对流室炉管外壁清洗机设计与试验

针对加热设备对流室内炉管积灰导致能源浪费和安全隐患等问题,设计了一种可在炉管上实现行走、导向与越障功能的清洗机.该清洗机携带有喷杆,可喷射高压水射流对炉管外壁进行清洗.喷杆可自由调整摆角以实现不同层多根炉管外壁的全面清洗.根据清洗机的结构以及工作流程,设计了清洗机的控制系统.对清洗机进行了动力学仿真,对清洗机设计参数进行了优选.搭建了试验平台与样机,试验结果表明,该清洗机运行平稳,搭载高压水射流后可实现炉管清洗作业.      

Q345B钢结构厂房焊接工艺研究

根据福建某企业Q345B钢结构厂房建设实际,分别使用CO2气体保护焊和焊条电弧焊两种焊接方法对厚度20 mm的Q345B钢板进行焊接,对焊接接头进行外观及无损探伤检测,并系统研究焊接试样的力学性能和组织结构。结果表明：焊条电弧焊和CO2气体保护焊工艺均能够用于Q345B钢结构厂房的焊接,焊接质量均能达到国家标准,但CO2气体保护焊接头的抗拉强度和伸长率均高于焊条电弧焊接头,且显微硬度分布更均匀;焊接方法对焊接接头各区域的组织构成影响不大,但焊条电弧焊接头各区域的晶粒尺寸均大于CO2气体保护焊接头;采用16 KJ·cm^-1热输入的CO2气体保护焊接头具有最优的综合力学性能,且焊缝组织最为均匀,推荐企业优先选用此种焊接工艺。     

CPA—2系统与多道记录仪测定左室收缩时间间期的对照分析

采用多道生理记录仪直接描记法测定的 STI 作为对照,用 CPA-2系统对31例病人(自身对照)进行 STI 值的测定,以评价 CPA-2系统这一新的无创性心功能检测方法.结果显示两者所测得的 HR、Q-S_2、LVET、PEP 及 PEP/LVET均具有显著性正相关(P<0.01).说明 CPA-2系统可以替代多道生理记录仪测定 STI.     

钙离子对学习记忆的影响

Ca^2 作为神经信号传递的重要信使，参与学习记忆的神经机制。突触前和突触后细胞内钙离子在长时程突触的可塑性中发挥重要的信息传递作用。研究表明衰老性记忆障碍与中枢神经系统的Ca^2 稳态调节失衡有关。神经细胞内游离钙水平[Ca^2 ]i受多种机制的调节，主要包括Ca^2 的跨膜转运、细胞内钙池摄取与释放Ca^2 等过程；最近的研究表明神经胶质细胞也参与其调节。     

一种基于聚类的粗糙集连续属性的离散化算法

粗糙集理论是一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具。粗糙集理论只能对离散属性进行处理，而不能处理连续属性。中针对这一缺陷，利用连续数值属性有序性的性质和统计方差理论，提出了一种基于聚类的连续属性离散化算法。运用典型数据将本算法与现有方法进行了比较分析，得到了满意的结果。     

一种新型BitTorrent-like网络系统动力学模型(英文)

针对BitTorrent-like文件共享系统,提出了一个新型动力学模型.新的动力学模型从微观的角度描述了P2P文件共享系统特性,通过采用新的状态去描述系统节点间的交互演化过程.通过该模型,研究了影响系统的诸多因素,主要通过策略因素的形式来体现,其中包括节点选择策略、文件片选择策略、带宽分配策略和节点阻塞策略.最后,通过实验验证模型的正确性.     

Cu(Ⅲ)二过碘酸配离子氧化1,3-丙二胺的反应动力学及机理

为了给有机合成反应路径提供有利的依据,用分光光度法研究了在298.2～313.2 K的碱性介质中二过碘酸合铜(Ⅲ)(DPC)酸根配离子氧化1,3-丙二胺(PDA)的反应动力学及机理.实验结果表明:反应对氧化剂DPC是一级,对还原剂PDA的表观反应级数(nap),1相似文献   

A distance regular graph of type E1 Ed

In this note, the distance regular graph of type E1 Ed is considered and some characterization of the type graph is given. The results generalize the characterization of tight distance regular graphs.     

g-C3N4@N-TNA制备及其光催化降解双酚A应用

采用电刻蚀-气氛煅烧-浸渍-煅烧法成功制备出g-C3 N4负载N掺杂T iO2纳米管阵列(g-C3 N4@N-TNA)光催化剂,对其进行了X-射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、紫外-可见(UV-Vis)漫反射、X射线光电子能谱(XPS)、光电分析系统测试表征,并对双酚A(BPA)进行了光降解实验.结果发现,...     

基于支持向量机的P2P流量管理模型设计

对P2P的网络流量进行识别是P2P研究领域中的一个重大难题,为了实现对其管理,提出了一种基于支持向量机(SVM)的P2P流量分类管理模型.首先获取P2P网络流量数据,然后将获取的样本数据输入SVM并对SVM进行训练,最后将测试样本数据输入SVM进行P2P流量分类管理.仿真实验证明了该方法具有较高的检测率和较低的漏报率.