多背压凝汽器的平均冷凝温度

通过理论分析,得出考虑传热系数随凝汽器结构和冷却水入口温度变化条件下多背压凝汽器的平均冷凝温度的关系式,分析了各级传热面积和循环倍率对平均冷凝温度的影响,并以多背压凝汽器的平均冷凝温度为目标函数,得出多背压凝汽器的最优结构。     

食品风味成分仪器分析技术研究进展

系统地介绍食品风味成分提取方法、仪器检测方法,比较了各食品风味成分分离方法的优缺点,详细阐述了已普及的气质联用分析技术及新兴的气相色谱-吸闻技术和电子鼻技术在食品风味成分分析中的应用研究.     

气垫带式输送机气膜厚度分析

着重讨论了气膜厚度的分布规律、最小气膜厚度的确定原则、气膜厚度的理论计算及计算机求解。     

危废焚烧灰渣的等离子熔融特性研究

通过直流等离子体电弧熔融技术对危废焚烧灰渣熔融固化的处理效果的实验室研究,着重研究了其添加剂用量和熔融温度对灰渣中重金属固化效果和重金属的毒性浸出特性的影响,并对飞灰、底渣和熔渣的化学组成、物相组成、重金属毒性浸出特性和微观结构等进行了深入分析。结果表明,随着添加剂用量增加,熔渣中重金属固化率提高,重金属浸出质量浓度显著降低。熔融温度从1 250℃升高到1 450℃,重金属Cr、Ni、Cu、Zn的固化率显著提高,Pb、As的固化率逐渐降低。等离子体熔融产出的熔渣重金属浸出质量浓度都远低于毒性标准限值。本试验对于灰渣等离子熔融机理进行了深入研究,试验出最佳运行工况,对灰渣等离子技术装备的工业化开发具有重要意义。     

等离子体熔融危废焚烧灰渣中试试验研究

为等离子技术装备开发提供具有工程应用价值的数据,采用中试规模的直流等离子体炉对危废焚烧灰渣进行高温熔融处理,考察了开弧、埋弧等对熔融特性的影响,研究了熔渣的组成、微观结构、重金属浸出特性及二次飞灰的特性和产生机理,并测算了熔融处理单位质量灰渣的能耗。结果表明,埋弧和开弧操作对熔渣的成分和晶体结构影响不大。但是,与开弧相比,埋弧操作利用了电阻、电弧加热熔渣,提高热效率,熔融单位质量灰渣的能耗为0.709 k W·h/kg。熔渣中的重金属浸出质量浓度远低于国家标准限值;二次飞灰的产率为7.5%,其主要成分为NaCl。     

发电机保护的相关问题探讨

发电机作为电力系统中核心设备,其安全可靠性直接影响着整个电力系统的运行安全;发电机故障将会给电力系统造成较大的扰动,必须加强发电机的继电保护研究以提高其工作稳定性。针对发电机的常见故障,提出了发电机保护及提高其稳定性的技术措施。     

从失效案例分析轴承的早期失效

随着社会的不断发展,工业上的机械化也在不断的进步。特别是近几十年,科学技术的蓬勃发展,更带动了工业上的迅速发展。在现代化的机电行业中,轴承这个基础工件的应用最为广泛。不管是最普通的机械设备,还是高端的机电领域,轴承都是不可或缺的基础工件。所以,在机械化建设的现代,能够确保轴承的正常工作是非常重要的,一定要保证轴承的设计能跟上机械化事业的进程。     

用神经网络评估进口铁矿石品位波动及品质特性

借助于神经网络的BP网、自组织竞争网、自组织特征映射(SOM)网,利用进口铁矿石品质数据库历史积累作为学习样本,分别对交货批铁矿石的品位波动、铁矿石品质特性分类进行网络训练、仿真模拟.目的是将新的人工智能技术引入进口铁矿石的检验,将日常检验工作人员从繁重的劳动量中解放出来,用技术手段提高人的工作效率.同时,也可将神经网络与进口铁矿石品质特性分类结合,为政府职能部门的政策措施出台提供依据,为广大钢铁企业的原料选择提供参考.     

基于深度神经网络构建风电机组性能模型的超参数选择

风电行业中基于深度神经网络技术来构建风电机组性能模型受到了业内人员的广泛关注,然而对于深度神经网络自身超参数选取对模型结果的影响仍缺少系统性分析。以深度神经网络隐含层层数、深度神经网络形状及隐含层神经元数量为研究基础,研究了超参数取值对风电机组性能模型构建效果的影响,并通过实际运行数据验证了参考风电机组的最优配置及其推广性。结果表明,深度神经网络隐含层层数、深度神经网络形状及隐含层神经元数量这3个超参数的不同配置对最终构建的风电机组性能模型存在一定影响,但从工业应用的角度来看,这些影响基本可以忽略;同时,基于参考风电机组得到的最优超参数配置能够直接推广到同一风电场相同型号的所有风电机组上应用。