竖直上升管的煤粉密相气力输送阻力特性的实验研究

煤粉密相气力输送是气流床煤粉气化工艺中的关键单元技术。通过实验室装置(管径20,50mm)和半工业化装置(管径42mm)的煤粉密相气力输送竖直上升管压降测试,建立了可用于煤粉密相高压气力输送竖直上升管道的压降预测模型,总体偏差在±20%以内,可满足工业装置设计和优化操作的需求。固相静压降占总压降比例达35%~70%,体现了高浓度输送特性;且在管径一定的条件下,与固相弗洛德数近似成线性关系。在固相弗洛德数和管径一定的条件下,可通过竖直上升管压降估算出相应的固相质量流率,从而为工业装置上煤粉质量流率在线测定提供一定的参考。     

小区水电安装工程质量控制及安全管理研究

住宅小区水电安装质量问题,关系到居民的生命财产安全,己成为社会关注的焦点,本文就目前住宅小区水电安装工程存在的质量问题进行了简要阐述,并提出了小区水电安装工程质量控制和安全管理措施。     

无穷小量等价代换定理推广

利用无穷小量等价代换简化求极限中的计算,总结和推广了等价定理,并给出了定理的证明及应用.     

难加工合金材料复杂曲面磁性磨料光整加工技术

磁性磨料光整加工技术是一种非常重要的光整加工技术,与低频振动和超声振动相结合,可实现高精度、高质量和高效率的光整加工。介绍了磁性磨料光整加工、振动辅助磁性磨料光整加工及超声辅助磁性磨料光整加工技术的原理和特点及相关的国内外研究现状。根据难加工合金材料复杂曲面的特点,提出实现复杂曲面磁性磨料光整加工,需要就以下问题开展进一步研究和探索:通过提高加工间隙的磁通量密度及磁能与其他能量复合来提高光整加工效率;建立复杂曲面磁性磨粒光整加工过程控制函数;探讨在磁极工具的空间几何约束作用下复杂曲面磁性磨料光整加工工艺的规划方法等。     

时滞非自治系统的拉回吸引子

把自治系统解满足的半群性质推广到非自治系统解满足的共圈性质,给出了非自治动力系统拉回吸引子的存在性,并给出了一类含时滞的非自治系统拉回吸引子存在的充分条件.     

四川龙泉山地区膨润土特征

通过对四川龙泉山地区主要膨润土矿床的膨润土进行物相及物理化学性能测试与分析,总结了该地区膨润土资源特征:膨润土矿床产出于中生代地层中,膨润土化学成分中Na2O含量较高,接近于钠基膨润土,但CaO含量偏高;经X射线衍射分析、差热分析,表明膨润土中的蒙脱石为钙蒙脱石;通过阳离子交换容量及可交换阳离子数目的测试,其主要可交换阳离子为Ca2 和Na ,再结合其具有相对较高的胶质价和较小的膨胀容、弱碱性等特征的综合判断,龙泉山地区膨润土属钙钠基膨润土,且其蒙脱石含量达70%以上,高于国内主要膨润土矿的蒙脱石平均含量,表明该区膨润土质量较好,但仍难以直接利用.然而,由于该区膨润土性质的特殊性和其工业类型的过渡性,决定了对其进行深加工而提高利用价值的条件相对较好.     

溶剂热法制备ZnS纳米线束

采用单一前驱体溶剂热法,在聚乙烯吡咯烷酮(PVP)作表面活性剂条件下,成功合成了ZnS纳米线束.利用X射线衍射(XRD)、透射电子显微镜(TEM)、傅里叶红外变换吸收光谱及光致发光测试对样品的结构、形貌及物理性能进行了分析与表征.结果表明,所得产物为纯的六面体纤维锌矿ZnS纳米线束,直径在20~30 nm,长度为1.5~2.0μm,并对ZnS纳米线束的形成机理进行了探讨.     

中度嗜热菌浸出黄铁矿过程中矿物表面硫的化学形态

利用扫描电镜(SEM)、X射线衍射(XRD)和硫的K边X射线吸收近边结构光谱(XANES)等分析手段研究了中度嗜热菌(Sulfobacillus thermosulfidooxidans)浸出黄铁矿过程及矿物表面硫的化学形态.结果表明:中度嗜热菌明显促进了黄铁矿的溶出,24 d浸出液中总铁的质量浓度达到5.3 g.L-1.经24 d细菌处理后,矿物表面形貌变化明显,出现良好结晶状态的晶体.浸出过程中累积在黄铁矿表面的主要成分是黄钾铁矾.矿物表面硫的形态组分主要为黄铁矿和黄钾铁矾,其质量分数分别为34.8%和65.2%.     

基于PID神经网络自动换挡过程油门调速

提出了一种在AMT换挡过程中运用PID神经网络进行油门调速的方法.通过台架实验,建立了东风康明斯EQB235-20柴油发动机的油门实验模型,同时在Matlab平台上对PID神经网络进行训练,使其输出逼近理想油门实验模型.将训练后的PID神经网络移植入ECU,进行发动机调速实验.实验表明,PID神经网络有响应速度快、鲁棒性好、收敛特性好的特点,提高了车辆的自适应能力.     

基于经验模态分解的间接心电去噪

提出了一种基于心电图（ECG）动态模型和经验模式分解（EMD）的新颖心电间接去噪方法．通过设计一个心电信号模型对噪声ECG进行预滤波处理,为了保持重要的形态特征,尤其是QRS群波,从噪声ECG信号中减去这个模型,用EMD分解残存下来的信号,并且抛弃分解结果中的噪声成分达到去噪．最后,通过把模型和无噪的残余信号叠加起来获得无噪ECG波形．