铸钢件准固态区域应力,应变数值模拟及热裂机制

对ＺＧ４５实验热裂试棒的数种工况进行了应力－应变的数值模拟，对热裂形成机制进行了讨论。研究认为：热裂起源于Ｂｉｎｇｈａｍ体，是塑性变形超过Ｂｉｎｇｈａｍ体塑性储备值所致。     

手工电弧焊在带压补漏中的应用

压力容器和压力管道在生产过程中会出现泄漏，给生产过程带来影响或使生产中断，带压堵漏是保证生产正常进行的一种必要的技术手段。在此介绍了手工电弧焊带压堵漏的常用方法。     

复杂串联制造系统仿真器的研究

介绍了一种专用于复杂制造系统的仿真器，并着重介绍了该仿真器的结构与功能、仿真器的动态仿真原理、动画显示原理等。这种仿真器已成功地应用在上海柴油机股份有限公司D114系列柴油机机体生产线的规划设计中。     

基于智能卡的短消息端到端的安全通信机制*

提出了一种基于SIM卡的端到端短消息加密通信的机制.该机制利用智能卡的数据加密能力与主动式命令等特性,巧妙地在其上实现了短消息的编辑、加密和发送,很好地满足了那些对敏感数据传输的安全要求;同时对于移动网络和手机终端都没有特别要求,通过OTA技术可以很方便地下载到用户SIM卡中,易于在现有的移动网络中实施.     

微表处技术的应用研究

微表处技术在公路建设和养护中的应用已十分普遍,其中有成功的经验,也有失败的教训,为了微表处技术的合理应用和更好发展,介绍了微表处技术的起源,分析了微表处结构的特殊性及优点和缺点,指出了合理运用微表处技术的方法、措施、范围以及容易出现的问题,并在此基础上开发了预热拌稀浆表处施工工艺、稀浆表处减噪技术和超粗型稀浆表处设计方法,以适应公路工程建设和养护的需要.分析结果表明:稀浆表处的成型厚度不得大于最大碎石粒径;当稀浆表处用于填补车辙时,车辙深度应与稀浆表处型号即最大碎石粒径相匹配;预热拌施工工艺能够使稀浆表处的使用寿命显著延长;掺加废胎胶粉可以减小行车噪音.     

板栗叶染料在天然纤维上的染色研究

为有效利用板栗树废弃资源,以水为溶剂从板栗落叶中提取天然染料,研究该染料的提取工艺,测试了提取液的紫外-可见光谱,并对该染料在三种天然纤维柞蚕丝、羊毛及改性棉上的染色性能进行探讨.结果表明,板栗叶染料提取的适宜条件为:煮沸回流提取2h,物料与溶剂质量比为1:20.板栗叶染料上染三种纤维时,适宜的染色条件为:在温度90℃下恒温染色50min,染色pH=3.以板栗叶染料上染三种纤维,直接染色、明矾及硫酸亚铁媒染试样都可以获得较好的染色深度,其中以硫酸亚铁媒染试样的K/S值最高,且染色织物的染色牢度较好.     

30%苄氨基嘌呤悬浮剂对芹菜生长和品质的影响

田间条件下研究了不同浓度苄氨基嘌呤悬浮剂对芹菜生长和品质的影响。结果表明,剂量浓度在60~120 mg/kg范围内均可提高芹菜的株高和产量,120 mg/kg剂量浓度处理对亩产量和株高的提高幅度达到了显著水平(P<0.05);药剂对芹菜安全性和品质分析结果表明,试验药剂30%苄氨基嘌呤悬浮剂各剂量浓度对芹菜均没有明显药害,对芹菜的干物质重量、维生素(Vc)和可溶性固形物含量均无显著影响。     

工业大麻中大麻二酚的后脱羧协同超临界萃取

目的:提供一种后脱羧协同超临界萃取制备大麻二酚(CBD)的方法.方法:工业大麻花叶预处理及干燥后进行二氧化碳超临界萃取.萃取温度为20～50℃,压力为10～30 MPa,二氧化碳流量为500～900 kg·h-1,时间为1～4 h.萃取物经过前处理后进行脱羧.脱羧后的CBD粗油通过分子蒸馏及高效液相色谱纯化,真空浓缩,结晶,制得高纯度CBD晶体.结果:与脱羧前相比,脱羧后CBDA含量明显降低,转化率在75％以上.制得的成品CBD晶体纯度均在99.7％以上,平均质量分数为99.86％.结论:脱羧协同二氧化碳超临界萃取可提高CBD提取效率、降低生产成本,适合工业化大规模生产.     

硫化胶中炭黑燃烧特性的研究

研究硫化胶中炭黑燃烧特性与对应炭黑原材料特性的关系,利用两者间的关系分析不同硫化胶中的炭黑品种,评价炭黑分散性。结果表明:硫化胶中炭黑燃烧特征温度与对应炭黑的压缩吸油值和氮吸附表面积均呈显著线性关系,相关因数分别为0.806 9和0.954 1;根据炭黑燃烧特征温度及线性回归方程推导出硫化胶中炭黑的压缩吸油值和氮吸附表面积,可以判定硫化胶中的炭黑品种;硫化胶中炭黑燃烧特征温度低,在一定程度上可以表明炭黑分散性良好。     

基于PCC-RBF网络的风电功率短期预测方法

风电功率预测对风电场安全平稳运行、电网调度具有重要意义。针对风电功率短期预测指标选择不合理、预测精确度偏低的问题,提出一种基于皮尔逊相关系数(PCC)和径向基函数(RBF)神经网络的风电功率短期预测方法。该方法利用PCC筛选出与风电功率密切相关的3个指标,即电流、温度、风速,然后以这3个指标作为预测模型的输入对风电功率进行RBF样本训练与短期预测。试验结果表明,所提的预测模型预测误差更小,预测精度更高,能够满足风电功率短期预测的要求,具有广泛的应用前景。