下,结合精细化管理的意义和相关理念对电力营销的改革实践进行思考是至关重要的内容。     

基于OSPF协议测试方法研究与应用

该论文介绍了OSPF协议的背景;对软件测试理论和软件测试方法进行研究;将两者相结合得出常见的测试方法,并且在此基础上总结了自己的一套测试方法。这些测试方法可以对支持OSPF协议的不同厂商的路由器进行针对性测试,从而判断路由器的OSPF协议是否正确。最后举例说明校园网OSPF协议的应用。     

无线传感网中基于优选转发的多跳可靠传输方案

针对无线传感器网络中通信链路不可靠问题,提出了一种基于优选转发的多跳可靠传输方案.该方案首先根据当前发送节点的位置、信噪比、包长度以及目标节点的方向等以总跳数最小为目标计算一个理想点坐标,并以理想点为圆心确定转发区域,然后通过选择成功接收到发送节点数据包且距离目标节点的距离最小的转发区域内的节点承担转发任务.分析和仿真表明,较之已有的工作,方案能有效提高了多跳可靠性,同时能有效地避免广播风暴节省通信开销.     

改进型预测函数控制在感应电机功率优化中的应用

在对感应电机效率优化问题进行研究的基础上,考虑到传统方法在电机动态时无法同时兼顾响应性能和效率优化的缺陷,设计了一种新型分数阶PI(FOPI)预测函数控制策略.该控制策略将预测函数控制和分数阶PI两种算法相结合,构建具有分数阶比例、积分性质的多变量预测函数控制器,兼顾了感应电机动态效率与转速响应速度的优点.应用于电动机效率优化的最大转矩电流比控制方面,采用前馈补偿解耦设计的思路,将系统分解成两个具有可测扰动的子系统.仿真实验表明新型控制策略具有在线识别模型识别模型参数,跟踪效果好,抗干扰能力强,无超调,稳态误差小,取得了良好的控制效果.     

哪儿凉快哪儿歇着去 自制凉椅

俺最近闲来无事,弄了些工具准备捣腾木工活儿。本想做个茶几的,可仔细一想,咱就生活在九百多万平方公里的大茶几上,太悲催了。俗话说得好：“不要迷恋锅（哥）,小椅（姨）子才是传说。”好吧,咱就搞一把小椅子,哪儿凉快咱就上哪儿歇着去。     

一个在线检测和信息管理集成网络系统

结合金川公司第一冶炼厂熔炼车间矿热电炉一转炉－渣贫化电炉的炼镍生产工艺,开发了该车间工艺参数在线检测和信息管理集成网络机控制系统,该系统充分利用熔炼车间计算机网络系统提供的工艺参数检测数据,以图表和曲线方式对其进行统计分析、趋势分析、生产状况和生产现状检查等。     

长河坝水电站出线竖井开挖支护施工

长河坝水电站出线竖井属于超深竖井,开挖断面大,工期紧,采用两次扩挖,溜渣井采用造环向辐射孔、自下而上分段爆破,减少了人工扒渣量,确保施工进度;为了提高起吊系统的安全系数,采用两台同步卷扬机、双绳起吊,井内、井外双控操作,强化安全技术措施与安全管理制度的落实,确保竖井施工安全。     

基于单纯形微粒群优化算法Jensen模型参数求解

提出了基于单纯形微粒群优化算法（SMPSO）直接求解作物水分生产函数Jensen模型参数的方法。通过计算分析,用传统方法计算而得Jensen模型的相对产量与实际相对产量的相关指数为0．825,而用SMPSO（PSO）计算而得的相关指数为0．932;SMPSO寻优仅需要0．3973s,而PSO需要1．0783s。