真空冷冻干燥机内的水蒸气压力分布计算

试图从冻干过程中冻干室内水蒸气压力分布不均匀的角度,分析解释大型真空冷冻干燥机存在的不同部位物料干燥速率不均匀问题.通过建立描述搁板层间通道和搁板组间抽气通道内水蒸气流动的数学模型,计算得出流动通道内的水蒸气压力分布规律.定义了2个通道特征系数,反映出冻干机结构、工艺参数对水蒸气压力分布的影响作用.计算结果可以用于估算冻干机内不同部位物料的干燥速率,并可为确定冻干机关键结构工艺参数提供重要的理论参考依据.     

翅片管式冷凝器的稳态三维分布参数模型与实验验证

建立了翅片管式冷凝器的稳态三维分布参数模型,用数值计算结果分析了边界条件对冷凝器运行的影响,并用实验验证了模型的准确性.本文所建模型为翅片管式冷凝器的设计和性能优化提供了依据.     

制冷系统中制冷剂分布特性的研究现状

制冷剂在制冷系统中的合理分布及其迁移特性是制冷系统优化设计和优化控制的重要问题,本文概述了国内外对制冷系统中制冷剂分布及迁移特性的研究现状,通过对制冷系统稳态运行,启停机动态过程研究成果的分析,指出明确压缩机长时间停止工作后制冷剂在系统中分布特性以及随室内,外温度变化的迁移特性不权有助于提高动仿真的精度,而且对系统的故障诊断,优化控制策略,改病况系统性均有指导意义.     

氯化亚铜/乙二胺/苄氯引发苯乙烯聚合

研究了以氯化亚铜/乙二胺/苄氯体系引发苯乙烯聚合反应,可以得到数均分子量高达2.3×105,分子量分布窄(MWD<1.6)的聚合产物。在聚合反应时间6h左右聚合转化率可以高达90%,在聚合温度90℃～120℃范围内,聚合物分子量分布均小于1.63;测定聚合反应动力学方程为Rp=kp.[M].[Y]1/2,聚合反应表观活化能为50.13kJ/mol。     

铝酸钠(钾)溶液种分过程的粒度研究

采用间歇式反应器,研究了52 5℃,COH-=5 16mol/L,αk分别为1 45、1 55、1 65的纯铝酸钠和铝酸钾溶液种分过程的晶体粒度分布(PSD)规律。结果表明,在相同的分解条件下,铝酸钠和铝酸钾溶液中晶体的粒度分布随时间的变化有一定差异。铝酸钠溶液PSD曲线的主粒度峰的位置总在铝酸钾溶液的上方;最显著的差异是在分解16h后,铝酸钾溶液的PSD曲线在10～44 774μm处有一个显著的突起峰,而铝酸钠溶液则没有。不同αk的铝酸钠和铝酸钾溶液,这种粒度分布随时间变化的差异相似。     

多尺度鲁棒滤波技术

分析了小波变换消除白噪声的原理,验证了非白噪声情况下,这一方法不甚理想。为了提供一种有效实用的多尺度鲁棒滤波方法,结合鲁棒统计学的知识,研究一种鲁棒小波变换,可以抑制服从污染分布的干扰。研究表明,这种方法既有较强的鲁棒性又有较高的效率。     

基于DSP的分布式计算机控制系统

提出了以多DSP为基础的主从分布式计算机控制系统方案,建立了以多端口RAM为实现手段的上、下位机和下位机间的通信网络,做出了可提高系统运行可靠性和稳定性的容错控制设计.     

轴封自密封系统在国产200 MW机组上的应用

介绍了国产200MW汽轮机组轴封自密封系统，对其运行特点及存在的问题进行了分析。     

妈湾电厂Ⅰ、Ⅱ期工程DEH控制系统

对妈湾电厂Ⅰ、Ⅱ期工程分别引进的美国INFI 90、瑞士PROCONTROL P分散控制系统及DEH控制系统的组成及功能特点进行了对比探讨。     

Application of evidence theory in information fusion of multiple sources in bayesian analysis

How to obtain proper prior distribution is one of the most critical problems in Bayesian analysis. In many practical cases, the prior information often comes from different sources, and the prior distribution form could be easily known in some certain way while the parameters are hard to determine. In this paper, based on the evidence theory, a new, method is presented to fuse the information of multiple sources and determine the parameters of the prior distribution when tile form is known. By taking the prior distributions which result from the infornlation of multiple sources and converting them into corresponding mass functions which can be combined by Dempster-Shafer (D-S) method, we get the combined mass function and the representative points of the prior distribution. These points are used to fit with the given distribution form to determine the parameters of the prior distribution. And then the fused prior distribution is obtained and Bayesian analysis can be performed. How to convert the prior distributions into mass functions properly and get the representative points of the fused prior distribution is the central question we address m this paper. The simulation example shows that the proposed method is effective.