全自动变频调速恒压供水系统的研制

采用交流电机变频调速技术，研制出全自动恒压供水系统，应用表明，该系统在节能，保持水质，水压平稳一及自动化等方面，大大优于传统供水方式，是供水行业的发展方向。     

耦合故障转子系统的降维及动力学特性

比较非线性Galerkin法和标准Galerkin法在处理滚动轴承和不对中、碰摩故障引起复杂非线性问题时的降维效果,并用非线性Galerkin法进一步分析故障转子系统的动力学特性.考虑花键联轴器不对中啮合力,建立不对中-碰摩耦合故障转子-滚动轴承-花键联轴器系统动力学模型,采用两种Galerkin法对转子系统进行降维,并进行数值仿真,利用分岔图和瀑布图等进行对比分析.结果表明:非线性Galerkin法在处理不对中单一故障及不对中-碰摩耦合故障转子系统所得结果均能与未降维系统较好地吻合,而标准Galerkin法所得结果则存在一定差别甚至出现降维方法失效;应用非线性Galerkin法进一步分析故障转子系统发现,尽管降维使故障转子系统的维数减少,但并未改变故障转子的动力学特性,其故障特征信息仍得到保留.     

兔内膝体神经元声反应的观察

实验在10只三碘季胺酚麻痹的新西兰兔上进行.采用记录单个神经元放电的方法,观察了短纯音引起的内膝体(MGB)神经元的声反应.实验结果表明:兔MGB神经元的声反应类型与猫、鼠等类似;并且声反应型式随纯音刺激频率、强度、时程的变化而变化.     

HACCP在石油行业野外施工食堂中应用的绩效分析

将HACCP这一世界公认的食品安全控制系统引入野外施工食堂卫生管理当中.方法采用文献检索,事故分析、现场调查和Delphi等研究方法,通过对野外施工食源性疾病危害分析、建立关键控制点,形成野外施工食堂管理HACCP管理规范,并组织实施.结果实施HACCP体系后,从业人员手、餐具、菜墩、抹布的抽查合格率有显著提高,食堂从业人员以及参加施工人员对饮食卫生以及食堂卫生管理知识的掌握显著提高.结论在野外施工食品卫生管理中引入HACCP管理体系,控制食源性疾病取得了良好的绩效.     

基于压力分布的高速列车气动力计算方法

基于径向基函数的气动压力插值方法和摩擦力计算模型,提出了一种可用于高速列车线路试验的气动力快速计算方法。该方法只需测得车体表面若干测点的压力,然后基于这些测点的压力值,使用径向基函数插值方法得到车体表面压力分布;并采用数值积分方法与平板边界层摩擦力计算模型能够快速得到气动压差力和气动摩擦力。列车附属部件几何外形复杂,难以通过插值方法获取表面压力分布;为此,基于八辆编组真实外形,给出了各附属部件对列车气动力贡献度,从而使本文提出的方法能够应用于线路试验和动模型试验。为验证计算方法的有效性,针对高速列车三辆编组简化外形头尾车流线型部分,采用数值计算方法对比分析了气动阻力和气动升力计算结果与计算结果;针对三辆编组风洞试验外形分析了气动阻力试验值和计算值。结果表明:提出的计算方法能够满足工程精度要求。     

改进的细菌转化试验方法

本文对“细菌转化实验方法”进行了改进。用改良碱酶法制备的质粒DNA(PBR322)作供体,转化经氯化钙处理的受体菌E.Coli C600,使后者获得抗氨苄青霉素和抗四环素的特性。改进后的转化方法操作简便,不受设备限制。     

微钙高硬高韧结构钢的研究

本文研究了一种新型的高硬度（HRC＞58），高韧性（αk≥40J/cm2)的结构钢的化学成分及热处理对冲击韧性的影响，实验结果表明，微量钙对改善钢在淬火－低温回火态的冲击韧性有重要作用，铬含量及铜／硅比对冲击韧性也有一定的影响。     

聚芳醚酮砜共聚物的合成与表征

本文以４，４′－二氟二苯酮、４，４′－双－（４－氯苯基磺酰基）朕苯和对苯二酚为单体通过溶液缩聚合成了聚芳醚酮砜共聚物系列样品，并用ＩＲ，ＤＳＣ，ＴＧＡ，ＷＡＸＤ等手段对共聚物进行表征．结果表明，由于两种双卤单体活性不同，在缩聚反应中所形成的其聚物分子链为无规嵌段结构；该共聚物随着醚醚砜砜重复单元含量增加由结晶性高聚物转变为非结晶高聚物，共聚物具有很好的耐高温性能．     

井冈山珍稀濒危药用植物种类

介绍了井冈山的药物植物受威胁程度的现状,通过自制《江西珍稀危药用植物的分级标准》对井冈山产生的１３５种受威胁的药用植物进行优先保护评价。结果表明,南非一级保护的有６种,二级保护的５４种,三级保护的６８种,暂缓保护的７种,从而提出了１份井冈山珍稀濒危药用植物保护物种名单。     

数据分布特性对空调系统能耗预测的影响

空调系统能耗预测是实现智能调控、能源需求管理、系统节能的重要手段和前提之一,当前的空调系统能耗预测主要是基于机器学习算法。诸多机器学习算法的重要理论前提是数据的分布应尽量满足正态分布,然而空调系统的实际运行数据很少能满足正态分布特性,目前的研究鲜有涉及数据分布特性对空调系统能耗预测的影响。首先基于实际项目的空调系统能耗数据,从偏度和峰度两个指标分析了实际能耗数据分布与正态分布呈现出的偏离;然后通过对数变换对能耗数据进行数据变换,使能耗数据更接近于正态分布;接着以常见的4种能耗预测机器学习算法(广义线性回归算法、支持向量回归算法、人工神经网络算法、随机森林算法)对原始数据和经过数据变换后的数据分别进行空调系统能耗预测工作,分析负荷预测结果的RMSE和R~2统计量。结果对比发现,数据的分布特性对能耗预测有着重要的影响,合适的数据变换可以有效地提高空调系统能耗预测机器学习算法模型的预测效果。