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1.
为研究织物组织结构与复合纱线线密度对织物凉爽性能的影响,将线密度为7.4和9.8 tex涤纶分别与线密度为7.8 tex锦纶反向加捻、并线后作为纬纱,以8.3 tex涤纶/竹浆纤维50/50混纺纱作经纱,设计平纹、二上一下斜纹和透孔组织织物.测试织物的瞬间接触凉感、热湿舒适性能及织物干、湿态升温曲线,并采用凉爽温度指数对织物的综合凉爽性能进行评价.研究结果表明:6种设计织物的瞬间接触凉感均高于标准,且平纹织物最好,纬纱粗细对瞬间接触凉感影响不显著;透孔织物透气性最好,且在人体出汗的状态下具有较好的导湿散热性能.平纹织物凉爽温度指数最高,最大凉爽温度为2.8℃,综合凉爽性能最好. 相似文献
2.
不同重构土壤材料配比的土壤改良和苜蓿生长效应研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对西部露天矿区土地生态修复中表土稀缺和土壤贫瘠难题,从充分利用矿区当地常见的原材料出
发,利用风沙土、红黏土、煤矸石、玉米秸秆及腐植酸为原料,按照不同配比混合后进行室内盆栽试验,研究不同配比下
紫花苜蓿生长特性、土壤理化性状和生物学特性的差异,优选适宜于该地区的重构土壤配比。 结果表明:利用风沙土、
红黏土、煤矸石、玉米秸秆及腐植酸重构土壤具有可行性;不同重构土壤配比均可显著改善土壤物理结构,增加土壤
养分含量,提高土壤微生物活性,进而促进紫花苜蓿生长,但不同配比之间存在明显差异;与纯风沙土(CK)相比,不同
重构土壤配比下紫花苜蓿生物量、根长、根直径和根表面积分别提高了 19. 05% ~ 624. 76%、17. 99% ~ 131. 80%、
17. 72% ~ 239. 20%和 33. 01% ~ 650. 45%。 相关分析结果表明:紫花苜蓿生物量与基质理化性状和微生物活性存在协
同效应。 综合来看,风沙土与红黏土按 1 ∶2 复配,同时添加 15%煤矸石、5%玉米秸秆及 0. 05%腐植酸,土壤重构效果
最佳。 该研究为矿区土壤重构及降低土地生态修复成本提供了理论依据。 相似文献
3.
某炼油厂90 t/h自然循环燃气锅炉燃烧器低氮改造后,运行调整总是不太理想。在40%~90%负荷工况下,出现炉膛和过热器的高温/低温段、省煤器两侧烟气温度(烟温)偏差大,NOx、氧含量及颗粒物排放浓度较高的问题。经过分析,造成该现象的主要原因是4个燃烧器配风不均。针对此问题,对4个燃烧器配风进行了优化调整,优化后的锅炉省煤器α/β侧烟气温差较原来减少30℃,炉膛内部两侧温差较原来减少9℃,过热器高温/低温段温差较原来减少40℃/30℃,各侧点温度α侧变化较大,β侧变化较小。NOx平均质量浓度下降了近100 mg/m3;颗粒物质量浓度由16.3 mg/m3降低到5.8 mg/m3。有效地解决了锅炉两侧燃烧偏烧和氧气分布不均匀及NOx、颗粒物排放浓度较高的问题。 相似文献
4.
为探究手机移动端网店页面设计对服装网店销售的影响,提高网店销售额,文章基于问卷调研及部分服装网店页面的综合分析,挑选出粉蓝、蓝绿、青紫3种颜色设计及3种不同的页面版式设计。利用眼动仪实验和消费者感性评价分析捕捉消费者在浏览网店时的视觉信息与页面版式设计的关系,得到不同颜色和款式的最佳搭配效果,并实际应用于店铺运营。结果表明,优秀的版式设计及适合的配色方案可以极大地增加消费者浏览时的兴趣与关注度,将实验结论应用于真实的服装网店,店铺的支付转化率有所上升且店铺的失跳率有所降低。实验结论可为服装网店的页面提供设计依据。 相似文献
5.
6.
为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应,并开展高效精准的性能评估,文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例,首先对监测数据进行清洗和重构,通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型,然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应,计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明,经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素,有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据,更高效地进行输电网系统风致易损性评估。 相似文献
7.
针对济宁二号煤矿主通风机的使用状况,介绍了一种主通风机不停风倒机系统,论述了该套系统的主要功能、现场应用效果。矿井主通风机不停风倒机系统采用两套S7-300系列PLC互为冗余,一用一备。该系统投入使用后不仅缩短了倒机时间,同时克服了传统倒机方式下倒机过程中井下无风的技术难题,对于保障井下矿工生命安全具有重要意义。 相似文献
8.
为了提高移动设备上眼动跟踪的精度和效率、降低硬件成本,提出基于注视点回忆的眼动数据感知计算方法.首先利用人的短时记忆特性建立注视点回忆和自我报告机制,要求用户点击移动设备屏幕来提交注视点位置数据;然后基于支持向量回归方法建立注视点数据误差补偿模型,对用户回忆和提交的注视点数据进行校正,进一步提高数据精度.为了验证数据误差补偿模型的效果,设计并开展了用户实验,结果表明,使用数据误差补偿模型后,对于不同类型的测试任务和测试图片,注视点回忆数据精度提高15%~40%. 相似文献