周向双层绕组永磁式发电机电抗参数的计算

电枢反应电抗参数的准确计算对电机的性能有很重要的影响,但现有的方法很难考虑交、直轴的耦合情况,而不能对电抗参数进行较为准确的计算。在ANSYS软件的辅助下,通过修改软磁材料的相对磁导率对周向双层绕组永磁式发电机的电抗参数进行了计算,结果与实验值很接近,证明了该方法的准确性,也为提高电抗参数的计算精度做好了准备。     

NiFeB非晶态合金催化剂催化麦芽糖加氢反应

采用化学还原法制备了NiFeB非晶态合金催化剂,通过X射线衍射、透射电子显微镜等技术对该催化剂的结构、形貌进行了研究。以麦芽糖加氢制备麦芽糖醇为探针反应,考察了还原剂KBH_4加入量、Fe加入量对NiFeB非晶态合金催化剂活性的影响。实验结果表明,NiB非晶态合金中引入Fe并没有改变它的非晶态结构,仅增大了NiB非晶态合金非晶态合金的结构无序度,使催化剂具有磁性,呈链状骨架结构。NiB非晶态合金中引入适量Fe后,催化剂粒径大小相对均匀,提高了活性组分的分散度,活性组分Ni更富电子,提高了催化剂的加氢活性。当n(Fe):n(Ni+Fe)=0.25、n(KBH_4):n(Ni+Fe)=5、反应压力3.0 MPa、反应温度100℃、搅拌转速800 r/min、反应时间3h时,麦芽糖的转化率达100.0%。     

加强材料与化学的联系迎接第三次材料革命的挑战

在化学教学过程中，我们发现很多同学不重视化学课的学习，而材料系的学生表现更为突出。这与本专业的学生对化学不熟悉或对化学的重要性以及对当今化学与各学科相互渗透缺乏了解有关。     

不锈钢酸洗混合废酸(HNO_3-HF)的回收以及离子交换法在其纯化中的应用

采用离子交换法对不锈钢酸洗工艺产生的混合废酸(HNO3-HF)进行纯化,以去除废酸中的金属杂质和盐份,使其达到回用之目的。实践证明,对于HNO3含量在3.5%~6.5%,HF含量在0.27%~0.5%,Fe含量在55.54~84.33g/l的混合废酸,该方法可回收90%以上的HNO3和86%以上的HF,Fe去除率大于81.54%,同时酸回收可降低63.3%的处理成本,纯化后酸可回用于生产,是一种高效低耗的新工艺。     

羟基乙酸与铕（Ⅲ）配合物的合成及性质研究

在水溶液中合成了羟基乙酸铕配合物，通过化学分析和元素分析确定了配合物的化学组成为Ｅｕ（ＣＨ２ＯＨＣＯＯ）３２Ｈ２Ｏ，试验了配合物的溶解性。分别测定了该配合物在水和二甲基亚砜中的摩尔电导，利用红外光谱，热分析，Ｘ－射线偻末衍射，荧光光谱以及紫外光谱对配合物的性质和结构进行了研究。     

苯羟乙酸与稀土配合物的合成及性质研究

在水溶液体系中，用苯羟乙酸直接与碳酸稀土作用，合成了十四种苯羟乙酸稀土配合物。并通过化学分析和元素分析确定了所有配合物的化学组成，试验了配合物的溶解性，测定了配合物在二甲亚砜溶剂中的摩尔电导值。利用红外、核磁共振、紫外以及荧光光谱等对配合物的性质和结构进行了讨论，详细研究了配合物的热行为以及配合物中稀土离子与配位原子的成键性质。     

农村沼气建设及使用中的8个误区

近几年来,农村沼气受到党和政府以及社会各界的广泛关注和支持,发展速度十分迅猛,但由于是新生事物,农民对它的了解还不够,因而在建设及使用中出现了一些误区,影响了沼气效益的发挥.现列举一些误区供用户参考.     

国内汽车涂装废水处理技术

汽车涂装过程中产生的废水主要分前处理废水、电泳废水和喷漆废水,其污染物为树脂、表面活性剂、磷酸盐等。废水的成分复杂,排放无规律,所以水质变化大。经实验证明:国内汽车涂装废水经过中和反应,气浮处理后,再采用水解酸化———生物接触氧化处理工艺进行处理后出水,经监测其各项指标可以达到《污水综合排放标准》GB8978-1996的一级排放标准。     

模化试验中空气温度对贫燃预混燃烧室性能影响的试验与分析

为了分析某燃气轮机燃烧室入口空气温度对燃烧室性能的影响,利用低压模化试验台,对某型低排放贫燃预混燃烧室进行了不同入口空气温度下的低压模化试验。结果表明:燃烧室入口空气温度变化不会改变火焰筒壁温分布规律;对于燃烧室出口温度场,入口空气温度变化对出口温度分布系数有一定影响,温度分布系数(Overall Temperature Distribution Factor,OTDF)呈现先降低后升高趋势,入口空气温度420℃时,试验测得OTDF为最小值,但温度分布云图大致类似;对于污染物排放,入口空气温度升高会增多NO_x的形成。     

融合后验概率和密度的不平衡数据欠采样方法

欠采样是当前解决类不平衡问题的主流方法之一。现有研究表明,高效地处理类别重叠能够有效提升过采样方法的性能。然而,目前对欠采样的研究大多认为由于样本选择策略不当而导致的关键样本丢失是影响欠采样方法性能的主要原因,为此,研究者从不同的角度提出了一系列针对性的方法,但鲜有对欠采样中类别重叠的研究。提出一种融合贝叶斯后验概率和分布密度的欠采样方法（BPDDUS）实现重叠区域样本的检测和清洗,并通过样本的分布信息对清洗后的样本进行欠采样。具体来说,该方法通过贝叶斯后验概率对多数类样本中潜在的噪声和重叠样本进行清洗以增强分类决策边界的清晰度。对清洗后的多数类样本,引入全局分布密度和信息熵来度量样本对不平衡数据分类学习的重要程度并对其分配相应的采样权重。按样本权重欠采样并构建集成分类系统,以提升模型的泛化能力。在43个KEEL数据库数据集上进行的数值实验验证了所提的BPDDUS方法的有效性。