温度对茶毛虫Euproctis pseudocons persa发育速率的影响

茶毛虫(Euproctis pseudoconspersa Strand)是茶树主要害虫之一,福建各茶区时有暴发成灾,对茶叶产量影响极大。在福建年发生代数3—5代,发生代数因各地气候条件而异(华南农学院1981)。发育起点温度和有效积温研究是测定各地茶毛虫年发生代数的有效途径。前人对茶毛虫的发育起点温度和有效积温曾有过初步研究(卜可华1988;陈文瑞等1989;张汉鹄等1987),但温度设置方面不全面,并且处理数偏少。为了弄清茶毛虫各虫态及全世代发育速率与温度的关系,确定茶毛虫在福州地区的年发生代数,从而为生产上准确预报和安全有效防治提供科学依据,我们于1996—1997年开展了此课题的研究。     

水电站厂房结构有温度荷载下位移与应力的有限元分析

对我国某水电站,在厂房与坝体联合用下,用三维有限元法对厂房结构进行了运行期最大温升及最大温降二种极端情况下的位移及温度应力分析 , 为工程设计提供了可靠的依据。     

基片温度对RF磁探溅射GaAs/SiO2纳米颗粒镶嵌薄膜光谱特 …

利用射频（ＲＦ）磁控共溅射技术,以光学石英玻璃为基片,在不同基片温度下制备了系列ＧａＡｓ／ＳｉＯ２半导体纳米颗粒镶嵌薄膜样品,采用岛津光谱仪,对薄膜在２００至２０００ｎｍ波段范围内透射光谱进行了测量。结果表明,与ＧａＡｓ夫体材料相比,薄膜样品吸收边发生明显的蓝移;且随着基片温度的降低,蓝移量增大,而当基片温度达到３００℃时,光谱中出现了明显的吸收峰,量子限域效应是导致结果的主要原因。     

自然条件下沥青路面结构的温度分布

利用笔者曾提高的路面计算方法,对半则性基层沥青路面温度场温度场进行了分析,揭示了外界气候条件、路面材料的热工性能与路面结构的温度分布和温度速率之间的内在关系。并从有利于沥青路面低温抗裂的角度,对路面结构材料等进行了讨论。研究表明：路面温度越低、降温速率越大、低温时间越长,则沥青路面开裂的可能性越大。采用中粒式或粗粒式沥青混凝土比采用细粗式沥青混凝土作面层材料要好     

赤道东太平洋海表水温变化的多层次结构特征分析

以小波理论为基础来进行赤道东太平洋海表水湿变化的多层次结构特征分析,结果表明,赤道东太平洋海表水温的变化表现十分明显的多层次演变结构和突变特征,一级保留信息能较好反映从１９１年以来的历次厄尔尼诺事件和反厄尔尼诺事件,并对这些事件的强度,层次结构和突变等重要信息给予良好的表现,二,三级保留信息则分别反映了赤道东太平洋海温在另一层次里演变的结构特征,是对一级保留信息的增加和完善。     

4种植物生长物质及温度胁迫对绿豆黄化幼苗肌醇磷脂代谢的影响

利用放射性标记和薄层层析（TIC）分离发现2,4－D,GA3和6－BA可不同程度地促进肌醇－1,4,5－三磷酸（IP3）水平的增加．在最适浓度下的作用效果是：GA3＞2,4－D＞6－BA．但脱落酸（ABA）没有引起IP3含量的变化．低温（0℃）和高温（35℃）胁迫亦引起IP3含量的增加．2,4－D,GA3,6－BA和温度胁迫的共同处理对IP3含量的增加有协同作用．表明2,4－D,GA3,6－BA和温度胁迫促进绿豆黄化幼苗肌醇磷脂代谢,ABA也许不参与绿豆黄化幼苗肌醇磷脂代谢．     

比例-双信号动态矩阵控制

将动态矩阵控制与双信号对象相结合,可以得到双信号动态矩阵控制。双信号动态矩阵控制包括四个环节：预测模型,滚动优化,反馈校正和导前信号校正。但由于采样周期与导前区不匹配,当发生导前区扰动时过渡过程仍不理想。进一步在双信号动态矩阵控制的基础上引入比例调节器,形成比例—双信号动态矩阵控制。仿真结果表明,用该方法设计的蒸汽温度控制系统在跟踪设定值和克服扰动等方面都具有良好的控制品质。     

坝面粘贴苯板保护层的拱坝温度荷载研究

寒冷地区拱坝的温度应力比南方大得多,温度荷载的可能大大超过水荷载的影响,为了降低温度荷载,减小拱坝厚度。本文求出了两种不同介质在外界气温作用下的解析解,并针对在拱坝下游面用苯板作为永久保护层,提出了确定温度荷载的设计计算新方法,给出的温度荷载计算图表可供工程设计直接使用。     

三峡升船机塔柱筒体结构温度配筋研究

讨论了现有温度配筋方法的不足,采用钢筋混凝土非线性有限元方法,根据使用阶段最大允许裂缝宽度来合理配置的温度钢筋;并运用这一概念对三峡升船机塔柱筒体结构的温度配筋进行研究,分析了配筋量与裂缝开展、裂缝宽度之间的关系,确定了合理的温度钢筋用量,和现有的方法进行了对比。     

神经网络在橡胶硫化温度预测中的应用

本文针对难以通过在线测温实现等效硫化控制的情况,在确定硫化条件的直接测温实验基础上,提出了用神经网络模型预测实际生产过程中硫化制品内部温度的方法．在该方法中将所测温度值作为样本提供给神经网络学习,温度采集时刻及易测外部温度作为网络输入,输出值则是在硫化时制品难测温点处不同时刻的内温．神经网络通过学习取得了良好的效果,网络输出的温度值将成为等效硫化计算和硫化质量智能控制的有价值的依据．