形位公差标注中的常见问题分析

对在形位公差标注中常出现的问题进行了分析探讨，并给出了合理性方案。     

纺织厂建设改造中的色彩工学

提出纺织工业领域色彩量化设计的构想,给出了作为色彩量化设计依据的色彩标准体系,并从色彩的标准化、色彩的实验心理效应等方面进行了分析,针对纺织厂的“人-机-环境”系统、原有设备色彩改造以及厂区建筑的色彩效应等探讨了色彩量化设计的可行性,并结合目前纺织厂的特点提出了色彩量化设计的实施方案以及改造方法。     

高速铁路军事运用形势分析与对策

为探索高速铁路运输投送保障模式,提高部队投送能力,结合未来作战模式演变、高速铁路路网规划以及高速铁路货运技术发展实际,深入分析高速铁路未来军事运用的形势要求,系统梳理高铁车辆、轨道线路、桥隧站场、列控系统等方面存在的矛盾问题,从探索模式理论、创新技术手段、贯彻国防要求、完善标准法规等方面提出高速铁路军事运用对策.     

改进直觉模糊熵和证据推理的多属性群决策方法

针对属性权重和专家权重完全未知或部分已知的直觉模糊多属性群决策问题,提出一种基于改进直觉模糊熵和证据推理的多属性群决策方法.针对现有直觉模糊熵存在的不足,进一步完善直觉模糊熵公理化定义,并构造出一类改进的直觉模糊熵公式.然后,运用改进的直觉模糊熵对直觉模糊集的不确定性进行度量,以便获取属性和专家的权重,并结合证据推理算法进行决策信息的集结,进而依据相对贴近度实现对方案的排序.最后,通过算例进行比较分析,验证提出方法的可行性和有效性.     

污水处理用改性纤维素的制备、表征及其絮凝、吸附与杀菌性能研究

从甲基纤维素(MC)出发,以戊二醛作为交联剂化学交联甲基纤维素和氨基硫脲,制得了氨基硫脲接枝的纤维素衍生物(MC-g-TSC).通过FT-IR、1 HNMR、E-SEM、EDS和TGA对产物进行了表征,并对产物的吸附、絮凝和杀菌性能进行了探究.结果表明,成功制备的MC-g-TSC最佳接枝率为63.4％,产物对Cr6+的吸附效果显著,符合准二级吸附动力学模型,具有一定的可再生和循环使用的应用前景.产物对朱家桥污水处理厂污水絮凝性能良好,浊度去除率可高达95.5％,最低残余浊度约为5.2 NTU,已经接近国家饮用水水源水质标准(3 NTU).产物对大肠杆菌(E)和金黄色葡萄球菌(S)有明显的抑制作用,MC-g-TSC用量为60 mg/mL时,4 h时对大肠杆菌的最高杀菌率为99.7％,5 h时对金黄色葡萄球菌的最高杀菌率为97％.     

壁挂式空调新风模块气动性能优化研究

随着人们对健康的室内家居环境要求提高,当下室内新风换气量无法有效地改善室内空气品质.为了保证室内有效的通风换气,提供充足的新风量,提高产品竞争力,以某壁挂式新风空调器为研究对象,通过优化其内部多翼离心风机模块中各部件气流风阻,从进风管、进气腔、新风滤网等组件进行低阻抗气流改善设计.经过手板验证后,在相同转速下新风量提升约33％;同时在满足充足新风量的情况下,改善了内部气流均匀性,保证了同转速相当的噪音品质.     

定频房间空调器APF的不确定度评定方法研究

新版房间空调器的能效标准GB 21455-2019《房间空气调节器能效限定值及能效等级》中将定频热泵型房间空调器能效等级评价指标调整为全年能源消耗效率APF值,为了提高检测质量,评定APF的不确定度显得尤为重要.通过空气焓值法对空调器性能进行测试,对APF的计算、测量以及不确定度的评估等进行了分析,得到APF的相对扩展不确定度为1.96％,其中额定制冷量引入的不确定度分量最大,占比达75.11％.以额定制冷工况为例,对额定制冷量影响较大的测量参数为室内侧进风湿球温度和室内侧出风湿球温度,不确定度分量占比分别达51.99％和36.42％.     

壁挂式空调器电辅热噪声改善与研究

壁挂式空调器通常加装PTC电辅热对低温制热进行补偿,以提升制热效果和速度;但在低温、低转速情况下,开启电辅热,室内机经常出现异常噪声,影响用户使用和体验.基于CFD数值仿真和实验验证,对电辅热不同形式、不同加装位置进行验证和分析,确定电辅热形状、位置对风量、噪声、凝露等方面影响,通过优化电辅热布局,有效降低因开电辅热引起的宽频均值频率,同时明显风量提升,改善音质,对后续电辅热位置的设计具有指导意义.     

关于高压电气设备带电检测信息化管理的研究

随着电力系统的发展,对发电、输电、供电和用电的可靠性要求越来越高,高压电气设备状态检测也尤显重要.建立了一种智慧仪器仪表在线检测智能运检平台,制定统一的数据传输规范,实现检测数据终端分析、检测结果线上管理,全面提升电力设备带电检测试验工作水平,支撑泛在电力物联网重要战略部署.     

基于SARIMA SVM混合时序的吊弦故障强度预测方法

针对高速铁路接触网设备故障强度预测问题,以吊弦为例提出一种基于季节性自回归移动平均模型(SARI-MA)-支持向量机(SVM)混合时序的吊弦故障强度预测方法.采用SARIMA对吊弦故障时间序列进行线性建模,并利用SVM对SARIMA预测残差进行非线性建模,实现组合预测.结果 表明,混合时序对故障强度的预测精度好于单一预测模型,为吊弦及其他接触网设备故障强度预测提供了一种有效可行的方法.