不同冶炼工艺制造的核级690合金传热管冶金质量及组织性能对比分析

对采用真空感应+电渣重熔及电弧炉+炉外精炼+电渣重熔两种不同冶炼工艺制造的核级690合金传热管化学成分、非金属夹杂物等冶金质量及组织力学性能、腐蚀性能进行对比分析,同时与国外进口同类产品进行对比。结果显示,采用真空感应+电渣重熔冶炼工艺生产的核级690合金传热管在某些元素和非金属夹杂物控制等冶金质量,以及点腐蚀性能方面优于电弧炉+炉外精炼+电渣重熔冶炼的,晶间腐蚀性能略优于电弧炉+炉外精炼+电渣重熔冶炼的,组织力学性能、均匀腐蚀性能、应力腐蚀性能等与电弧炉+炉外精炼+电渣重熔冶炼的差异不大,性能相当。     

D2D通信中一种基于FFR的动态功率控制方案

工作在underlay方式下的D2D(device-to-device)通信利用资源复用共享蜂窝网络中的资源,在提高频谱资源利用率、降低移动终端功耗的同时,会给已有蜂窝网络带来干扰。在保证D2D用户和蜂窝用户的服务质量的前提下,研究了蜂窝用户和D2D用户的功率控制和资源分配问题。首先引入部分频率复用(FFR)实现蜂窝用户和D2D用户之间的资源划分和复用;然后以系统吞吐量最大化为原则,建立优化目标。结合部分功率控制(FPC)的基本思想,进而提出了一种动态功率控制(DPC)策略。仿真结果表明,所提出的方案能够有效地提高多小区系统的性能。     

金属粉末压制过程侧压应力直接测试系统的研究

研制了一种直接、连续和动态地测试粉末压制过程中力的变化的测试系统,能同时采集、记录和显示粉末压制过程中正压力、下冲作用力和侧压力的数据,并能较准确地捕捉力的变化,为更准确地分析金属粉末致密化机理研究提供参考数据.     

结晶器水冷却系统改进

针对连铸结晶器水冷却系统振动问题,采用了低成本、易维护、高可靠性的改进设计,将振动减少到了对管路无危害的程度,保证了结晶器工作的安全,节约了成本。     

炭/炭复合材料在空间光学遥感器热控制中的应用

提出在金属表面粘贴炭/炭复合材料来解决空间光学遥感器光机结构材料导热率低、温度梯度较大的问题.概述了炭/炭复合材料的基本特点并建立了钢板表面粘贴炭/炭复合材料的热传导数学模型.对钢板的裸板和单面分别贴0.5mm和2 mm复合材料的3种状态进行了理论分析与温度测试试验,获得了钢板在3种状态下的等效热导率.利用IDEAS-TMG有限元软件对模型进行了仿真分析并对钢板在上述3种状态下的传热性能进行了比较.对比结果显示,粘贴炭/炭复合材料能很好地改善钢板的传热性能.最后,将0.5 mm厚的炭/炭复合材料应用于低热导率的星敏感器安装支架(材料为TC4)的热控,并对星敏感器支架粘贴炭/炭复合材料前后两种情况进行了温度测试试验.试验结果显示,表面粘贴炭/炭复合材料后,星敏感器支架测点温差由28℃减小为5℃,提高了星敏感器支架温度均匀性,表明该措施对改善空间光学遥感器上低热导率结构件的温度梯度很有意义.     

浅谈大体积混凝土施工过程裂缝控制

本文针对大体积混凝土施工容易产生温差裂缝的成因,通过工程实例,对混凝土形成裂缝的成因、预防及控制措施等进行探讨。     

糜子品种理化特性与体外抗氧化性研究

对39个粳性、糯性糜子品种的品质特性进行分析。结果表明,不同糜子品种的红绿值a*、粗脂肪、灰分、直链淀粉、溶解度、膨胀度、DPPH·清除率和糊化特性差异较大。糜子的平均淀粉含量73.91%,蛋白11.37%,粗脂肪4.02%,灰分0.55%,直链淀粉11.81%,支链淀粉62.10%;糜子的多酚、黄酮含量分别为8.20 mg/g、59.00 mg/100 g,对DPPH·和ABTS+·有一定的清除作用。糯性糜子较粳性糜子色泽鲜黄,具有较高的吸水性、溶解度和膨胀度。除破损值外,粳性糜子的各糊化指标值高于糯性糜子。聚类分析将糜子品种分为4类,可满足不同的加工需求。     

基于南昌航空大学国际教育学院专升本的调查研究

选拔优秀高职毕业生接受高一级学历教育,这是建立普通高等教育和职业技术教育之间人才培养"立交桥"的关键一步,得到了高职学生以及家长的欢迎,对促进高职教育的发展起到了积极作用。文章通过梳理关于专升本的概念、开展专升本教育必要性,探讨高职学生专升本过程中的现状,对专升本现状进行了分析。     

认知无线网络中基于业务区分的自适应MAC协议

为了提高认知用户的接入效率,同时兼顾其QoS需求,提出了一种应用于认知无线网络的基于业务区分的自适应MAC协议。对不同业务采取不同的最优频谱检测时间,实时业务(RT)以最小化接入时延为目的确定最优的频谱检测时间,而非实时用户(NRT)则以最大化吞吐率为目标确定最佳的频谱检测时间。根据所确定出的最佳频谱检测时间,结合当前的业务到达速率和调度策略,不同业务以时隙Aloha的方式接入空闲频谱。理论分析和仿真表明,所提出的自适应MAC协议能够自适应地为认知用户的不同业务确定最优频谱检测时间,从而有效地提高频谱使用效率,保证不同业务的QoS需求。     

基于广义回归神经网络的非侵入式负荷识别方法

非侵入式负荷识别可以实现电网和用户的灵活双向互动,对智能电网的发展具有重大意义,而神经网络因其自学习能力及计算复杂度低等优点越来越多地应用在非侵入式负荷识别中。针对现有BP神经网络方法容易陷入局部最优、收敛速度慢的问题,文章提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)的非侵入式负荷识别方法。该方法使用负荷投切过程的功率、谐波、投切时间等暂态特征作为输入,应用Parzen非参数估计方法搭建网络结构,利用模拟退火算法的全局搜索能力对光滑因子进行寻优,从而建立GRNN网络模型进行负荷识别。实验结果表明,相对于BP神经网络,文中方法具有更好的识别精度和训练速度。