奥氏体耐热不锈钢310S的抗高温氧化性能研究

采用增重法研究了奥氏体耐热不锈钢310S在700、900和1000℃空气中高温氧化动力学,并结合X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)及能谱分析(EDS)等手段,对氧化膜的形貌和组成进行了分析。结果发现,700℃时氧化速率比较稳定且氧化增重较小,其余温度下氧化增重较大且遵循抛物线规律。该钢中Cr在高温时容易形成FeO·Cr2O3、FeO·Fe2O3和尖晶石结构(FeCr2O4,NiCr2O4)等保护性氧化膜,是310S钢具有良好的抗高温氧化性能的重要原因。     

OPNET在非计算机专业网络实验教学中的应用

针对非计算机专业中计算机网络实验教学的现状,提出将虚拟的网络仿真技术引入实验教学中来,结合OPNET软件,介绍具体实验过程。     

基于DSP的USB海量存储设备的设计及实现

数据采集记录系统的处理速率越来越快,系统数据量已相当庞大,因此在数据采集系统中有必要使用海量存储设备,并通过高速接口实现数据文件的离线提取.设计了基于DSP内部USB模块的系统硬件,提出并实现了基于Bulk-Only传输协议的海量存储设备的固件方案,并成功应用到电力机车故障检测记录系统中.该方案降低了系统设计难度,同时增加了系统实用性.     

经典传说的新语境分析:以牛郎织女传说为例

牛郎织女传说作为我国四大传说之一,在历史传承中发生了文化变迁,其影响日益式微。在当代语境下,后现代主义思潮的推动,新科技手段的应用,为牛郎织女传说的传承提供了新的机遇。本文拟就对牛郎织女历史语境及当代语境作出分析,同时对牛郎织女未来保护与传承进行构想与展望,思考牛郎织女传说的发展辙迹。     

高低并列式重油催化裂化汽提器挡板的结构优化

催化裂化汽提器的汽提效果对装置产品收率、能耗和长周期平稳高效运行有重要影响。高效的汽提器不仅可以提高轻质油品的收率、改善产品分布,更能降低再生器的烧焦负荷、减少催化剂的水热失活。当前常用的汽提器主要呈现两种结构形式,其一为填料结构汽提器,该汽提器空间利用率和汽提效率很高,但填料容易被焦块堵塞,不易清理,因而不适宜于重油催化裂化装置;另一种汽提器为挡板结构汽提器,该汽提器结构简单、汽提效率高、运行周期长,应用非常广泛。开孔挡板结构汽提器作为挡板结构汽提器中应用最广一种,其挡板区内气固流动特征及流场分布特点目前还研究较少,同时受实验条件和测量方法的限制,工业尺度开孔挡板结构汽提器更是鲜有研究报道。本研究将运用双流体模型结合分段曳力模型对一套工业规模催化裂化装置的锥环形挡板汽提器进行模拟,考察其流场特点和气固流体力学行为。发现模拟所得床层密度与工业实测值能较好吻合。模拟结果表明：挡板区内蒸汽并不严格呈“S”形穿过各块挡板向上流动,相邻环形挡板0.85相似文献   

多编组智轨电车高速工况下的稳定性能研究

多编组智轨电车车身长,在行驶过程中,特别是高速工况下若不加以控制,极易发生横摆失稳、垂向侧翻等问题,影响车辆的稳定性和安全性.为寻找高速工况下智轨电车动力学状态量的变化规律,文章基于车辆动力学与控制理论,在动力学软件Simpack中搭建三编组智轨电车整车动力学模型,并在Simulink中集成智轨电车的牵引、制动、自动循...     

汽提塔汽提效率下降的原因处理及预防

汽提塔是二氧化碳汽提法生产尿素装置中重要设备之一。汽提塔操作好坏直接影响着尿素消耗,因此,重点介绍汽提塔的液体分布器被诸塞和汽提管被油污染后进行处理的几项措施,最后对如何避免汽提塔上部的液体分布器被堵塞和汽提管被油污染提出了日常维护措施,以确保汽提塔长周期稳定运行,提高汽提效率对降低尿素消耗非常重要。     

添加大豆磷脂酰胆碱的奶粉对小鼠记忆力的影响

探讨奶粉中添加大豆磷脂酰胆碱对小鼠记忆力的影响。采用3周龄雌性昆明种小鼠48只,随机分为正常对照组、低剂量组、中剂量组、高剂量组,大豆磷脂酰胆碱按0.1 mL/10 g体重给予灌胃,连续给样30 d,进行跳台、水迷宫和避暗实验的训练,24 h后进行24 h测验,1周后进行消退实验。结果表明:水迷宫实验、跳台实验、避暗实验结果均为阳性,因此该项动物结果阳性。添加大豆磷脂酰胆碱的奶粉可改善试验小鼠的记忆,为功能性乳制品的研究与开发提供依据。     

基于FEM-SVM的大坝可靠度分析方法

为解决复杂大坝可靠度分析计算时难以求得显示的功能函数和传统随机有限元计算时间长、工作量大等问题,提出将有限元(FEM)、支持向量机(SVM)和Monte-Carlo法相结合的可靠度分析方法,即采用正交试验设计具有代表性的样本点,通过有限元计算生成学习样本,利用支持向量机具有解决高度非线性、小样本问题的能力,建立结构响应量和输入变量的映射关系,再利用Monte-Carlo法,结合输入变量的概率分布生成随机样本进行结构可靠度计算。实例计算表明,FEM-SVM分析方法具有较好的精度,同时大幅减少了计算时长和工作量。