探索交直流电之争

<正>2012年9月,石油工业出版社翻译出版了丹尼尔·耶金著的《能源重塑世界》一书。书中第17章"美轮美奂,电力让生活更好"里,讲到爱迪生和交直流之争,讲了"能源大亨之死"。该章引言说:"爱迪生发明了电灯,开创了美国电力应用先河。然而他推崇的直流输电方式却没有得到社会的认可,反而是西屋公司的交流输电方式使得电力的应用得到进一步普及。除了技术障碍,电力工业发展还面临着商业模式的阻碍,而电表的问世和公用事业法案的出台恰恰为电力的进一步发展扫清了道路"。     

自然循环条件下倒U型管蒸汽发生器一次侧倒流现象关键影响因素研究

倒U型管蒸汽发生器（UTSG）在自然循环条件下存在倒流现象，影响一回路冷却剂系统载热能力及自然循环能力。本文参照芬兰压水堆热工实验装置（PWR PACTEL）中UTSG设计参数，利用计算流体力学（CFD）软件Fluent模拟流量匀速下降工况下UTSG中的倒流现象，研究一次侧运行参数、UTSG设计参数以及二次侧运行参数对于倒流现象的影响。结果表明，提高UTSG一次侧温度、一次侧运行压力、倒U型管热导率将增大UTSG的临界质量流量，使得UTSG更易发生倒流；提高UTSG二次侧给水量、二次侧温度以及倒U型管内壁粗糙度将使得UTSG临界质量流量下降，抑制倒流现象发生；而倒U型管壁厚对倒流现象几乎无影响；相较于改变二回路温度，改变一回路温度对于倒流现象的影响更为显著。本研究结果可为UTSG的参数优化提供一定参考。      

万科金色里程销售中心

正当代国内的商业室内设计,如同在街上看到的所谓美女——看多几个就分不清谁是王娇娇,哪个是李曼曼。长得都差不多,仿佛是月饼师傅的木头模子里,在案板上磕了几下倒出的物事,了无二致,方能童叟无欺。万科在佛山开发的金色里程项目的销售中心,不见得符合如今美女的标准,但好在有其相     

锦纶弱酸性染料的染色牢度及改进

基于锦纶结构、弱酸性染料染色原理,分析了染色工艺及其参数控制和固色剂选用等方面对锦纶染色牢度的影响。介绍了目前锦纶染色技术的现状,指出了提高锦纶酸性染料染色牢度的建议,以便从业者参考。     

一种快速富集生乳中沙门氏菌的方法

目的:确定一种可以快速富集生乳中沙门氏菌的方法条件,可用于生乳沙门氏菌的快速检测。方法:通过对缓冲液种类及浓度,去除脂肪、蛋白质等干扰物质方式,洗脱液种类及浓度的研究,确定生乳快速富集沙门氏菌条件,并将该方法与国标方法进行对比验证实验,确定其准确性和灵敏性。结果:缓冲液选择0.01 mol/L PBS,采用滤纸过滤、离心和0.22μm微孔滤膜过滤相结合的方法去除脂肪和大分子蛋白质,洗脱液选择5 mL PBS+5 mL TTB混合液,沙门氏菌的富集分离效果最佳。经实验验证,按照该方法检测灵敏度可达到10 cfu/mL,高于国标方法。结论:建立了最佳的快速富集生乳中沙门氏菌的方法条件,使沙门氏菌检测时间从(4~7)d缩短至50 min,敏感性和特异性较好。     

德才共载,止于至善——《建筑与文化》独家连载齐康院士建筑理论

正独家首发城市的品位、建筑的格调,彰显建筑师的观念与内涵。《建筑与文化》杂志开设"建筑师的建筑"专栏,独家连载齐康院士的建筑理论学说。现已通过连载形式于《建筑与文化》第166期2018年1月刊"建筑师的建筑"栏目相继推出。受本刊杂志邀约,齐康院士虽公务繁忙累身,仍以笃实态度为杂志倾情撰稿,深刻剖析以往设计实践,追寻设计创作原点,把握一贯坚持并不断递进的思维链条,归纳出思维空间、均衡、尺度、扩知等一系列重要理论成果。     

基于磁滞回线原理的铁磁性材料应力测试方法

提出了一种检测铁磁性材料应力的新方法。铁磁性材料的磁致伸缩特性与材料本身的微观结构有关,材料的微观结构会随着自身应力状态的改变发生一定的改变。由此,根据铁磁性材料的磁滞现象,对试件施加应力,通过基于磁致伸缩的电磁超声检测(EMAT)平台,得到不同应力下磁滞回线对应的超声信号幅值-静态激励电流关系曲线。提取曲线中的特征参数,绘制出特征参数-应力值关系曲线。试验结果表明,此方法可定性检测出材料的应力状态。     

雷达市场需求趋势及雷达冷却液的性能要求

本文展望了有源相控阵技术(AESA)、气象、空管、毫米波雷达的市场需求趋势,介绍了雷达的冷却方式及对雷达冷却液的性能要求。随着雷达需求的增长和应用范围的扩大,高性能、满足雷达使用要求的雷达冷却液将有广阔的市场前景。     

基于TextRank和字符级卷积神经网络的小学作文素材自动分类模型研究

随着教育技术与信息技术的融合,实现面向小学生的语文写作自动辅助成为可能。快速自动地进行范文素材的分类入库是实现写作自动辅助的关键。作文素材语义信息丰富、种类较多,若采用现有方法进行自动分类入库操作往往难以取得好的效果。因此,在分析小学作文的类别特征并构建了一个数据集的基础上,提出基于TextRank和字符级卷积神经网络的小学作文自动分类模型。运用基于TextRank的关键句提取模型为范文素材,去除部分冗余的语义信息。应用word embedding对数据集进行文本表示,并将其作为卷积神经网络的输入。通过不断地迭代训练和测试,最终实现了该模型。实验表明了该方法对于作文分类任务能显著地提高分类的性能。