浆的历史演变与发展

浆是古代的主要饮料、滋补品和调味品。浆最初是以粮食为原料,经过自然发酵而产生的酸性白色饮料,后来发展成多种原料的桂浆、蔗浆、蜜浆、松浆、酪浆等各种浆。而茶饮的兴盛和白酒的引进,以及少数民族入主中原等因素,又使浆逐步消亡。在民族文化复兴的今天,浆作为一种酸性的植物型饮品,应该在当代食品和餐饮行业占据其应有的位置。     

基于HMI和PLC对水厂供水阀门控制系统

针对自来水厂管网供水阀门的控制问题,给出了一种基于人机界面(HMI)和PLC的简易控制方法。在不需要对阀门加装伺服机构和改换阀门的情况下,采用普通单向交流异步电机作为动力,利用光电开关设计了一套阀门旋转圈数的检测机构,实现了对阀门的远程控制。具有成本低廉和可靠性高的特点,对水厂中经常调节的阀门有较高的推广应用价值。     

天然气发电项目分类与审批办法建议——兼论分布式供能系统与冷热电联供的关系

从世界能源转型的历史进程和视野论述了燃煤热电联产发展为天然气冷热电联供的必然性;剖析了能源生产和供应的集中与分散的关系.论述了相对于集中的千MW级煤、水、核电主力基荷机组,百MW级天然气发电属于分布式能源.中国"十二五"将建设的一大批支撑地方新区域经济发展的百MW级天然气冷热电联供分布式发电项目(DES/CCHP),绝大多数能够以16 h/d模式运行,肩负起提高能效、保障新区能源、开拓天然气下游市场、提高电力供应可靠性和调峰的四重使命;均可按"天然气冷热电联供调峰电站"审批,门槛是能效高于70%.10 MW及以下的小型DES/CCHP按自备电站审批.     

CPE对软质聚氯乙烯基隔声复合材料性能的影响

将氯化聚乙烯(CPE)加入到聚氯乙烯(PVC)基隔声复合材料中,利用双声道分析仪,探讨CPE对复合材料隔声性能的影响。利用动态热机械分析仪、SEM、万能材料试验机对填加了CPE的复合材料的动态力学性能、结构形态、静态力学性能等进行了测试;用热重分析法(TGA)研究CPE对复合材料热降解过程的影响。结果表明:随着CPE含量的增加,复合材料的吻合谷逐渐变浅、拉伸强度呈下降趋势、断裂伸长呈增大趋势,热稳定性降低,但阻燃抑烟性能增强。     

库容有限且缺陷产品可修复的模糊生产库存模型

研究了模糊环境下库容有限且缺陷产品可修复的经济生产批量问题.在库容有限且缺陷产品可修复条件下,将缺陷率、废品率视为三角模糊数,建立了一个模糊期望值模型,通过求解模型确定最优生产批量及最大缺货量.数值例子表明所建模型是切实可行的.     

住宅辐射-送风末端冷负荷分担率研究——从热舒适及室内空气品质角度

以住宅建筑为研究对象,针对低、中、高负荷3种不同住宅负荷工况,对不同冷负荷条件下不同负荷分担率下的室内热环境进行了数值模拟,分别分析比较不同冷负荷分担率匹配时室内热舒适性水平及室内空气品质情况,从舒适和健康的角度,分析适宜的冷负荷分担率范围。研究结果表明辐射供冷末端承担的显热负荷分担率ωc〈0．7时,可将工作区人体热舒适性指标控制在舒适性标准允许范围内。从避免局部不舒适度方面讲,ωc宜取0．4～1。从室内空气品质角度讲,定风量模式低中负荷工况,ωc宜取0．5～0．9,高负荷工况,叫。宜取0．35～0．6;变风量模式,ωc值越小,室内空气品质越好。     

封装板式冰蓄冷系统蓄能模糊建模与分析

针对冰蓄冷系统蓄能的非线性特性,将自适应神经网络应用于封装板式圆罐型蓄冰装置的蓄能初始化和释冷出口温度实时运行的模糊建模,进行了冰蓄冷系统蓄冷量的模糊建模,确定了实验影响因素载冷剂进口温度、载冷剂流速、蓄冷时间的隶属度函数和模糊推理规则.运用减法聚类法和网格法对模型进行初始化训练与运行对比,使蓄冷系统能够跟踪负荷情况.通过调控影响因素的参数,可以更合理地初始化设定蓄冷阶段的蓄冷量.利用该建模程序进行实时释冷出口温度模糊建模策略验证,模型运行平稳.冰蓄冷装置蓄能模糊控制性能的优化保证了蓄冷量与负荷相匹配,实时输出释冷出口温度,进而达到冰蓄冷空调系统优化及经济运行的目标.     

层片状堆焊材料的研制

为了研制一种柔性比较好的层片状堆焊材料,用来修复易磨损的零件表面和小型的管材类零件等,选择有机硅密封胶、聚乙烯醇、环氧树脂、水玻璃为粘结剂,与硬质材料Ni60H进行混合,做成层片状堆焊材料;另外再加入WC(碳化钨)作为硬质相,利用TIG焊在Q235钢基体上进行堆焊.结果表明:以有机硅密封胶、有机硅密封胶与环氧树脂1∶1为粘结剂的堆焊材料具有良好的柔韧性,可以任意弯折.以有机硅密封胶与环氧树脂1∶1为粘结剂的堆焊材料加入WC和CaF2后的焊接组织均匀、无缺陷,且堆焊层具有良好的耐磨性能,其洛氏硬度值为HRC43.83.     

基于多信息融合的双进双出磨煤机料位检测

针对双进双出磨煤机料位检测难题,提出了一种基于多信息数据融合的双进双出磨煤机料位检测方法.该方法将粗糙集（RST）和径向基（RBF）神经网络相结合,利用粗糙集数据简约和规则抽取特性,有效地去除大量冗余数据.利用RBF神经网络函数逼近能力更强和收敛速度更快等优点,引入带遗忘因子的梯度下降算法来整定RBF神经网络参数,简化了神经网络结构,提高了神经网络的学习效率,同时拥有自学习和容错能力,从而有效地保证了数据融合的快速收敛性和稳定性.实验结果表明,在料位检测过程中,将两种智能算法相结合所构成的融合系统,能使双进双出磨煤机准确地完成复杂环境的料位检测任务.