高分子量聚氯乙烯树脂增塑,填充体系的物理力学性能研究

本文研究聚合度及增塑剂、填充剂用量对高分子量聚氯乙烯（ＨＭＷＰＶＣ）树脂物理力学性能的影响规律，并将国内外ＨＭＷＰＶＣ树脂以及ＨＭＷＰＶＣ与通用型ＰＶＣ树脂进行了性能对比。结果表明，ＨＭＷＰＶＣ增塑、填充体系的拉什强度、撕裂强度冲击回弹性及压缩永久形变等物理力学性能均随聚合度的提高而有所增加，而且各项性能均优于通用型ＰＶＣ树脂，可有效地用作橡胶代用品。分子量相同的国内外ＨＭＷＰＶＣ树脂物理力学性能基本相同。但是，后者随着增塑剂用量的增加，弹性比前者有所提高；随着填充剂用量的增加，性能变化比前者缓慢．增加填充剂用量以降低制品的体积成本。笔者还时两者物理力学性能的差异与颗粒形态之间的关系进行了探讨。     

光交联对HDPE凝胶量的影响

用安息香二甲醚和三(丙烯酰氧乙基)异氰尿酸酯(TAEIC)作为PE的光敏剂和助交联剂,研究了它们的用量、光照时间、交联温度,紫外光光强对PE交联度的影响。结果表明,安息香二甲醚是一种有效的光敏剂,引发效率较高;助交联剂可以提高交联效率;光照时间、紫外光光强和交联温度等对PE的交联度均有明显的影响。     

抗静电可染丙纶的结构与性能

研究了聚丙烯、抗静电组分、可染组分三元共混体系纤维的抗静电性能、力学性能、染色性能及形态结构。研究表明：抗静电组分和可染组分有一定的相互影响，当抗静电组分加入量在４％～６％；而可染组分加入量在８％～１０％时为共混体系的最佳配合范围，共混纤维成品丝既表现出良好的抗静电性能，又表现出良好的可染性能，实现了常压沸染深色的效果。还发现，共混纤维拉伸丝的比电阻小于卷绕丝的比电阻。     

P2P网络穿越中NAT类型检测的原理与实现

随着P2P网络技术的应用普及,更多的局域网主机需要连接到P2P的网络,但P2P对等网络要求网络中所有节点都能直接对等交换信息,这就使得P2P网络应用必须解决NAT穿透,实现双向对等通讯。文章通过对NAT穿透技术的原理分析,设计了一种NAT类型检测的算法,从而提高实际NAT穿透过程中的效能。     

多支持向量机的乳腺肿瘤识别

针对乳腺肿块具有大小不固定和个体差异等特性,提出了一种多支持向量机对乳腺肿块的识别方法.选择八个方向上的支持向量生成分类器,选取高斯核函数作为核函数,其中取σ=30时分割正确率达到97.3%.表明多支持向量机应用于乳腺肿块识别可以获得较好的识别效果,为进一步的医学诊断提供可靠的依据.     

江水源热泵尾水排放方式优选试验研究

为研究江水源热泵尾水在不同排放方式下对江河水域温升的影响,利用数字式温度传感器构建实时温度传感器网络,针对江水源热泵尾水淹没式、表面式和射流式3种排水方式及其在12种出流方式下江河水域的温升情况进行了模拟试验研究。对各种排放方式下的温升均值、温升方差、最高温升值、超温升均值点数等指标项采用加权平均法计算优选值,并结合三维温升图对试验结果进行了分析。结果表明,从整体上看射流式排放方式优于表面式和淹没式排放方式,双口出流方式优于单口出流方式,其中对河道水域温升影响最小的排放方式为表面式排水顺流双口出流方式。     

络量法测定半水煤气中的硫化氢

一、前言_ 在氮肥生产造气的半水煤气中有硫化氢生成。硫化氢不仅对金属管道有腐蚀作用,而且使触媒中毒。因此,必须在合成氨的生产过程中,把硫化氢从气相中除去。分析硫化氢的含量,一般采用碘量法(碳他尾气中的极微量的硫化氢采用光电比色法)。该法是以醋酸锌作沉淀剂,通入含有硫化氢的各种气体若干升(以湿式流量计计量),使其     

TG型常温氧化铁脱硫剂中间试验

一、前言氧化铁脱硫剂是一种高效脱硫剂,在常温下可将硫化氢及硫醇等迅速脱除干净,在国内外已被广泛用于城市煤气及合成氨等工业。国外近年来对该脱硫剂进行了许多改进,而国内自前仍采用以生铁屑与锯末拌合的常温氧化铁脱硫剂,存在工艺落后、设备庞大、效率不高、接触时间长等缺点。为了改进现有工艺,我们以太原化工厂硫酸车间的硫铁矿灰为主要原料进行了新型脱硫剂的研制工作。经过努力,最后研制成功一种条形氧化铁脱硫剂,取名为“TG型常温氧化铁脱硫剂(简称TG型脱硫剂)”。通过小试及中试考核表明,TG型脱硫剂具有价廉易制、操作     

实时洪水预报中基于岭估计的AR修正模型研究

为提高实时洪水预报精度,经常将水文模型与误差修正模型相结合,AR模型因其结构简单广泛应用于实时洪水预报误差修正。然而,实际应用显示,AR模型时常出现修正结果不稳定现象,表现为流量修正幅度过大,甚至出现“震荡”现象,严重影响修正效果。鉴于此,本文从矩阵特征值角度解释了AR模型出现不稳定现象的原因,并引入岭估计方法选择性利用流量信息更新自回归系数,使其更满足真实流量的涨落过程,增强该模型的稳健性。将新方法应用于蔺河口流域,结果显示岭估计方法显著提高了AR模型的稳健性,从而改善了模型修正效果,进一步提高了洪水预报精度。     

An analysis method for correlation between catenary irregularities and pantograph-catenary contact force

Pantograph-catenary contact force provides the main basis for evaluation of current quality collection; however, the pantograph-catenary contact force is largely affected by the catenary irregularities. To analyze the correlated relationship between catenary irregularities and pantograph-catenary contact force, a method based on nonlinear auto-regressive with exogenous input （NARX） neural networks was developed. First, to collect the test data of catenary irregularities and contact force, the pantograph/catenary dynamics model was established and dynamic simulation was conducted using MATLAB/Simulink. Second, catenary irregularities were used as the input to NARX neural network and the contact force was determined as output of the NARX neural network, in which the neural network was trained by an improved training mechanism based on the regularization algorithm. The simulation results show that the testing error and correlation coefficient are 0.1100 and 0.8029, respectively, and the prediction accuracy is satisfactory. And the comparisons with other algorithms indicate the validity and superiority of the proposed approach.