压力容器弯头引出接管管道外荷载转化

压力容器除了承受介质内压外,在接管上还承受着由管道传递过来的外部载荷。由于接管和壳体连接结构的不连续,这些外部载荷通常在接管根部产生较高的局部应力,叠加在由内压产生的薄膜应力之上,影响着压力容器的安全。因此,设计时需要对这些外载荷进行核算。对于径向接管,可以根据力学模型直接确定载荷数据,但是对带有弯头的非径向接管,应通过力的平移定理将载荷转化,以保证力学模型中设计输入的准确性。     

以MOFs为模板制备TMO/C复合材料 在锂离子电池中的应用

商用负极材料石墨理论比容量较低,无法满足市场的需求,发展具有更高比容量的负极材料来替代石墨至关重要.介绍了过渡金属氧化物(TMO)和金属-有机框架(MOFs)的特点及锂离子电池负极材料性能改进的方法,综述了以MOFs为前驱体制备TMO/C复合材料作为锂离子电池负极的优点及研究进展,并对此类负极材料的发展趋势进行了总结与展望.     

高效液相色谱法测定多环芳烃的出峰顺序探讨

目的探讨水﹑气﹑土壤中多环芳烃检测标准(HJ 478-2009﹑HJ 647-2013、HJ 784-2016)的正确出峰时间和顺序。方法用高效液相色谱来对苊烯、芴、苊、?、苯并(a)蒽进行定性分析,并与3个标准中的出峰顺序进行比较。结果苊烯、苊、芴、苯并(a)蒽、?的出峰时间分别为6.450、7.923、8.233、17.760、18.740min,与标准HJ478-2009﹑HJ647-2013的出峰顺序存在差异。结论在使用标准HJ478-2009﹑HJ647-2013、HJ 784-2016同时测定16种多环芳烃时,多环芳烃的出峰顺序及时间应以HJ 784-2016为准。     

基于大曲率钢桥面铺装双层高粘SMA沥青玛蹄脂碎石施工的技术研究

近年来随着高等级公路的修建和城市高架桥、立交桥建设的需要,在我国钢桥已被广泛采用。而保证钢桥桥面铺装路用功能和耐久性是一件比较困难的事,亦为施工中重点控制的要点。文章从钢桥面板变形追从性导致的压实问题、钢桥面沥青混凝土高温稳定性差、易产生车辙等危害影响因素出发,有效平衡了施工温度粘度和路用温度粘度,不仅保证了钢桥面铺装沥青面层施工质量,同时加快了施工进度,具有显著的社会效益和经济效益,为钢桥面铺装沥青面层施工质量和安全管控积累了宝贵的经验。     

钢管焊接自动线的上下料机设计

钢管焊接自动线的上下料机的应用,可以降低劳动强度,节约人力资源,提高产品质量,同时也可以获得更大的经济效益。本设计通过对上下料机构各主要组成部分(气缸等)的分析,从而确定各主要组成部分的结构以及相关的尺寸,在此基础上对自动线的上下料机构进行相关的设计计算,从而确定总装配图。     

选煤机排料系统中刮板结构的优化研究

针对选煤机排料系统的刮板易出现磨损、弯曲等问题,通过对刮板结构、受力情况进行详细分析,并提出了相应的优化设计方案.仿真结果表明,该设计方案可满足煤矿安全高效的生产需求,对实际生产中的刮板结构设计有一定应用价值.     

减少IF钢钢包渣向钢水中传氧的研究

分析了因RH钢包渣氧势高而向钢水传氧对钢水纯净度的影响。通过计算确定出合理的RH进站溶解氧位,确保与之平衡的顶渣FeO活度在较低的范围内。另外分析了顶渣成分对顶渣FeO活度系数的影响,确定了合理的炉渣成分:转炉出钢结束后至RH脱碳期间,IF钢钢包顶渣w(SiO_2)=4%～5%,w(MgO)=8%～9%,w(CaO)/w(Al_2O_3)控制在1.8～2.2;RH脱氧结束后,确保RH结束渣w(CaO)/w(Al_2O_3)=1.3～1.5,既可以减少钢渣间传氧,又可以确保顶渣吸附夹杂的能力。     

基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型

为了提高花粉浓度预报的准确率，解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和支持向量机（SVM）的花粉浓度预报模型。首先，综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素，选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量；其次，利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型，并使用PSO算法找出最优参数；然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型；最后，使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测，并与未优化的SVM、多元线性回归法（MLR）、反向神经网络（BPNN）作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明，相比其他预报方法，所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度，并具有较高的泛化能力。     

采用信息增益率的混合入侵检测模型设计

针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题，同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势，提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先，利用信息增益率定量地选择特征子集，最大程度地保留样本信息；其次，采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型，使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力，然后，选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型，以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度，综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果；最后，通过两种数据集进行仿真实验，验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能.