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吐哈盆地褐煤的热解和燃烧特性研究利于煤的清洁高效利用及煤炭地下气化的开展,为探究吐哈盆地褐煤煤粉颗粒的热解特性和燃烧特性及动力学特性,通过热重实验、热解特征指数计算、综合燃烧指数计算及动力学软件Kinetics Neo模型拟合法,研究了煤粉在不同升温速率(5℃/min, 10℃/min, 20℃/min)和不同粒径(大于0.8 mm, 0.2 mm~0.6 mm,小于0.1 mm)下分别在氮气气氛中的热解特性和空气气氛中的燃烧特性,获得了不同条件下煤粉颗粒热解和燃烧过程的动力学参数。结果表明:升温速率升高有利于煤粉颗粒热解和燃烧,显著提升了热解和燃烧性能;煤粉颗粒粒径增大有利于煤粉热解,不利于煤粉燃烧;不同粒径煤样热解和燃烧焦产率没有明显区别,粒径增加对于挥发分释放的影响不大;热解与燃烧过程中活化能与指前因子分别在一次热解阶段和干燥挥发阶段较高,说明在这两个阶段反应速率较慢,单位时间内化学反应程度较高。 相似文献
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近年来,随着计算机技术的发展与普及,我国高校普遍配置了数量众多的计算机机房,并已经成为大学生实习与实践的重要场所之一。建立一套行之有效的管理制度,做好日常软硬件设施的管理与维护工作,对于高校的教学与科研工作的顺利进行都有着重要的意义。 相似文献
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用胶粘剂把表面粗糙度不同的金属进行粘合,通过拉剪试验测得了金属/胶粘剂的界面拉伸剪切强度,并通过建立微观界面的粘着摩擦模型,结合微观观察分析了吸附作用、扩散作用、机械阻力和缺口效应四个因素在不同粗糙度范围内对拉伸剪切强度的作用机理。结果表明:当金属表面粗糙度足够小时,吸附和扩散作用为主要影响因素,金属/胶粘剂的界面拉剪强度随表面粗糙度的增大而快速减小;表面粗糙度增大后,机械阻力起主要作用,界面拉剪强度也随之增大,增大至8 MPa附近后又慢慢减小,这是由越来越明显的缺口效应引起的。 相似文献
177.
从工程实际出发,结合风荷载计算参数的取值,对美国ASCE 74-2009 Guidelines for Electrical Transmission Line Structural Loading和我国GB 50545-2010《110 kV~750 kV架空输电线路设计规范》的风荷载计算进行了比较和分析,得出了2种规范取值的相同点和不同点:在基本风速的定义上基本相同,仅在时距的取值上存在着不同;均采用风振系数乘以平均风荷载的方法;GB 50545-2010的风荷载调整系数与ASCE 74-2009的阵风响应系数基本相当;在0°和90°下风荷载计算方法基本相同,角度风的风荷载计算方法不同;在铁塔小于60m时,两个标准中风压高度变化系数的计算高度不同;两个标准体型系数差别较大;此外,对山区地形2个标准也不一样;GB 50545-2010按照不同的覆冰厚规定了不同的风荷载增大系数,而ASCE 74-2009中并没有与此相关的系数. 相似文献
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针对搭载机电式无级自动变速(Electric-mechanic continuously variable transmission,EMCVT)混合动力传动系统结构,采用枚举法分析了系统工作模式,将系统模式切换过渡工况归纳为发动机介入传动系统和退出传动系统两种情况。分别制定了两种情况下的控制逻辑和各阶段的控制目标,提出了发动机、电机、EMCVT和离合器综合协调控制的过渡工况控制策略。根据系统结构,建立了各关键部件的动力学模型,在MATLAB/SIMULINK仿真平台上,搭建了系统过渡工况控制仿真模型,分别针对发动机介入传动系统和退出传动系统两种情况进行了仿真。仿真结果表明,采用所提出的控制策略能大大降低系统冲击,提高模式切换品质,为机电控制CVT的应用提供理论参考。 相似文献
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为解决传统机械故障诊断方法需要人工提取特征的不足,提出一种基于多重注意力-卷积神经网络-双向门控循环单元(multiple attention-convolutional neural networksbidirectional gated recurrent unit,MA-CNN-BiGRU)的端到端的故障诊断方法。首先将原始时域数据输入卷积神经网络(convolutional meural networks,CNN)进行初步特征提取并降维,然后将结果重组输入双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU),可以有效地解决BiGRU对于过长序列数据处理困难的问题。采用美国凯斯西储大学开源轴承数据集进行训练,确定了最佳卷积层数和最佳样本长度约减比例分别为2和1/8。同时,通过在CNN和BiGRU中分别加入卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)和序列注意力模块(sequence attention module,SAM),进一步加强了模型对于关键信息的提取能力。最后实测柴油机故障振动信号试验表明:MA-CNN-BiGRU模型可以实现端到端的故障诊断,与变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)-核模糊C-均值聚类算法(VMD-kernel fuzzy C-means clustering,VMD-KFCM)、VMD-反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和一维CNN等方法进行对比,MA-CNN-BiGRU模型的故障诊断性能更优。 相似文献