仪器分析测试平台运行软环境建设研究

在学校硬件大为改善之际,我们提出软环境建设的概念,通过编写了仪器分析放培训教材、仪器操作规程及仪器操作注意事项等,既适应学校的快速发展,又加强了仪器分析测试平台的分析测试服务水平,保证了分析测试服务质量,建立了较为完善的仪器分析测试平台放软环境。     

含氨典型废气净化及工程示范装置运行总结

采用吸收/吸附-催化有氧分解耦合工艺净化合成氨及尿素生产过程中产生的含氨废气。介绍了净化合成氨弛放气的工程示范装置的工艺操作条件、工艺流程及运行效果。氨含量约3%的弛放气经过离子液吸收塔处理后,气体中的氨平均浓度降到45×10-6以下,再经4级蒸馏后,回收氨的浓度可达95%;氢氨回收膜分离装置含少量氨的工艺尾气经催化反应器处理后,排放氨浓度小于1.4×10-6;弛放气中氨的净化率达到99.99%。     

快速固化成型聚氨酯弹性体性能的研究

选择聚酯多元醇PEPA/MDI体系,采用半预聚物法工艺合成了聚氨酯弹性体,并考察了催化剂用量、扩链剂种类及并用体系对试样固化速率的影响,还探究了工艺条件对试样力学性能的影响。结果表明,催化剂用量为0.04%时试样综合性能较好,增大TMP用量试样脱模时间缩短,力学性能下降,后硫化条件为100℃×16h时能较为合适地提高试样性能。     

机动车电气系统故障检测与维修策略分析

随着汽车工业的快速发展,机动车辆的电气系统变得越来越复杂。机动车已经成为现代社会的重要交通工具,伴随着科技的快速进步,这些车辆也逐渐从传统的机械驱动转变为高度电气化的系统。电气系统的可靠性直接影响到车辆的安全性能和运行效率。快速准确地检测电气故障,并采取有效的维修策略对确保车辆安全运行至关重要。分析了机动车电气系统的组成和常见故障类型;探讨了基于现代诊断技术的故障检测方法;提出了针对不同故障类型的维修策略,以期为机动车电气系统故障的诊断与修复提供科学、系统的解决方案。     

生姜-壳聚糖保鲜液对马铃薯净菜贮藏品质的影响

本文以马铃薯为原料,通过无菌水、0.1%生姜提取液、0.1%生姜-壳聚糖保鲜液、0.5%生姜-壳聚糖保鲜液四种不同浸泡方式,测定马铃薯净菜在贮藏期内Vc含量、失重率、多酚氧化酶活性、菌落总数、感官品质。结果表明：生姜提取液对马铃薯净菜有一定的保鲜效果,生姜-壳聚糖保鲜液保鲜效果更好。0.5%生姜-壳聚糖保鲜液可以有效减缓马铃薯净菜Vc的损耗,降低失重率,抑制PPO酶活性和微生物的生长繁殖,保持马铃薯净菜的感官品质;贮藏第7d时,Vc含量、失重率、PPO酶活性、菌落总数和感官评分分别为24.61mg/100g、0.97%、2.61U/g、2.14 lg CFU/g、16.19分。     

自动驾驶网络安全政策与标准化研究

<正>随着人工智能、智能座舱等新技术新应用的快速发展,汽车智能化程度不断提高,自适应巡航、自动紧急制动、前向碰撞预警等高级辅助驾驶功能越来越多的应用在智能网联汽车上,方便人们的日常出行,也展示出了未来完全自动驾驶在减少安全事故、提高交通效率和提升驾驶体验等方面的巨大潜力。然而,随着自动驾驶技术在汽车上的广泛部署,自动驾驶可能带来的网络安全风险也变得越来越显著,包括网络安全漏洞、     

智能天线上行接收技术在DS/CDMA系统中的应用

介绍了一种可以应用于DS／CDMA系统中的智能天线上行接收方案,并对方案中的关键过程采用DSP和FPGA共同实现,该方案具有结构简单、实现灵活等特点。仿真与实验结果表明系统能够正确接收发射数据,达到了设计目标。     

甘蔗渣发酵制取乙醇温度模糊控制研究

甘蔗渣发酵制取乙醇过程中温度控制通常为数字PID控制,为了达到更高的控制要求,加入模糊控制规则,构成Fuzzy-PID控制器,通过Matlab仿真对这两种控制方法的性能指标进行对比,证明了Fuzzy-PID比普通PID控制系统的上升、调节时间短,稳态误差小,提高了发酵过程的动、静态性能指标。使用STEP 7-Micro/WIN软件进行PLC的温度控制程序编程,在同等条件下使用PID和Fuzzy-PID的实验对比,折线图直观对比出Fuzzy-PID的超调量比PID控制降低35%,调节时间缩短20%,有更良好的鲁棒性,之后经反复调试系统,可知在35 s左右系统可稳定设定温度,控制效果符合工艺设计要求。     

分子筛脱水设计与调试

随着国内对乙烷的需求量越来越高,玛河气田积极应对市场策略,首次对从天然气中通过深冷提效回收液态乙烷,在深冷回收轻烃的同时,含水原料气达到某一值后,就会形成冰堵,给整个深冷回收液态乙烷带来收率不足乃至给整个装置埋下安全隐患,本文介绍了玛河气田分子筛脱水及脱固体杂质模块调试过程之中出现的问题以及应对措施,为将来分子筛脱水及...     

面向联邦学习的6G大规模物联网资源跳跃多址方案

随着移动设备的广泛应用和大数据的快速增长,联邦学习作为一种在分散数据环境中进行机器学习的新兴范式,吸引了越来越多的关注。同时,5G/6G均将大规模物联网场景作为其核心场景之一,以通过实现大规模设备连接来完成未来海量分散数据的实时传输。因此,6G大规模物联网可以为联邦学习中海量终端的数据处理提供有力支撑。多址技术是6G大规模物联网实现海量连接的关键,现有研究提出了多种面向大规模物联网的新型多址方案,其中资源跳跃多址方案考虑信道资源的跳跃,通过给不同用户分配不同的资源跳跃图案从而实现海量用户接入。提出了资源跳跃多址与联邦学习的结合方案,将联邦学习客户端的通信信道划分为多个子信道,然后根据其数据特征和计算资源分配资源跳跃图案。结果表明,所提出的结合方案不仅能够提高联邦学习模型的训练速度,而且能够有效保护用户数据的隐私。