固体燃料造气直接还原工艺技术试验研究

采用小型模拟生产性试验的办法，对富氧煤气化直接还原竖炉新工艺流程中的煤气成份Ｈ２含量及Ｈ２／（Ｈ２＋ＣＯ）最佳比值、还的气体流量、燃料层控制、富氧率、熔融状态炉渣的顺利排除、蒸汽（水）量及粉法挥发控制等问题，从理论与实践的结合方面进行了研究，为该工艺流程戒严性试验的设计和实现，及技术操作规程的制定提供依据。     

用油样分析法对蜗轮传动装置进行监测及故障分析

综合运用铁谱、光谱和电镜能谱法，对３．６ｍ圆盘给料机进行了状态监测；运用机械设备的特征比较三步诊断法，确定了设备所处的工作状态及存在的故障。根据设备状态和故障，对设备操作维护提出了相应的改进意见，并提供了大型蜗轮副传动装置状态监测及故障诊断的方法     

论童年母爱缺失性体验对张爱玲小说创作的影响

童年的悲惨与不幸往往会构成一个人对童年的缺失性体验，这种体验对作家的创作影响深远。本文试图从文艺心理学的角度讨论童年母爱缺失性体验对张爱玲小说创作的影响。进而通过张爱玲绝望而极端的书写方式来透视她乖戾的世界观、人生观，并同时为我们敞开那个繁华而糜烂的社会一隅。     

合金白口铸铁共晶形态的研究

文中探讨了合金元素对白口铸铁共晶形态和碳化物种类的影响,指出要提高合金白口铸铁的韧性,必须改变共晶碳化物的形态.试验发现.通过改变合金元素的组合,产生离异共晶和成分过冷,可以得到一种理想的共晶组织,共晶碳化物为合金渗碳体(Fe·M)_3C,呈不连续的块棒状均匀分布.文中探讨了这种理想组织的形成机理.提出初生奥氏体和共晶奥氏体呈松树状和呈杉树状长大的两种离异共晶机制。     

低合金白口铸铁的稀土变质机理及新工艺

本研究首先实验肯定了抗磨低合金白口铸铁可以通过稀土变质处理使M_3C型碳化物成为板块状及断开分布,从而明显地提高了它们的韧性及抗磨性。 稀土变质剂在白口铸铁结晶过程中的作用经试验确认为:(1)形成硫氧化物有利于初生奥氏体在熔体中各处形核,及在固液界面富集造成成份过冷区使奥氏体枝晶轴次发达。两昔均有利于将共晶碳化物隔断;(2)促使共晶转变温度降低,则有利于离异共晶的增长,而扩大共晶转变温度范围;则有利于共晶结晶的体积形核;最后稀土在增长的共晶碳化物上选择吸附则对获得板块状碳化物有利。 以上述的稀土变质机理假说为依据,试验开发了采用综合孕育剂及综合变质剂的两步变质处理的新工艺,在采用较少的稀土变质剂用量时,仍可获得较高韧性的白口铸铁。     

一氧化碳在外延薄膜Pd(111)表面的催化氧化

在外延薄膜Pd(111)表面上暴露覆盖系数θ≈0.45一氧化碳后,仍能吸附氧并发生一氧化碳催化氧化反应,这与在由溅射、退火方法制备的体材料钯表面上观察到的结果不同,其原因可能归结于两者微观形貌的差别。     

球墨电子显微图像分形及应用

本文基于离散分形布朗增量随机场(DFBIR场),提出了一种适于球状石墨表面微观形貌定量分析的广义分形模型,研究了此模型的特点及其计算方法,并借助S600数字图像处理系统对球墨二次电子像进行了定量研究.提出了球墨表面形貌的FD分析技术,并在此基础上研究了Sb-Mg球墨铸铁中球墨表面的FD特征、Bi对球墨表面形貌和球墨铸铁机械性能的影响及其“时序效应”特点,以及球化剂中的RE/Mg比值与球墨表面形貌和球墨铸铁多次冲击韧性之间的定量关系.     

NZVI@mSiO2合成调控及有机质对其去除地下水中氯代烃影响研究

考察了不同反应时间及硅源前驱体添加量对纳米零价铁@介孔氧化硅(NZVI@mSiO_2)结构的影响。采用以1,1,1-TCA为模式氯代烃的模拟污染地下水,考察了铁剂量与有机质(NOM)含量对NZVI@mSiO_2吸附去除和吸附-降解去除氯代烃行为的影响。结果表明:加入正硅酸乙酯(TEOS)后,以300 r/min速度搅拌4 h便可获得结构稳定的NZVI@mSiO_2;不同TEOS添加量可调控NZVI@mSiO_2的mSiO_2壳层厚度;铁剂量的升高促进NZVI@mSiO_2对1,1,1-TCA的吸附-降解去除;NOM通过吸附桥连和网捕卷扫作用降低mSiO_2悬浮液的稳定性,但因其引入的新的吸附位点及降低体系pH,从而促进对氯代烃的吸附去除与吸附-降解去除。     

串行伯努利生产线的实时维护决策控制

基于状态的维护(condition-based maintenance,CBM)方法可以有效降低设备故障率,但维护导致的设备停机会在一定程度上造成系统产量流失.为了减少CBM对生产系统的影响,提出了实时维护决策控制方法.首先,建立基于马尔可夫过程的数学模型描述系统动态变化.其次,通过计算永久性生产损失量化停机维护对产量的影响.最后,提出了一种控制算法以优化CBM决策.仿真试验结果表明,该模型能恰当描述伯努利生产线的动态变化,且CBM决策控制方法可以减少永久性生产损失、提高整体生产效率.     

基于双域信息的深度残差网络图像去噪

基于深度学习的去噪技术,通过考虑视觉伪影和整体平滑噪声,提高了图像的质量.然而,它们很少涉及边缘细节的恢复.为此,本文提出了一种基于双域信息的深度残差网络去噪模型,利用小波域信息与空间域信息的融合来扩展网络学习信息,通过在激活单元内引入多尺度学习和空洞卷积,以此提取图像特征,并减少了网络参数.为了进一步改善去噪结果,结合小波域损失和空间域损失构造联合损失函数,使得网络获取更多的边缘与细节.实验结果表明,本文提出的方法不仅可以有效去除图像噪声,而且可以更好地恢复图像纹理细节,在主观和客观评价中均获得了更好的结果.