无机化学实验中学生良好习惯的培养

针对来源于边远贫困地区的学生实际，在实验教学中，从实验前的预习、实验台的合理安排、观察记录实验现象、规范操作与仪表等六个方面，分析了无机化学实验中学生的常见问题，并从上述六个方面人手，尝试培养学生的良好实验习惯，收到了积极的效果。     

小曲中优质产酯酵母分离鉴定及其产酯条件优化

从酿酒小曲中分离获得优质产酯菌株Y5,经产酯培养基初筛其总酯2.684 g/L,乙酸乙酯含量为2.481g/L。经生理生化实验和分子鉴定,确定Y5菌株为异常威克汉姆酵母(Wickerhamomyces anomalus)。通过采用单因素和四因素四水平正交实验对该菌产酯条件进行优化,试验结果表明在初始p H 4、乙醇体积分数4%的培养基中30℃恒温发酵3d为最适产酯条件,其Y5菌株总酯产量为4.065 g/L,乙酸乙酯产量3.677 g/L。相比优化之前,其总酯含量显著提高51.5%,乙酸乙酯含量显著提高48.2%。     

采用TDLAS技术的玉米种子活力快速无损分级检测

如何快速、无损地检测种子活力是目前种子研究领域的热点和难点。基于种子呼吸与种子活力的关系搭建了基于可调谐半导体激光吸收高光谱(TDLAS)技术的种子活力快速无损检测系统,该系统主要由分布反馈式激光器及其控制电路、光电转换及放大电路、数据采集电路、上位机软件以及基于多次反射池结构的种子呼吸CO_2浓度检测池构成。检测池的容积为1.5 L,光程为16 m,激光光源波段为2004 nm。基于朗伯比尔定律,采用波长调制吸收光谱技术利用二次谐波反演出种子呼吸过程中产生的CO_2浓度。根据种子呼吸CO_2浓度的大小确定种子活力的强弱,并将其与发芽出苗实验获得的活力指数进行对比。实验结果表明:CO_2呼吸强度的变化量与种子活力等级指数的相关性在0.9以上,即基于TDLAS技术的种子活力快速无损检测系统能够精准、无损、高效地反映种子活力的强弱。这一研究为采用TDLAS技术进行种子活力无损检测分级提供了有益探索。     

J8FZ-60/660矿用隔爆兼本安型局扇磁力启动器通过部级鉴定

<正> 由鸡西矿务局机电工程技术人员自行研制的JBFZ-60/660矿用隔爆兼本安型局扇磁力启动器于1988年5月7日通过原煤炭部部级鉴定。JBFZ-60/660矿用隔爆兼本安型局扇磁力启动器可用于有爆炸危险气体的环境中,对交流59Hz 60V的局扇进行启动和停止控制。启动器内含电子式过载、断相保护功能和启动前的漏电、短路、安全火花检测、闭锁功能及漏电、短路、安全火花检测、闭锁故障的区别与显示。运行中电源中断时间在定时之内,局扇可自动恢复运行,电源中断     

DX发射机射频功放模块联锁保护和检测电路的原理与维护

文章对DX中波发射机的射频功放模块连锁保护电路和检测电路的原理进行了简单介绍,对发射机运行中出现的一些故障的原因和现象进行了分析,并提出了故障处理的解决方法。     

基于GIS的开发时序控制分析

城市开发时序控制是在空间上进行城市要素科学安排的同时在时间上进行相应要素安排的一种城市空间开发控制。本文把基于相关研究构筑于 GIS 平台,对襄阳古城周边地区的动力机制进行探讨并得出结论,对规划有指导意义。     

一种电动汽车光伏充电站的分时段有序充电策略

  目的  针对电动汽车光伏充电站的有序充电问题,提出一种分时段有序充电策略。  方法  研究了光伏充电站的结构体系及工作原理,构造了电动汽车充电时间、储能电池荷电状态（SOC）范围等约束条件。负荷高峰时段,在满足车辆充电需求的同时,减少向电网的购电量,降低购电费用,并辅助电网“消峰”。负荷低谷时段,在满足车辆充电需求的同时,增加向电网的购电量,辅助电网“填谷”。  结果  通过仿真事例验证了所建模型的有效性,并与即时充电方案进行比较,说明了所建模型在减小充电站的购电费用,降低电网峰谷差方面的优势。  结论  所提电动汽车光伏充电站的充电策略是正确并有效的,可为实际应用提供参考。     

电力设备局部放电信号的在线检测系统研究

主要研究了以光学信号为基础的电力设备局部放电的在线检测系统.由于电力设备发生局部放电时会辐射频带很宽的光谱信号,通过检测电力设备辐射的太阳光谱的紫外盲区信号,可以推断电力设备绝缘是否发生破损,并配合USB光学摄像头可实现电力设备内部局部放电状况的视频检查.实验研究表明:本系统对检测电力设备局部放电信号具有快速直观、灵敏度高、抗干扰性强等优点.     

基于遗传算法的BP神经网络在电站锅炉主蒸汽温度控制系统中的应用研究

在现代火力发电厂中,对锅炉主蒸汽温度的控制是非常严格的。由于主蒸汽温度具有延迟大、惯性大、非线性等特性,导致对其控制比较困难。利用神经网络的学习能力和鲁棒性以及遗传算法的全局随机搜索能力,在常规PID控制基础上,提出采用二者相结合的PID控制策略。通过计算机仿真表明,基于遗传算法的BP神经网络的PID控制策略具有更好的控制品质,具有较广阔的应用前景。