加强实验教学培养学生综合设计能力

本文讲述一个综合设计性实验的设计思想、实验方法和实验步骤。学生通过设计、安装和调试，了解实现一个应用电路的全过程，提高和加强学生的实践能力和工程意识。     

简论高速运动物体的视形状

本文首先明确观察者与观看者的区别以及固有长度，观测长度和视长度的概念。在此基础上利用初等数学的方法，以正方形为例讨论高速运动物体的视形状。     

犬复合营养素的研制及饲喂效果试验

试验以研制的由矿物质、微量元素、复合维生素和特殊香料组成的大用复合营养素饲喂２３头小型大和５０头大型犬，收到了明显效果。复合营养素对于预防营养和代谢疾病、佝偻病等有明显作用，亦有益于幼大生长发育及成年犬的繁殖，使用安全、可靠。     

产物分离固相化细胞反应器的设计和数学模型

设计了一种以挥发性产物和非挥发性底物为特征的四相反应器——分离器。在此反应器中,生物催化剂被固定在固体柱填充物上并与含有底物的液相接触,汽相流过柱子而将挥发性产物蒸发迸入汽相。反应器由同方向流的浓缩器和反方向流的分离器两个基本汽——液流部分组成。并建立了吸附的单层细胞稳态群体数学模型和反应器平衡状态模型。     

钢管混凝土组合柱耐火性能对比分析

采用非线性有限元软件ABAQUS对方钢管混凝土柱、复式钢管混凝土柱、内嵌十字型钢钢管混凝土柱和4腔钢管混凝土柱4种钢管混凝土组合柱开展火灾下的力学分析,并采用相关实验数据进行验证.分析不同荷载比下钢管混凝土组合柱的温度场、位移-时间曲线、截面内力重分布等.结果表明：内嵌型钢(钢管)有助于提升柱体的轴向刚度,钢管混凝土组合柱的破坏模态表现为压缩鼓曲破坏;低荷载比下内嵌钢管允许方钢管发生更高的温度材性劣化,进而提升了柱体的耐火性能,火灾荷载比越小,提升效果越显著.     

图的一种加权邻接矩阵谱半径和能量的界

图G的一种加权邻接矩阵记为A_db(G)=(a^db_ij)_n×n,若顶点v_i和顶点v_j相邻,则$a_{i j}^{d b}=\frac{d_{i}+d_{j}}{d_{i} d_{j}}$, 反之a^db_ij=0.给出图G的加权谱半径的上下界,并在此基础上给出加权谱半径的Nordhaus-Gaddum-type关系.得到了图G的加权能量的几个上下界,并在此基础上给出加权能量的Nordhaus-Gaddum-type关系.     

碳化环境下多元胶凝体系钢筋混凝土电化学特性

为研究不同矿物掺合料钢筋混凝土碳化后的电化学特性,利用电化学工作站定期进行无损检测,通过极化曲线、交流阻抗图谱等电化学参数对碳化循环过程中钢筋混凝土微结构的变化进行分析. 采用Kramers-Kronig转换对交流阻抗数据进行验证,选用合适的等效电路进行电化学参数拟合, 并采用卡方检验验证参数拟合的吻合度. 研究结果表明：等效电路R（QR）（QR）可以有效地对碳化环境下钢筋混凝土的电化学阻抗谱进行拟合,等效电路拟合卡方值建议不大于10-4数量级. 碳化腐蚀环境下,随着碳化周期的增加,混凝土的电阻值呈现波动增加的趋势,钢筋电阻呈现波动减小趋势;极化曲线随着碳化周期的增加整体向腐蚀电流密度增大和负电位方向移动,在49 d时钢筋锈蚀程度从大到小依次为双掺体系、单掺体系、基准体系、三掺体系,且单掺和双掺体系混凝土接近中等腐蚀状态,基准和三掺体系混凝土还处于低等腐蚀状态. 不同凝胶体系下,单掺和双掺体系钢筋混凝土对碳化腐蚀环境更加敏感,三掺体系则具有最佳的抗碳化性能.     

超高压高CO2气藏偏差系数图版扩展与应用

Standing-Katz图版法确定天然气偏差系数是目前最常用、最基础的方法之一,但存在人工读值误差大、在超高压（拟对比压力大于15）和高CO₂含量天然气使用受限等问题。设计单组分偏差系数测定实验,结合Standing-Katz图版曲线变化规律,将图版拟对比压力扩展到30,拟对比温度扩展到3.6,并将图版数字化;基于不同CO₂含量偏差系数测定实验结果,推导了考虑不同CO₂含量的天然气拟临界压力、拟临界温度计算新模型,与常规非烃校正模型相比,新模型计算精度更高,适用范围更广。进一步将新临界参数校正模型嵌入到偏差系数扩展图版中,得到不同CO₂含量的偏差系数扩展图版,该图版在南海西部超高温高压、高CO₂含量天然气偏差系数计算中误差较小（不超过3%）,应用效果良好。     

基于新型相似日选取和VMD-NGO-BiGRU的短期光伏功率预测

光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）优化双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法.     

浅谈花生壳的综合开发利用

本文对花生壳的一些生用途如 农用肥料,饲料,胶粘剂,复合材料,活性炭以及提取医药和化原料等作了简要介绍。