无氟疏水型针刺布的制备及防覆冰性能

以棉/异形截面涤纶复合针刺布为基体,选用溶胶-凝胶法构建表面,无氟十六烷基三甲氧基硅烷与十二烷基三甲氧基硅烷作为疏水剂对复合针织布进行疏水功能化处理,赋予棉/异形截面涤纶复合针刺布防覆冰性能,用以解决农林绿化中贵重植株的防冻保护问题。利用红外光谱图、扫描电镜分析了功能化处理前后针刺布的化学结构及微观形貌;将针刺布置于-20℃环境下,将相同体积的水滴滴在其表面,记录不同正硅酸乙酯添加量针刺布上水滴的冻结状态及冻结时间。结果表明：SiO₂纳米粒子在纤维表面均匀分散,疏水型针刺布的静态接触角可达105.0°～120.0°,防覆冰性能显著提升。因此,无氟疏水型棉/异形截面涤纶复合针刺布在农业防冻布领域具有潜在的优势。     

河南省建筑业增加值十年变动趋势及对策研究

<正>2013年全国建筑业增加值占国内生产总值已达6.9%,河南建筑业增加值占比低于全国平均水平,仅5.7%,并且近年来增速呈现出趋缓、回落的态势。本文拟通过对河南建筑业增加值近10年的走势分析,找出河南建筑业发展中面临的困难和问题,进一步探索今后一个时期河南建筑业的发展目标和努力方向。一、建筑业增加值核算的意义、内容和对象建筑业增加值是衡量建筑业发展现状的关键指标,客观准确的增加值核算统计数据能够为国家制定建筑业发展战略     

基于RS&GIS的证据权重法在花山岩体铀矿成矿预测中的应用

以遥感为主要技术手段,对广西花山花岗岩岩体铀矿点的遥感地质特征进行研究,获取了大量与矿化有关的信息.经MapGIS平台分析地质单元、地质构造、地质复杂度、蚀变信息、热异常信息与成矿的关联度,挑选出10种与成矿有关的证据因子,建立了基于GIS的证据权重法找矿预测模型.运用证据权重模型对各成矿证据因子进行综合预测分析,计算出基于网格单元的各因子的权重值,通过各网格单元的信息量总和得出后验概率值,根据后验概率值的大小,对研究区进行铀矿找矿靶区的预测,圈定出4个级别的成矿远景区.     

姬塬地区长6油气成藏条件与富集控制因素

长6油层组为姬塬地区的主力含油层系,其含油圈闭主要受岩性变化和储层物性变化控制,是典型的岩性油藏。通过对烃源岩、储层特征,圈闭及盖层保存条件和油气成藏时空配置关系等进行综合分析,认为控制油气成藏的因素主要有2个。烃源岩、成藏动力的平面分布范围及有效的油气运移通道是决定油气是否成藏的直接因素;储层的储集性能决定了油气的富集程度。     

考虑驾驶任务需求的车内次任务分神干预策略

为使分配给驾驶任务的注意水平与其任务需求相匹配,从而满足安全驾驶要求,探究车内次任务分神干预策略.基于车辆和驾驶环境数据及前方道路场景视频资料,构建基于实时道路交通数据的驾驶任务需求预测模型,采用驾驶任务需求评估法,验证所建预测模型的有效性,给出不同驾驶任务需求下的次任务分神预防策略.结果表明:驾驶任务需求评估与预测等级一致性达到83%,没有出现预测需求高,评估需求低的情况.当驾驶任务需求较高时,除收音机及CD播放外,其他车载信息任务分神均应予以警告或禁止,次任务分神可以通过制定预防策略避免,研究结果可为驾驶分神预警管理提供方案及技术支持.     

蚕蛹甲壳素提取工艺研究

探讨提取蚕蛹甲壳素活性成分的最佳工艺条件.利用氢氧化钠溶液和盐酸溶液依次对蚕蛹粉进行加热处理后,用紫外吸收法和干法灰化法分别测定提取物中残余蛋白质及无机盐含量.实验结果表明:利用碱浸酸煮法提取甲壳素,氢氧化钠的浓度为9%、温度为85℃、时间为3 h,盐酸的浓度为3%、温度为60℃、时间3 h为最佳提取条件.甲壳素提取率27.1%.     

魏家堡水电站水轮机抗磨蚀防护技术

为了解决水轮机的磨蚀问题,对魏家堡水电站水轮机在两个不同运行时期的磨蚀状况及成因进行了分析,采取了渠首加闸加坝工程、优化水轮机转轮和导叶的水力设计、采用超高分子聚乙烯抗磨板、高速火焰喷涂SXH70抗磨蚀表面防护材料以及导叶、接力器、转轮修型设计的扩容改造等一系列综合措施,有效地减少了过机泥沙含量,改善了水轮机的磨蚀状况,提高了水轮机的工作效率和电站的发电效益,同时使机组长期稳定在高效率区运行,提高了机组运行的安全性和经济性。     

滚动轴承退化指标选取方法研究

针对滚动轴承退化过程指标选取问题,提出了一种基于噪声辅助的多维EMD(Noise-Assisted Multivariate EMD)和主成分分析(PCA)相结合来提取退化指标的方法。该方法首先利用NA-MEMD对同源双通道信号和噪声辅助通道信号进行分解得到一系列多元IMF分量,然后采用相关系数准则选取敏感分量重构信号,其次计算出轴承退化过程中重构信号的退化指标序列,再根据序列的单调性和鲁棒性,选择优良指标进行PCA融合,最后把第一主成分作为反映滚动轴承退化过程的最终指标。对PRONOSITS平台提供的全寿命周期的数据进行分析,结果表明,在滚动轴承的退化过程中,较单一指标,基于NA-MEMD和PCA融合的指标能够比较完整的表征滚动轴承的退化过程。     

基于MEMD与MMSE的滚动轴承退化特征提取方法

针对滚动轴承故障信号的非平稳性特征以及其退化状态难以识别的问题,提出了基于多维经验模态分解(MEMD)与多元多尺度熵(MMSE)的退化特征提取方法.该方法利用多维经验模态算法在多尺度化过程中能够有效地捕获信号不同尺度的成分的特性,更好地区分了不同退化状态的复杂度.首先,利用MEMD算法对滚动轴承不同退化状态对应的多通道信号进行同步自适应分解;然后,对多尺度IMF分量重构的信号进行多元多尺度熵分析.对试验信号进行处理,结果表明,该方法能有效反映滚动轴承退化趋势.