液压式风力致热系统风机限速控制装置的设计及计算机仿真

本文介绍了一种风力致热系统中风机限速自动控制装置的结构及工作原理,并应用空间状态分析法做出了限速装置功率键合图,进而建立起了的该装置的数学模型,进行了其动、静态特性的仿真。在仿真的基础上取得了合理的设计参数,并由此进行了该装置的设计和实验研究。     

燃烧室内同向多股大速差射流的流动特征

采用冷态模型试验的方法，以自行设计的低热值煤气烧嘴为对象，研究了其同向大速差射流燃烧室内气流的流动特征。结果表明：环状多股高速空气流对中心低速煤气流的强烈引射卷吸以及少量一次风造成煤气射流的一定程度的旋转将产生很大的负压区和回流区，有利于实现空气和煤气的均匀混合与稳定燃烧。     

冷速对X80管线钢淬火组织和应变硬化特性的影响

采用微观组织观察和准静态拉伸试验分析了冷速对X80管线钢的淬火双相组织及其应变硬化行为的影响.结果表明:X80管线钢通过淬火热处理获得铁素体+贝氏体的双相组织;随着冷速的降低,铁素体体积分数增加,强度降低,均匀伸长率增加;当铁素体体积分数不小于5.27%时,应变硬化指数与材料的均匀伸长率正相关,与屈强比负相关;当铁素体体积分数达到22.80%时,加工硬化率经历先快、后慢的两个下降阶段,后一阶段推迟了颈缩变形;淬火组织中的贝氏体随着冷速的降低,形貌由板条状转变为粒状,并生成了MA组元,通过位错强化、第二相强化机制的转换保证加工硬化性能,提高了均匀塑性变形能力.     

华南玄参科两个新归化种及假马齿苋补注

描述华南地区玄参科两新归化种黄花过长沙舅Mecardonia procumbens(Mill.)Small和圆叶母草Linder-nia rotundifolia(Linn.)Alston。另补充描述在玄参科假马齿苋中发现退化雄蕊。     

α-淀粉酶Amy7C及其突变体催化常数的定量预测

【目的】利用α-淀粉酶Amy7c及其突变体的氨基酸信息,预测该酶的催化常数（Kcat）,并筛选出能预测α-淀粉酶Kcat最具效果的氨基酸属性。【方法】先以20-l前馈反向传播的神经网络为模型,完成535种氨基酸属性对α-淀粉酶Amy7C及其突变体催化常数的拟合。再将α-淀粉酶Amy7C及其54个突变体的数据分为2组,用35个酶作为训练组进行拟合,20个酶作为验证组进行检验。最后,对8种不同层次及神经元个数的模型进行比较。【结果】110个氨基酸属性可实现20-l神经网络模型收敛,表明这些氨基酸属性可用于预测α-淀粉酶的催化常数,不同指标的预测效果不同。多模型的分析结果显示,不同模型对训练组R值的结果具有显著性差异,而对训练组P值、验证组R值和验证组P值结果无显著性差异。【结论】氨基酸分布概率等属性可以用于预测α-淀粉酶催化常数。四层神经网络模型是预测α-淀粉酶催化常数的相对理想的模型。     

蠕动转向关节动力学建模与分析

为确立拱泥机器人蠕动转向关节的运动关系,提出了可实现直行和转向运动的3自由度并联机构动力学模型.基于对3-UPS并联机构运动特性的分析吗,首先建立了3-UPS运动学模型,得出3-UPS并联机构动平台和各支链的速度以及加速度关系式.基于Lagrange方程建立3-UPS并联机构的动力学模型,确立了系统的驱动力、驱动力矩以及各个支链主动杆的驱动力.利用Matlab软件对其动力学模型进行仿真分析,得到的驱动力和驱动力矩变化曲线为拱泥机器人控制系统设计提供了技术支撑.也为少自由度并联机构动力学分析提供参考.     

循环流化床热解油田采油污泥的实验研究

以新疆克拉玛依油田采油污泥为对象,将煤与其混合后考察了混合物的失水情况,并采用热重分析仪和小型循环流化床热解反应器研究了混合物的热解过程及其热解效果.结果表明,与煤混合后油泥的干燥速度明显加快,干燥后的混合物90％以上粒径分布在1～6 mm范围内.混合物热解主要经历了轻质组分挥发、重组分快速热解失重和缓慢失重3个阶段....     

二维图形系统程序语言的开发

介绍了在二维图形系统上开发的程序语言ＤＲＡＦＩＬ，对其功能存在的必要必性、设计的原则，程序运行的方式、语法词法分析等方面进行了论述。     

纳米级CaCO3对聚氯乙烯/丙烯酸酯橡胶的增韧改性

采用丙烯酸酯橡胶(ACR)、纳米级CaCO₃对聚氯乙烯(PVC)进行增韧改性,并对该体系的断裂面形貌和加工流变性能进行了研究。结果表明,纳米级CaCO₃能进一步改善PVC/ACR共混合金的冲击性能;其加工流变性能不仅没有降低,而且略有提高.     

固体超强酸S2O8^2—／ZrO2—Al2O3催化合成对羟基苯甲酸乙酯

报道了一种以对羟基苯甲酸和乙醇为原料合成对羟基苯甲酸乙酯的新方法,即在固体超强酸S2O8^2-/ZrO2-Al2O催化下,用子筛作脱水剂,采用索氏提取器进行回流脱水直接酯化。并考察醇酸比、反应时间、催化剂用量等因素对酯产率的影响。