异癸醛气相加氢制异癸醇催化剂的研究

研究了一种铜锌系异癸醛气相加氢制异癸醇催化剂的制备方法,考察了影响催化剂性能的几种因素,总结出较为合理和有效的制备工艺。     

基于多传感器数据融合的液压泵故障诊断研究

将D—S证据理论应用于多传感器数据融合，提出了多传感器数据融合一般化方法，并将其应用于液压泵故障诊断。通过数据融合诊断结果与单传感器诊断结果的比较，证明多传感器数据融合能明显提高故障诊断的准确率。     

退火温度对无取向电工钢磁晶各向异性能的影响

采用取向分布函数分析了无取向电工钢不同再结晶退火温度下的织构变化及织构对磁感应强度和铁损的影响,并计算了无取向电工钢的磁晶各向异性能。结果表明,随着实验钢的再结晶退火温度升高,Goss织构和立方织构组分显著增强,而{111}面织构强度却减弱。较高的退火温度有利于减小织构因子,提高磁感应强度。磁晶各向异性能计算结果显示,随着再结晶退火温度升高,无取向电工钢板的磁晶各向异性能降低。     

中碳含铜钢相变行为研究

设计并在实验室冶炼中碳含铜钢种,在中试轧机进行轧制,借助DIL 805热膨胀仪进行相变行为研究,采用扫描电镜和透射电镜对钢的显微组织状态、析出物、物相构成进行分析,以探究其强韧化机理。结果表明:试验钢具有超级贝氏体、残余奥氏体和马氏体的混合组织,并产生大量铜的析出物,为获得良好的综合性能提供了保证。     

信息技术教学对学生综合能力培养的实践与思考

信息技术教学要培养学生的综合能力,一定要坚持能力本位的教学思想,加强课程教学改革和学生思维模式的培养,使学生能够举一反三、触类旁通,成为具有一定思维能力的合格人才。     

基于卷积神经网络的典型雷暴云下地面电场识别研究

雷暴云产生的闪电危害巨大,雷暴发生时其地面电场的特征可应用于关键系统的雷电预警和雷电防护。笔者依据雷暴云偶极子模型,研究典型雷暴云下地面电场的特征,提出基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的雷暴云地面电场识别方法。该方法考虑不同天气情况下地面电场的特征,对大量样本数据进行训练和识别,证明了卷积神经网络用于识别雷暴云下地面电场的可行性,划分了基于卷积神经网络识别结果的雷电预警等级。结果表明：所提方法区分各类别电场样本的整体准确率高于93%,通过对典型雷暴云下地面电场特征的学习,实现了雷暴云电荷中心的地理区域识别。所提方法可为局部区域的雷暴云大气电场识别和雷电预警提供思路。     

药用虫草中甘露醇、多糖的高通量测定及提制工艺

目的：建立药用虫草中甘露醇和多糖的高通量定量检测方法及甘露醇的高效提制工艺。方法：采用全波长酶标仪- 紫外/ 可见分光光度法分析甘露醇和多糖的含量,并通过正交试验优化提制工艺。结果：该方法的线性关系、重现性、稳定性良好,甘露醇和多糖的RSD 分别为3.82%、1.01%;甘露醇和多糖的加标回收率分别是99.03% 和100.99%;提制甘露醇的最优方案另提取剂用超纯水、40℃浸提1h、连续浸提两次。在最优条件下,古尼虫草、戴氏虫草和江西虫草的发酵菌体中甘露醇检出水平显著提高,其含量依次为4.73%、8.72% 和11.81%,相应的多糖含量为11.29%、11.61% 和11.52%。结论：本方法能快速、批量、高效地检测和提制虫草发酵菌体中甘露醇和多糖。     

高导热高介电BT/SiC/PA6复合材料的制备及性能研究

以聚酰胺(PA6)为基体,氮化硅(SiC)为导热填料,钛酸钡(BT)为介电填料,通过热压法制备出系列复合材料;研究了不同粒径填料的搭配对材料导热与介电性能的影响。结果表明:在填充量较低时,使用混合粒径导热填料能产生一定的级配效应,从而提高复合材料的导热性能。总填充量为26%时,以4∶1的比例,用粒径为0.5~0.7μm和3μm的SiC共同填充PA6,制备获得了最高导热系数为0.9198W/(m·K)的复合材料,而不同粒径、不同功能的混合功能填料还能产生协同效应,进一步提升材料的导热性能并使材料同时获得较好的介电性能,当SiC填充量为20%,BT填充量为20%时,复合材料的导热系数达到1.1110W/(m·K),介电常数到达16(100Hz),损耗保持在0.075(100Hz)左右。