平煤宁庄井防治水研究

本文详细分析了宁庄井的水文地质条件,依据水文地质理论总结出矿井的突水规律,采取有效的防治水措施,为矿井防治水工作提供辅助决策。     

国Ⅳ车用汽、柴油技术质量要求解析

对国Ⅳ车用汽、柴油与国Ⅲ车用汽、柴油的技术质量要求进行了比较,阐述了汽、柴油质量升级过程中指标的变动情况。     

植入式医疗装置的无线通信和能量收集电路

针对传统植入式医疗装置中无线通信电路功耗高、面积大、通信距离短且通常不具备能量收集功能的问题,提出了一种高效率的无线通信和能量收集电路。无线通信电路通过采用脉冲幅度调制的近场通信方式,与传统的开关调制方式相比,其功耗更低,并且在相同误码率的情况下能够实现更远的通信距离;能量收集电路通过使用低功耗的MOS整流和稳压电路,其具有高转换效率、小面积的优势。采用0.35μm CMOS工艺,完成了电路的设计和仿真,通过搭建实验平台,对所提无线通信系统进行了验证。实验结果表明:所提电路可在2.0~2.8V电源下工作,在误码率不超过10-5的情况下,最远无线通信距离可达12cm,并且工作时的电流低于26μA;无线能量收集电路在输入800mV、128kHz正弦信号时,输出直流电压为1.73V,能量转换效率达到20%。所设计电路可应用于起搏器等植入式医疗装置中,可实现高效率的无线通信和能量收集。     

抗生素生产废水处理技术

<正>抗生素废水是一类含难降解物质和生物毒素物质的高浓度有机废水,国内300多家企业生产占世界产量20%～30%的70多个品种的抗生素,废水排放量大,水体污染严重。目前国内外应用的处理技术不多且不够成熟,已建成的以好氧处理技术为主的工程,投资处理成     

抗生素生产废水处理技术

抗生素废水是一类含难降解物质和生物毒素物质的高浓度有机废水,国内300多家企业生产占世界产量20%～30%的70多个品种的抗生素,废水排放量大,水体污染严重.目前国内外应用的处理技术不多且不够成熟,已建成的以好氧处理技术为主的工程,投资处理成本高,废水实际处理率低.欧美日等国从20世纪40年代生产青霉素时就已经开始处理其废水,因受当时处理技术的限制,至20世纪70年代大多仍采用活性污泥法,生物滤池等,从20世纪70年代开始,他们将这类原料药向发展中国家转移,其原因之一就是污染治理问题因此,围绕抗生素废水的处理,国内外的研究和生产部门做了大量研究,提出了不少治理技术和方法,取得了一定的研究成果.     

事故树分析法在矿井水害防治中的应用

利用事故树分析方法,找出了影响矿井突水的主要因素;绘制了矿井突水事故树图,求出了其最小割集、最小径集和各基本事件的结构重要度;阐述了各基本事件对引起事故发生的影响程度,最后通过计算机编程实现了定性分析和定量分析.针对矿井突水事故发生的主要原因提出了所需采取的预防措施,为矿区水害防治工作提供了有力支持.     

基于Fluent的柴油机缸内辐射换热分析

采用三维CFD软件,以135直喷式柴油机为对象,运用多维燃烧模型,对缸内燃烧过程进行数值模拟。在设定工况下,模拟出在给定的曲轴转角下火力面的辐射热流分布,然后计算并比较了不同工况下的辐射换热量。结果表明Fluent所提供的燃烧模型可以作为预测柴油机缸内燃烧的一种有效手段,并为进一步研究同类型柴油机的燃烧性能提供了依据。     

基于Hyper Mesh的副车架有限元分析

利用HyperMesh软件对某引进车型前副车架进行有限元分析,解决了在CAE软件中修改和重建几何模型的关键技术问题。建立了副车架结构的几何模型和以壳单元为基本单元的副车架有限元分析模型。对副车架进行结构静力分析,计算该副车架在垂直受力工况下的刚度、强度,并对比台架试验结果,可为副车架结构改进提供依据。     

应用于同频带全双工中的宽带自干扰射频抵消技术

针对同频带全双工通信系统存在的自干扰问题,设计完成了一款可集成的单天线同频带全双工自干扰射频抵消系统。同频带全双工系统最关键的问题是:收发机内部发射信号经过不同的路径反射后,通过天线耦合到接收端给接收机带来的强自干扰。由于干扰信号和接收信号位于同一频带内,传统的滤波技术无法将干扰信号滤除,基于正交矢量合成原理,所提可集成自干扰射频抵消技术采用单天线模式,通过自适应控制从发射机获取的两路正交参考信号幅值,合成与自干扰信号幅值相同、相位相同的抵消信号,最后在接收机的射频前端进行相减从而实现自干扰射频抵消。该方法摒弃了限制带宽的相移元件,使得抵消带宽不再严格受限,而且结构简单,易于片上集成,并且采用了自适应控制算法,使得系统工作的适应性更广。系统仿真结果表明,在60 MHz频带内,自干扰射频抵消比均大于41dB。     

基于Elman网络结构的惯导平台漂移模型辨识方法

针对惯性导航平台漂移误差高阶非线性动态系统的特点，利用神经网络的任意逼近能力和自适应抽取系统动态信息的能力，提出基于Elman网络结构的惯性导航平台漂移模型辨识方案。首先建立惯性导航平台漂移误差模型，并选择了用于网络辩识的输入、输出量。采用动量及可变学习速率算法加速网络的收敛；在该算法的基础上，针对网络隐层，提出的扩展非线性节点函数能更好地改善网络学习效率，满足系统辨识实时性和精确性的需要。通过测得的惯性导航平台漂移误差数据对网络进行训练，获得了较为满意的辨识结果。