消除楼盖温度裂缝措施浅析

收缩和温度应力被认为是导致房屋结构裂缝的主要原因.虽然对结构的整体安全不构成威胁,但结构裂缝常常会造成建筑装饰层的损伤,如屋面漏水、装修变形、墙体裂缝等,对建筑物的适用性、耐久性以及结构的抗震性能都带来了非常不利的影响.尤其对于超长的房屋结构.更要引起足够的重视并采取相应的有效的措施,尽可能地减小收缩和温度应力.     

碳素阳极配料计算机控制系统

本介绍采用先进的PLC控制技术和配料智能补偿算法，运用变频调速方式控制电机，实现了碳素阳极配料的精确计量和自动控制。     

碳素阳极配料自动控制系统

0 引言 1 碳素阳极是铝电解工艺中至关重要的原料。碳素阳极生产过程中各种物料重量的配比直接决定了产品质量的优劣。目前，国内碳素阳极配料过程一般采用配料车用人工控制配料下料量的方法，很难确保配料比例的准确，经常出现在混捏过程中发现配料有误差，需要进行补油操作，从而导致由于生坯质量问题，影响电解效率，甚至有阳极断裂的现象发生。同时，由于碳素粉末很细，造成现场环境恶劣，对配料工人的身体健康构成很大威胁。因此，采用PLC控制技术和配料智能补偿算法，运用变频调速［1］方式控制电机，实现碳素阳极配料的精确计量和自动控制，不仅减少了工人劳动强度，改善了工作环境，而且大大提高了碳素阳极的产品质量。     

DNA-碳纳米管／聚苯胺复合膜选择性测定多巴胺

构建了DNA-碳纳米管/聚苯胺复合膜修饰的玻碳电极,研究了抗坏血酸(AA)存在下多巴胺(DA)在该修饰电极上的电化学行为,发现DNA-碳纳米管/聚苯胺复合膜对多巴胺有明显的电催化作用.在0.1mol/L磷酸缓冲溶液(pH7.0)中,用方波伏安法(SWV)测得氧化峰电流与DA浓度在0.1～30×10-5mol/L范围内呈良好的线性关系.该修饰电极用于样品DA的检测,结果满意.     

复杂过程的智能集成故障诊断模型研究

由于复杂过程与一般工业过程的本质区别,使得传统的依赖对象精确数学模型的故障诊断方法难以取得令人满意的结果。而智能技术具有无需建立对象精确模型的优势,并且可以充分利用人类专家的经验知识,因此利用智能故障诊断模型研究适合复杂过程实现的故障诊断技术既是必要的也是可行的。通过比较目前研究较多的智能故障诊断模型,提出基于模糊逻辑、神经网络与专家系统的智能集成故障诊断模型,以便有效地解决复杂过程的故障诊断问题,并具体分析了模型组成机理、结构和网络学习算法,从而为复杂过程的故障诊断技术研究提供了新的途径。     

一种基于模糊神经网络的VBR MPEG视频流量预测模型

针对VBR MPEG视频流的复杂特性，充分利用人工智能方法的优势，提出了一种基于模糊神经网络的视频流量预测模型，利用模糊逻辑模型达到减少预测误差的目的，采用神经网络满足网络通信的实时性要求．实验结果表明，该模型比传统AR模型显著提高了预测的准确度和可靠性．     

药物盐酸曲普利啶的热降解过程及动力学研究

研究药物盐酸曲普利啶在氮气流中的热降解过程及热降解动力学 ,发现药物盐酸曲普利啶热降解过程由五个紧连步骤组成。用Coats-Redfern方法进行动力学处理 ,确定药物盐酸曲普利啶热降解的表观反应级数为 1.1、1.1、1.5、1.1、1.5和反应活化能为 85 .7kJ/mol、16 6 .8kJ/mol、2 2 2 .8kJ/mol、2 37.8kJ/mol、2 93.4kJ/mol     

差热分析在测定松香软化点、酸值研究上的应用

用实际例子论述了差热分析 (DTA)在测定松香软化点、酸值研究上的应用     

VBR MPEG视频源流量的智能集成预测模型

由于VBR视频流量的预测能力是直接关系缓冲区设计、动态带宽分配及拥塞控制等提高网络服务质量的关键因素,因此,以多媒体主要应用形式VBRMPEG视频源为研究对象,提出了一种基于模糊神经网络的视频流量智能预测模型。通过设计模糊预测器减少输出比特流的预测误差,采用神经网络减少多步预测的计算量。仿真试验表明,与标准AR模型预测结果相比,该模型显著提高了预测的准确度和可靠性,且易于推广使用。