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<正>传统村落作为农耕时代村落民居和地域文化的物质载体,具有极高的研究与保护价值,是国家乡村振兴战略的重要节点性空间。传统村落蕴含了丰富的古民居建筑营造理念,在传统村落选址、建筑布局、空间构造及建造技艺等营建智慧与工艺技术方面均有体现,对当今人居环境建设极具启迪与借鉴意义。随着国内城镇化进程的稳步推进衍生出了大量“空心村”,加之传统村落面临经费不足、缺乏良好商业运营等导致了一系列如生态遭到破坏、传统文化侵蚀、建筑风貌破损等问题, 相似文献
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田婧 《中国新技术新产品》2012,(6):93
煤层稳定程度的研究,目前仍然主要是定性的描述,定量的研究虽有所发展,但还没有形成统一的数量标准作为煤层稳定程度的依据,采空区问题更加复杂,难以定量分析。在我国近年来由于煤矿采空区引起的问题日益严重,大多数矿山不同程度地存在着一些未处理的采空区,采空区是工程建设的一大隐患。 相似文献
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设计一种科氏质量流量计(Coriolis mass flowmeter,CMF)数字闭环系统,实现CMF稳定闭环工作条件.采用高速数字电路以及现代信号处理技术取代了传统的模拟正反馈系统来实现CMF闭环控制,使CMF测量管稳定维持在简谐振荡状态.利用模拟数字转换电路(A/D)将传感器输出的信号完整采样,借助现场可编程器件(FPGA,Field Programmable Gate Array)对信号进行分析与处理,根据信号特性进行相应的数字滤波、幅值解算,实现CMF闭环系统的幅值增益和相位的精确控制.实验结果表明:该数字闭环系统具有动态特性好、稳定性好等优点. 相似文献
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针对环境设计中的三维建模需求,文中在非平行双向立体投影框架下,提出基于立体匹配算法的三维环境建模方法。通过构造并最小化匹配代价函数计算最优三维建模坐标,为了进一步提高三维建模的精度,文中采用基于图像深度提取的重构优化补偿算法。该算法可以利用像素几何关系提取深度信息并反解三维坐标,优化补偿重构误差。仿真验证与数据分析结果表明,文中所提算法在空间多点三维建模中的误差精度较小,且在相同环境下的重构精度和复杂度方面的性能明显优于现有三维重构算法,具有一定的工程实用价值。 相似文献
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选用不同类型的固体颗粒与石油磺盐(DPS)复配,形成不同类型的油水乳状液,对二者协同作用稳定乳液的机理进行了探讨。研究表明,亲水性纳米二氧化硅与DPS组合不能形成稳定的乳液;氧化铝改性的纳米二氧化硅、疏水性纳米二氧化硅、碳纳米管、膨润土均可以与DPS发生协同作用,形成稳定的Pickering乳状液,这是因为这些固体颗粒满足以下特征之一:表面带有正电荷或者具有较长的疏水链;固体颗粒的形貌为层状结构,且具有一定的吸附性;具有C纳米管的管状结构,且侧壁含有高度离域的π电子。上述研究也为该体系在化学驱中的应用奠定了基础。 相似文献
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采用液相还原法制备了用于混合醇合成的CuFe双金属催化剂,结合XRD、低温Ar吸附-脱附和H2-TPR等表征方法,研究了液相还原过程中催化剂制备温度、分散剂种类及用量、pH等制备条件对催化剂反应活性及C2+混合醇选择性的影响;分析了催化剂结构及反应性能间的构-效关系,并优选了制备条件。实验结果表明,较低的制备温度、较高的分散剂(乙二醇)用量、pH中性有助于活性金属组分的分散,促进双金属协同效应,提高催化剂反应活性及C2+混合醇选择性;综合考虑CO转化率、总醇选择性及C2+醇选择性,液相还原法制备CuFe双金属催化剂较适宜的条件为:以300 mL乙二醇为分散剂、冰水浴、pH=7.0。 相似文献
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目的:建立一种准确和高灵敏度的气相色谱方法检测骨通贴膏中挥发性成分,并比较不同基质中骨通贴膏挥发性成分的含量。方法 采用气相色谱法,色谱柱为Agilent HP-5(30 mm, 0.32 mm, 0.25μm),检测器为FID,进样口温度为200℃,检测器温度为240℃,采用程序升温。结果:樟脑在0.023~5.84 mg/mL、薄荷脑在0.009~2.20 mg/mL及桂皮醛在0.004~1.04 mg/mL内线性关系良好,相关系数均大于0.999。两种基质的骨通贴膏中樟脑的平均回收率在96.8%~104.8%、薄荷脑的平均回收率在98.3%~109.0%、桂皮醛的平均回收率在90.5%~98.4%。热塑性橡胶基质的骨通贴膏中樟脑和薄荷脑含量均明显高于传统橡胶基质的骨通贴膏的含量。结论 该方法准确性好、灵敏度高、重复性好,可作为骨通贴膏产品中挥发性成分测定的方法。热塑性橡胶基质制备工艺比传统橡胶基质制备工艺更适合于挥发性成分。 相似文献
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为弥补国标检测方法测定香菇总糖含量耗时长、步骤繁琐的缺陷,创建近红外(near infrared,NIR)光谱技术在测定香菇总糖含量方面应用,采用NIR分析技术与偏最小二乘算法(partial least square,PLS)建立香菇总糖的NIR分析模型,并对模型进行参数优化。实验共收集了106 批样品,从中随机抽取13 批作为验证集,用于验证该模型的可靠性,剩余的93 批样品为校正集。在校正集中,通过杠杆值法和学生化残差法筛选出65 批能够较理想地代表一般香菇特征的样品,用于确定NIR光谱检测范围、PLS主因子数等参数,基于NIR光谱数据的香菇总糖含量建立定量分析模型。校正集的建模结果表明,使用多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)及二阶导数(second derivatives,SD)对原始光谱进行预处理,光谱范围为4 000~10 000 cm-1,PLS主因子数为10时,基于NIR的香菇总糖检测模型的建模效果最优,即均方根误差比值满足检验条件,校正集R2(决定系数)最高为0.940 04,校正均方根误差为1.393,预测集均方根误差为1.557,相对分析误差最优为4.08。验证集对模型的检验结果显示,样品的预测值和实测值具有良好的线性关系,且二者没有显著差异(P=0.993)。由此表明,本实验建立的NIR分析模型可用于准确预测香菇样品的总糖含量。 相似文献