配电自动化不良数据辨识和配电网结线分析

提出将柱上开关看成节点,将相邻2个节点间的馈线和配电变压器综合看成边的配电网简化模型。在此基础上提出例行辨识、突变量启动辨识与通信中断辨识3种配电网不良数据辨识和结线分析的方法。该方法能够在个别数据受到干扰时,得出正确的配电网拓扑结构。文中给出了4个典型实例。     

“双碳”背景下“生态纺织”专业课实践教学的探索

文章结合“双碳”背景下纺织企业的绿色生态发展特点和生态纺织全面综合专业人才需求,对“生态纺织”专业课实践教学改革进行了分析,提出了“生态纺织”专业课实践教学模块、有机衔接融合的具体措施,为培养纺织新型复合应用型人才奠定基础。     

女性健康类智能可穿戴设备现状与发展趋势

概述女性健康类智能可穿戴设备的开发现状,将现有产品分为女性健康监测类、女性养生保健类和女性安全防护类智能可穿戴设备。分别对各类女性健康类智能可穿戴设备的开发及应用现状进行总结,分析各类智能可穿戴设备在设计研究和应用中待解决的问题。最后指出女性健康类智能可穿戴设备的发展趋势,包括更准确地监测、更安全的操作、更舒适的体验、更时尚的外观。该研究对女性健康类智能可穿戴设备的研发具有一定的参考作用。     

NA催化剂在高速BOPP薄膜专用树脂生产中的应用

介绍了国产NA催化剂应用于高速双向拉伸聚丙烯薄膜专用树脂F400-H生产的情况,并与进口催化剂进行了对比。结果表明,用NA催化剂生产的F400-H,催化剂平均活性达22．7kg／g,产品等规指数达97．4％,均优于进口催化剂。装置运行稳定,产品性能优良,薄膜拉伸速度达到380m／mim以上,且不易破断。     

汾河太原城区段支流水质评价

由于历年来的研究主要集中于汾河主河道水体的黑臭状况,在一定程度上忽略了汇入汾河的支流水体水质分析。故在现有多种水质评价方法的应用中,采用综合污染指数法与综合水质标识指数法,在对太原城区主要支流长期监测的基础上,评价了太原城区主要支流的水质状况和黑臭程度,并据此提出建议。     

废旧聚对苯二甲酸乙二醇酯纤维醇解制备阻燃水性聚氨酯及其应用

为解决废旧聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)纺织品日益增多,造成巨大的能源和资源浪费问题,采用醇解法对PET纤维进行解聚,优化其解聚工艺;并以醇解产物为原料合成磷硅协同阻燃改性水性聚氨酯,探究了异佛尔酮二异氰酸酯中NCO基团与对苯二甲酸双羟乙酯中OH基团的量比(n(NCO)/n(OH))、阻燃剂三羟甲基氧膦(THPO)和二氧化硅(SiO₂)质量分数对阻燃改性水性聚氨酯形态和稳定性的影响;然后将得到的阻燃改性水性聚氨酯通过后整理的方法改性PET织物,并表征其阻燃性能。结果表明：在乙二醇(EG)为解聚剂,酯酸锌和氯化胆碱为催化剂的条件下,最佳解聚工艺为EG与PET质量比为4∶1、氯化胆碱与酯酸锌量比为1∶1、反应温度为185℃、反应时间为4 h,解聚产物对苯二甲酸双羟乙酯的产率可达87.6%;当THPO质量分数小于24%,SiO₂质量分数小于6%,n(NCO)/n(OH)在3～7时,阻燃改性水性聚氨酯呈均匀稳定的乳液形态;当THPO质量分数为24%,SiO₂质量分数为4%,n(NCO)/n(OH)为6时,阻燃改性PET织物具有较...     

陕西煤矿瓦斯监测联网网络QoS保障策略实现研究

以陕西煤矿瓦斯监测远程联网为背景,研究其联网网络的QoS保障策略实现.由于现有的各种QoS实现机制无法单独为陕西煤矿瓦斯监测联网网络的QoS提供保障,因此在实际应用中必须结合多种机制才能得到较好的QoS保障效果.比较了传统IP网络的QoS结构体系,通过分析IntServ和DiffServ两种模型的基本原理、工作方式,并指出其各自的优缺点和网络应用环境,设计了将RSVP协议与DiffServ模型相结合来满足瓦斯监测数据传输实时性的要求;针对陕西煤矿瓦斯联网的特性,提出了将TCP拥塞控制算法与IP层拥塞控制算法相结合的算法模型,并且该模型的应用可以在原有单一拥塞控制的基础上有效地提升跨地区网络的QoS特性.     

单分散聚酰亚胺微球的形貌分析和表征

研以均苯四甲酸二酐(PMDA)和4,4-二氨基二苯醚(ODA)为单体,采用反相非水乳液法制备聚酰亚胺(PI)微球.在两相比-定时,研究了复配乳化剂的浓度对PI徽球形貌及单体含量对微球粒径的影响.产物通过红外,热重(TG),扫描电镜(SEM),粒度分析手段进行表征.SEM表明:单体浓度20%,复配乳化剂含量7.88%时,...     

再沉淀-热酰亚胺化法制备聚酰亚胺粒子

以对位均苯二甲酯二酰氯和N,N'-二氨基二苯醚为单体通过再沉淀法制备了聚酰胺酯粒子,再通过热亚胺化得到聚酰亚胺粒子,并简单分析了聚酰胺酯的热亚胺化及其热稳定性.用TEM、SEM和红外光谱分析技术对产物进行了表征.     

基于灰色神经网络的我国原煤产量预测

文章采用灰色神经网络进行我国煤炭产量预测模型的建模,灰色神经网络具有灰色系统模型的可以用少量样本数据来建模与神经网络精度高的特性,克服在进行煤炭产量预测样本数据少的问题,仿真结果表明,此种模型预测结果的相对误差是1.57%,只使用灰色模型预测结果的相对误差是9.8%,采用此模型提高了预测的准确性和精度。