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951.
952.
1 测试系统结构和功能 测试系统由信号输入、数据采集设备、计算机部分和软件系统等几部分组成。可通过对电量、热工量等多个测试量进行测量及监控。 1.1 信号输入部分 信号输入部分由传感器、变送器组成。传感器包括电量传感器和热工量传感器。电量传感器:电压互感器、电流互感器、分流器。热工量传感器:压力、流量、液位传感器、热电阻、热电偶。变送器进行信号的变换,所测电量若为高电压或大电流,必须变送成低电压或小电流后才能进入数采系统。虽然可使用普通互感器,但由于其次级可能产生高电压和大电流,会损害数采系统,故应采用隔离型… 相似文献
953.
针对某含钌含铼电解阳极泥,采用"酸性氧化浸出—碱焙烧—水浸"法处理。考察了氧化浸出酸度、温度、液固比、氧化剂用量、搅拌速率、浸出时间对铼浸出率的影响。结果表明,在盐酸浓度2mol/L、85℃、液固比L/S=4、氧化剂用量为理论量的1.4倍、搅拌速率200r/min、浸出时间2.5h的条件下,铼的浸出率可达99%以上,而钨、钽、钌接近100%留于浸出渣中,实现铼与钨、钽、钌的分离。氧化浸出渣采用传统"碱氧化焙烧—水浸—蒸馏"法处理,实现钌与钨、钽的分离,蒸馏后液及水浸渣可分别回收钨、钽。 相似文献
954.
为合成高比表面积阿魏酸多孔淀粉酯(ferulic acid porous starch ester, FA-PS),探索其结构特性及体外消化性能,丰富食品级活性物质吸附剂及功能性递送载体材料的种类,该研究以溶剂交换法制备的多孔淀粉(porous starch, PS)为主体,阿魏酸(ferulic acid, FA)为酯化剂,在非水相体系中制备了取代度为0.150~0.885的FA-PS。扫描电子显微镜和N2-吸附/脱附结果表明,PS的比表面积为67.74 m2/g,平均孔径为20.23 nm,酯化改性后孔变得小而密集,FA-PS的比表面积可达到83.50 m2/g,平均孔径低至8.59 nm,可归属于介孔材料范畴。傅立叶变换红外光谱和13C固体核磁共振光谱证明FA和PS之间形成了酯键。X射线衍射显示PS处于非晶无序状态,而FA-PS发生晶型回生形成了新的结晶结构。FA-PS具备较强的抗氧化活性,酯化后水溶性得到改善,体外抗消化能力显著提升(P<0.05)。结果表明,FA-PS具备有效的纳米级... 相似文献
955.
通过聚羟烷基化反应和Menshutkin反应合成了一系列哌啶/传统季铵交联的无醚含氟聚联苯哌啶阴离子膜.在交联和氟化共同作用下,QBPBP/TFAP-X及QAPBP/TFAP-30%膜的溶胀率(4.3%和8.3%, 80℃)均较低.微相分离最明显的QBPBP/TFAP-45%(1.52 meq/g)在80℃下电导率为124.0 mS/cm.哌啶交联的QBPBP/TFAP-X系列膜耐碱性更出色,其中QBPBP/TFAP-45%在80℃的2 mol/L NaOH溶液中处理1 000 h后,电导保留率为94.07%,表明哌啶阳离子的耐碱性优于季铵盐.在521.3 mA/cm2的电流密度下,QBPBP/TFAP-45%膜组装的单电池最大功率密度为266.8 mW/cm2. 相似文献
956.
提出一种采用贝叶斯网络表示概率模型的多目标分布估计算法( multi-objective estimation of distribution algorithm, MEDA).通过构建这样的网络模型,对模型进行抽样生成新个体,再对新个体进行变异操作,以增加种群的多样性,提高算法的搜索能力.这种生成个体的方法结合非劣分层以及截断选择机制,可以获得很好地逼近多目标问题的Pareto前沿且分布均匀的非劣解集.用MEDA对某高空长航时无人机机翼结构进行多目标优化设计,找到高质量的非劣解集,为设计者作决策提供很好的参考依据.根据所得到的非劣解集,设计者可以很好地进行权衡折衷,找出最符合要求的设计方案.同时,还可以了解各目标之间的变化关系,定量化了解一个目标的改进将导致其余目标恶化的程度.研究表明,多目标分布估计算法可以有效求解复杂结构的优化设计问题. 相似文献
957.
实际工程中,面力作用会导致梁板构件的承载力提高以及破坏模式改变。为确切把握面力作用在爆炸加载全过程的变化规律及其对结构抗力的影响,该文进行了混杂纤维轻骨料混凝土(HFR-LWC)梁抗爆性能试验研究,得到爆炸荷载超压时程曲线及梁跨中位移、破坏模式等试验数据,结合端部约束刚度计算方法分析了面力作用对HFR-LWC梁抗力及破坏形态的影响规律。结果表明:试验装置可以合理模拟爆炸加载过程中梁构件的面力作用,是一套定量评估面力贡献的有效工具。面力作用能有效阻止纵向钢筋过早进入屈服状态,充分发挥混凝土的抗压性能,抑制裂缝的开展,有效减小梁的跨中位移,从而提高HFR-LWC梁的抗爆能力。 相似文献
958.
959.
针对传统统计模型并不能完全涵盖位移影响分量信息以及真实影响分量信息易受到噪声干扰等问题,提出了一种融合小波阈值理论与多维自回归的混凝土坝位移时序预报模型。该方法主要是将小波阈值理论与时间序列算法结合起来创建混凝土坝位移时序预报模型,模型通过不同小波分解层数、小波基、阈值选取准则、阈值函数集成出一个MATLAB编码平台进行数据平滑处理,能高效挖掘大坝位移数据的影响分量信息,并选择自回归(autoregressive model, AR)时间序列模型作为预报模型。实例应用表明,新的融合模型预测性能较好,能有效监测大坝运行状态,且其分析结果对于其他数字工程的数据预测也具参考价值。 相似文献
960.