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改革开放以来,随着我国经济的飞速发展,人民生活水平的不断提高,在家用电器、家庭用品、办公用品、文教娱乐用品、商用机械、交通运输、通讯器材等各方面的需求发展迅速,带动了塑料加工的快速发展,对塑料原料的需求也不断增长。特别是介乎于通用塑料和工程塑料之间的ABS树脂,由于其具有 相似文献
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屋顶绿化现已成为一项最为时尚的基础设施——过滤空气和水、降低周围环境温度、减少能源需求。文中首先分析了屋顶花园的生态效益,介绍了屋顶花园植物材料的选择要点和植物景观的营造要点;其次采用实验模型的方法,测量出干燥土壤和含有大量水分的湿润土壤在有光热源环境下不同土壤层温度的分布和变化曲线。实验结果表明:干燥土壤的蓄热能力强、隔热性能好,而湿润土壤传热系数高、表面对流换热能力强;在不同的室外温度和季节下,屋顶绿化时,夏季宜用湿润土壤,冬季宜用干燥密实土壤,这样能减少屋顶下房间的冷热负荷,有利于空调房间的节能。 相似文献
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模块化多电平变换器(MMC)的桥臂电流控制方法可同时实现交流侧电流控制和环流抑制。连续控制集模型预测控制(CCS-MPC)是一种时域内基于模型的最优控制方法,动态响应快,可以实现多频带复合信号的准确跟踪。提出一种基于CCS-MPC的桥臂电流控制方法,通过设计模型预测控制(MPC)控制器同时实现桥臂电流直流分量、基频交流分量的准确跟踪和倍频环流的抑制,克服了传统分频控制策略在暂态期间不同控制器相互影响的问题,无须对各个频率信号单独设计控制器,简化控制结构。在此基础上,提出了包含桥臂电流指令值计算、基于MPC的桥臂电流控制和子模块电容电压均压控制的MMC综合控制策略。最后,在MATLAB/Simulink中搭建三相MMC仿真模型,验证了所提控制策略的可行性和有效性。 相似文献
44.
研究了4种固溶温度:1000、1040和1080和1120℃×4 h,AC(空冷)+双时效(845℃×24 h/AC+760℃×16 h/AC)热处理制度对铸造waspaloy合金组织的影响。结果表明,铸态waspaloy合金组织由γ基体、团状γ'相和MC碳化物组成。固溶处理后,铸态γ'相溶解到基体中,并随固溶温度升高,铸态γ'相含量逐渐减少。当固溶温度大于1080℃时,枝晶形貌消失,铸态γ'相完全溶解;在随后845℃稳定化处理过程中,均匀细小的二次γ'相开始析出,MC碳化物开始分解,并在晶界处析出不连续的粒状M23C6碳化物;经过760℃时效处理后,更多均匀细小的二次γ'相析出并长大。最终确定铸造waspaloy合金的最佳固溶温度应大于1080℃,此时经时效后组织更加均匀一致。 相似文献
45.
应用分子动力学研究了曼尼希碱与钨酸钠在Fe(001)表面上的缓蚀机理。研究表明:相比Cl~-、H_3O~+、H_2O、OH~-等腐蚀性粒子,曼尼希碱和钨酸根可优先吸附在Fe(001)表面,吸附能分别为-7.31、-1.59e V。当两种缓蚀剂复配时,曼尼希碱的吸附能比单独吸附时增强0.45e V,两者会形成共吸附态。此时复配缓蚀剂与单种缓蚀剂相比,金属表面膜的表面覆盖度增高,阻碍了腐蚀性粒子接触金属表面。除此之外,还发现当系统平衡时水合氢离子的氧原子主要分布在钨原子的3.43附近,两者会发生共运动,钨酸根与氢离子形成的氢键基团限制了氢离子的移动使它难以通过保护膜,以此达到更好的缓蚀效果。 相似文献
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为了提高模块化多电平直流变压器子模块故障后的容错能力,该文提出一种基于单侧双重移相控制的模块化多电平换流器(MMC)型直流变压器容错控制策略。首先,针对MMC-H桥型直流变压器,分析了双重移相控制下的工作原理与功率模型,研究了发生子模块不对称故障后的系统运行特性,揭示了旁路故障子模块导致系统桥臂电压不对称、子模块电压不稳定与环流波动的机理;然后,以单侧双重移相控制为基础,将一次侧桥臂内和桥臂间的移相角作为控制量,提出一种MMC型直流变压器容错控制策略,通过平衡故障桥臂平均子模块电压,解决桥臂不对称引起的系统不稳定问题,抑制了桥臂环流波动;最后,在Matlab/Simulink平台搭建了每个桥臂10个子模块的变压器模型,对单侧双重移相下的稳态控制与子模块故障后的容错控制进行仿真,验证了所提容错控制策略的有效性。 相似文献
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介绍了精品车间的内涵及特点,济钢在各二级单位开展了创建精品车间的工作,通过形成精品车间标准、明确创建流程、创新评价方式、建立六大保障机制,培育形成了一批在基层落实企业发展战略的车间典范,达到了精准管理有效落实、学习创新能力显著提升、团队绩效更加突出等创建效果。 相似文献
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我国工业呈现规模化、复杂化和集成化的趋势,其中机械设备的长期、稳定、高效运行是工业快速发展的关键。机械设备长期工作容易出现故障导致突然停机,降低工厂的经济效益,甚至对人的生命安全造成威胁,所以机械设备故障检测对于我国工业的发展和经济效益的提高有着重要的意义。现阶段的常见故障检测方式主要是人工检测和振动监测,人工检测巡检周期长、不能及时发现故障、主观性强,振动检测对检测装备的安装要求较高。因为机械设备发生损坏时声音会发生改变,并且声信号的采集方式为非接触式,方便安装,所以声信号逐渐被应用于机械设备的故障检测领域。基于声信号的故障检测技术能及时发现机械设备的故障,及时维修,降低经济损失。从机器学习和深度学习两个方面综述了机械设备故障检测领域的国内外研究进展,并且提出了基于声信号的机械设备故障检测技术未来的研究重点和参考方向,旨在为机械设备的故障诊断提供参考。 相似文献
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