关于Berger定理的推广

Berger定理断言任意可解群G中的拟本原复特征标也是本原的，文章考察了该定理关于正规子群L?G的相对情形。为了统一研究复特征标和Brauer特征标的本原性和拟本原性的关系，引入了L-本原的和L-拟本原的π-部分特征标，证明了在适当的可解性条件下L-拟本原性等价于L本原性，该结果加强并推广了Berger定理。     

四-对羟基苯基卟啉的自组装及光电特性

利用X射线光电子能谱(XPS)测试5,10,15,20-四-(对羟基苯基)卟啉单体和5,10,15,20-四-(对羟基苯基)卟啉自组装二聚体,并通过化学模拟得到卟啉自组装二聚体分子的最优构象.结果表明:两种卟啉化合物中氧原子的类型不同;在单体卟啉中未检测到瞬态表面光电压信号,卟啉自组装二聚体表现出较好的瞬态表面光伏特性;卟啉自组装二聚体的光限幅性质优于卟啉1单体.     

斜插桩板墙在工程应用中的问题研究

为使斜插桩板墙结构在边坡及道路工程应用领域中得到推广。目前,斜插桩板墙结构以其美化效果较好在个别城市道路已经得到应用。通过总结斜插桩板墙在施工过程中遇到的部分问题,亟待提出相应的解决办法。     

影响电厂锅炉排烟温度的因素及控制措施

能源紧缺已越来越成为当前经济发展的重要阻碍，而且能源紧缺已不仅仅局限于某个国家和区域内，在全世界范围内这个问题普遍存在。在当前我国各行业的能耗中，其中火电发电行业一直位置能源消耗量的首位，所以通过对火电机组实施节能减排，这可以有效的实现能源的节约，推动火力发电行业的可持续发展。在当前火力机组运行过程中，其运行的经济性直接受到锅炉排类温度的影响，一旦锅炉排烟温度过高，则会导致锅炉煤耗量升高，但其锅炉效率则会降低，影响锅炉运行的经济性。所以通过控制锅炉排烟温度来实现机组的节能降低，确保锅炉运行的经济性是十分必要的，这对推动当前我国电厂节能工程的进展也具有积极的意义。     

高温作用后砂岩物理力学性质阈值温度的确定——基于机器学习算法

通过采用机器学习算法，提出了高温作用后砂岩物理力学性质变化的阈值温度的确定方法。基于Python语言，利用K-Means、SVM算法，实现了对样本数据的分类和聚类，确定了阈值温度区间，验证了二分类法的合理性和准确性.结果表明，砂岩样本的阈值温度区间为400~600 ℃，阈值温度上下砂岩的物理力学性质存在显著差异，体现为阈值温度区间以下的岩样物理力学性质较为分散，而阈值温度区间以上的岩样物理力学性质较为集中.     

吸附时间变更对变压吸附制氮机在生产中的节能影响

制氮机对于整个生产系统运行来说,起着至关重要的作用,制氮机的运行需要空气压缩机提供压缩空气,而空气压缩机属于高耗能设备,怎么样能使制氮机充分利用压缩气体从而减少空气压缩机的做功,减少其能耗.在实际生产中通过增加制氮机的单塔吸附时间来增加单个吸附周期的时长,减少两塔切换次数,从而减少大量气体未被利用就被放空的情况,提高制氮机对压缩空气的利用率,从而可以达到降低能耗的目的.     

高速电主轴热特性仿真与实验研究

对高速电主轴温度场分布随转速的变化规律进行了研究。通过在外壳上布置一定数量的温度传感器,对不同转速下的外壳温度进行实时测量,并将实验结果与ANSYS的模拟结果进行对比,验证了采用在电主轴外壳上布置多个测点测量与仿真相结合的方法来预测电主轴内部温度场分布的可行性;另外还分析了在不同转速下,高速电主轴关键部位的温升,仿真结果表明:主轴在6000~10000 r/min时,温升呈线性增加,在大于10000 r/min后,温升以指数规律增加。     

基于混合高斯模型的储物柜存取货行为检测方法

针对储物柜存取货物场景的实际情况和人员行为的特点，提出一种通过融合时间调整机制控制前景融入背景的改进型混合高斯建模检测方法，并引入手臂识别机制。融合时间调整机制减小了由于人员停止运动而错误决策为背景的可能性；手臂识别算法模型有效地识别人员伸手动作。实验结果表明，该方法可以简单有效地从连续的图像序列中检测出人员在储物柜场景下的存取货物行为。     

温度和机械载荷联合作用下油田超深井中硬质涂层膨胀锥与套管的屈服挤毁压强及试验验证

在充分考虑温度载荷、机械载荷、硬质涂层膨胀锥硬度、套管硬度对膨胀锥与套管之间屈服挤毁压强影响的基础上,根据分形理论和接触力学推导出膨胀锥与套管之间屈服挤毁压强的计算公式.数值分析表明:膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强随最终温度、分形粗糙度、线膨胀系数、硬质涂层膨胀锥布氏硬度、中间主应力系数、套管壁厚的增大而增大;当分形维数从1增大时,膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强随分形维数的增大而减小;当分形维数增大到接近于2时,膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强随分形维数的增大而增大;随拉压强度比的增大,膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强减小.屈服挤毁压强的计算值与试验测试值之间的相对误差为-8.9253%～-0.9901%.