设计之眼看米兰

每年的米兰设计周都是一次盛大的设计派对,这个由米兰国际家具展及场外设计展构成的设计盛会,以家具为核心展现了生活设计的新鲜状态,和对未来设计、生活方向的展望。每个人对米兰展都有自己的解读,本期我们邀请十三位设计师,以他们的视角来解读米兰设计周,他们将从设计趋势、主题展、空间设计及产品等方面为大家带来最新鲜、最有创造力的设计。     

克服传统缺点的新型磁性制动器

磁性制动器长期以来存在齿槽效应、输出功率较低和动作滞后等缺点,而且由于输出和输入不成线性关系,使得用户必须用大于2倍的输入信号才能使制动器实现2倍的输出。     

环境同位素在研究地热资源形成过程中的应用

主要结合放射性同位素年代学和稳定同位素的环境效应,对环境同位素水文和化学特性进行全面分析.通过采用不同的分析和计算方法以及地热水物理性质和化学成分的分布特征,定性分析了地热水的补给机制(其中包括地热水形成的机理、补给来源、补给速率和通道,以及补给的方式);结合环境同位素的物理和化学性质,论述了地热水初始同位素组成和变化的条件.根据δD和δ180关系图上的线性关系,分析由于我国地热水由于δ18O值的飘逸较小(1.0～1.5),其主体应属于大气水起源的循环水.     

金塔绿洲不同下垫面土壤热状况对比分析

利用"绿洲系统能量与水分循环过程观测试验"2005年夏季补充观测资料,从地表反照率、土壤温度梯度、土壤热通量、土壤导热率等方面对比分析了绿洲、戈壁、沙漠的土壤热状况特征.结果表明:夏季晴天条件下,①戈壁、沙漠、绿洲的日平均反照率为0.230、0.212、0.196;②土壤温度梯度和地表净辐射有很好的线性关系,且通过0.01置信度检验;③5cm和20cm土壤热通量呈同位相变化;④戈壁、沙漠和绿洲5cm土壤导热率分别为0.1930.317、0.374 W·(m·K)-1.     

La0.6Nd0.4Ni4.8Mn0.2M0.1(M=Cu,Zr)合金的贮氢性能研究

系统研究了非化学计量比合金La0.6Nd0.4Ni4.8Mn0.2M0.1(M=Cu,Zr)的贮氢性能.结果表明,添加Cu能提高合金的平台压力,减轻滞后效应:而添加Zr能够有效提高合金的动力学性能和抗粉化性能,降低平台压力.但Cu和Zr的添加使贮氢容量有所降低.研究表明,XRD(111)主峰半高宽FWHM值及晶格常数a/c值与合金的滞后因子有相同的变化趋势,平台压力、吸氢焓变与晶胞参数a有很好的线性关系.     

钛基氧化物电极伏安曲线的Monte Carlo模拟

运用Weierstrass-Mandelbrot函数构建了钛基氧化物电极(Ti/MO2)的分形表面,采用Monte Carlo方法对电极的伏安曲线进行了模拟,主要考察了扫描速率和分形维数对伏安曲线的影响.结果表明:在分形维数一定的情况下,随着扫描速率的不同,峰电势不发生变化,峰电流与扫描速率的平方根呈线性关系:随着分形维数的增大,峰电流增大,电极的电催化性能增强.模拟结果与理论一致.分形维数与Monte Carlo模拟的结合可为钛基氧化物电极的深入研究提供一种新思路.     

SiO2在KCl-NaCl-NaF体系中的溶解度及溶解机理

用等温饱和法研究温度及熔盐组分对SiO2在KCl-NaCl-NaF体系中溶解度的影响。通过对熔盐急冷试样的x射线衍射分析和对该体系各物质问反应的热力学分析,确定了SiO2的溶解机理。结果表明：SiO2的溶解机理为6NaF（L）＋3SiO2（s）=Na2SiF6（L）＋2Na2SiO3（L）;SiO2的溶解度随温度的升高、组元NaF摩尔分数的增加而增大,并且在KCI与NaCl摩尔比为1时,SiO2的溶解度与NaF摩尔分数呈线性关系。     

浅析炼油废水中BOD与COD的关系

对水中ＢＯＤ５和ＣＯＤＣｒ的相关性进行了分析,结果表明,炼油厂废水中ＢＯＤ５与ＣＯＤＣｒ数值之间线性关系显著,在生产稳定的情况下,只要测定出废水中的ＣＯＤＣｒ,就可通过回归方程及置信区间算出ＢＯＤ５。     

柱上光度法检测中线性的影响因素

柱上光度检测法经常用于一些使用微柱分离的技术。人们已经发现使用这种技术测定时吸光度和组分浓度之间关系（Ａ－Ｃ关系）的线性范围有限。本工作从光学角度对检测光束通过毛细柱时的现象进行研究。发现由于毛细柱是圆柱形的,Ａ－Ｃ关系本质上是非线性的。由于所谓的柱形池效应、漏光效应和光束偏移效应,这种线性关系可能是很差的,在一些下测定的准确度都可能受到影响,本文中采用自行编制的微机程序作出Ａ－Ｃ曲线,并求出这些     

黄铜/铝双金属轧后厚比预测的神经网络模型

采用正交实验方法, 对不同原始厚度、不同原始厚比和压下率的复合板进行轧制实验, 发现不同的轧制工艺条件对成品厚比影响较大。对试验数据进行了神经网络建模。训练发现, 在目标函数为0.05、隐层节点数为5、学习率为0.1 时, 系统误差较小。利用所建立的网络模型对其它8 组不同实验条件下的成品厚比进行了预测, 发现预测数据与实验数据吻合良好(总拟合度为8.7%)。说明神经网络模型很适合拟合轧制工艺参数和双金属板厚度比之间的非线性关系。