烟气轮机盘榫槽部位的实验应力分析

对大型光弹模型的浇铸工艺进行了研究，获得了理想的超大型光弹模型；研制了离心加载装置，解决了超大型光弹模型离心应务冻结问题；用三维光弹性冻结切片法，对烟气轮机轮盘槽部位在离心力场作用下的应力分析进行了分析；用电阻应变计测量法对该部位由温度场引起折应力进行了分析，叙述了温度场的建议和温度补偿方法。上述研究均得到满意的结果。     

采用出口空气再循环的流化床谷物干燥系统模拟

建立了采用出口空气再循环的流化床谷物干燥系统数学模型，以大麦为物料分别计算了各种不同工况下采用出口空气循环时谷物干燥的能耗及费用等，并就各种计算结果进行了比较与讨论，所得结果对流化床谷物干燥系统参数的确定具有参考价值。     

正庚烷均质压燃燃烧特性和排放特性的实验研究

为进一步了解高十六烷值燃料均质压燃的燃烧特性和排放特性，以正庚烷（n-heptane）为燃料，在一台改装的单缸直喷柴油机上进行正庚烷均质压燃台架实验．结果表明，正庚烷在均质压燃模式下表现出明显的双阶段着火特性；随着混合气浓度增大，缸内最大爆发压力和燃烧放热率峰值升高；随着发动机转速升高，燃烧放热率峰值先降低后升高，高转速的缸内最大爆发压力降低；当废气再循环率增大，缸内最大爆发压力和燃烧放热率峰值均降低，废气再循环使正庚烷均质压燃的运转工况范围向大负荷工况扩展，废气再循环率为75％正庚烷均质压燃运转的最高平均指示压力为0．41MPa．排放测试表明，正庚烷在均质压燃模式下的氮氧化物排放接近零，且可以实现无碳烟排放，但碳氢化合物和一氧化碳排放较高．     

离子液体催化苯与长链烯烃烷基化的反应-分离过程集成

针对室温氯铝酸盐离子液体催化烷基化反应间歇过程的不足,从反应体系特性出发,设计了一套可以在反应区原位分离离子液体与反应混合物的连续搅拌釜反应器,使离子液体不与潮湿空气接触,大大提高了其性能稳定性,单位质量催化剂处理的反应物量达到315 cm3/g.cat,大大高于90 cm3/g.cat的文献值.为了解决离子液体催化苯与十二烯烷基化这一液—液两相界面反应系统能够实现连续、高效反应与分离的问题,研发了一整套小型中试装置,离子液体在反应器内迅速混合乳化、高效反应,从反应器流出的离子液体与反应混合物能有效分离,离子液体与反应混合物的再循环量可以独立调节,特别是原位补铝方法,使单位质量离子液体高效地处理反应混合物的容量又得到进一步显著提高,达到1 755 cm3/g.cat.     

气体中醋酸甲酯在活性炭上的动态吸附

研究了Calgon活性炭对醋酸甲酯的动态吸附行为，从穿透时间、穿透吸附量以及穿透曲线的形状等方面，考察了初始浓度、气速和温度等因素对活性炭吸附性能的影响。另外选择3种不同产地的国产活性炭在相接近的吸附条件下与Calgon活性炭进行对比，结果显示活性炭的微孔分布是与其吸附性能相关性较大的因素。     

废气再循环阿特金森汽油机经济性优化算法

基于一维整机模型在3 000r·min-1部分负荷工况下对Atkinson汽油机性能进行仿真分析.结果表明,在保持节气门位置、空燃比与点火提前角不变的情况下,随着废气再循环率提升或随着LIVC(late intake valve closing)增大,发动机的油耗均呈现增大趋势.为进一步优化Atkinson发动机燃油经济性,在节气门全开条件下搭建了GT-power与MATLAB联合仿真模型,通过改进的遗传算法,对废气再循环率、进气门晚关角、点火提前角、空燃比等参数进行优化迭代,并对历代种群进行了模糊聚类分析,得出了不同负荷工况点的油耗最优值及对应的控制参数.     

关于生物工程技术与水污染控制的思考

文章概括介绍生物工程技术的概念、特点、发展状况以及在废气处理和固体废物处理中的应用,重点介绍生物工程技术在污水处理中的应用。     

太阳能电池生产的废气污染物及处理措施

根据太阳能电池生产工艺,分析生产过程中产生的废气及污染物,论述了废气治理措施。     

生物法净化几种气态污染物的研究

应用生物膜填料塔对工业废气中常见的甲苯、苯乙烯、甲醛、CS２,SO２,H２S,NOx等７种气态污染 物进行净化实验,结果表明,采用专用菌种挂膜制作的生物膜填料塔对该７种气态污染物均有生物净化作用, 但其对SO２,H２S,NOx等３种无机污染物的生物净化作用（生化去除量可达９０～１５０mg桙L·h）明显优于对甲苯、 苯乙烯、甲醛、二硫化碳等４种有机污染物的净化作用（生化去除量除对甲苯的可达１００mg桙L·h外,均低于３０ mg桙L·h）。研究确定了净化各污染物的适宜操作条件,并对７个专用菌种进行了鉴定。     

柴油机EGR温度的智能控制策略

利用改进的BP神经网络算法,建立了样本柴油机排气温度的神经网络模型,通过柴油机台架实验采集柴油机转速、负荷、油耗、排气温度等参数作为神经网络模型学习样本,使用实验数据对所建立模型进行训练,并对该神经网络模型进行了误差分析,结果表明,所建神经网络模型反映了实验样机的排气温度变化规律,在测试数据范围内,排气温度辨识误差小于...