激光照射癌细胞RNA对移植肿瘤影响的初步实验报告

从癌细胞提取的RNA,经3250A、4416A各8J,3371A6J及4880～5145A 9J分别照射,然后与定量癌细胞预温18小时,移植入C_(57)DL小黑鼠腹腔内,观察腹水癌形成与否的过程。实验结果:3250A及4416A组饲养6个月未发生腹水癌。3371A组从21天起部分形成腹水癌。4880～5145A组在50天内全部发生腹水癌,部分动物发生腹腔内实体癌。     

无烟煤粉燃烧特性研究及燃尽预示

利用管式沉降炉装置试验研究了永安、焦作、韶关等几种无烟煤燃烧的表观化学动力学特性,得到的永安、焦作、韶关煤的表面反应速率系数分别为K_s=8.11exp(-22321/RTg),K_s=0.96(-13510/KTg),K_s=4.33exp(-19531/RTg).同时,还对利用煤粉燃烧化学动力学参数预示煤粉在实际锅炉中燃尽特性进行了初步探讨.并与永安电厂6~#炉实际燃烧工况进行对照,计算结果与实测结果基本相符.提出经济炉膛容积热负荷.讨论了过量空气系数、煤粉细度等参数对燃尽的影响,并提出优选的过量空气系数和煤粉细度等参数.     

Web服务化的HLA邦员框架代码重用性研究

提出一种基于Web服务的邦员框架代码开发方法,设计一种基于Internet网络的邦员框架代码生成工具,该工具将系统之间的功能调用转换为服务的调用,可更好地实现仿真应用之间的互操作,使联邦开发者在仿真系统开发时不必考虑RTI及其底层接口等相关细节,在重用仿真资源时不必考虑各自运行平台和开发环境的差异,实现跨平台的资源共享和互操作。     

抽汽供热机组RB控制逻辑优化研究

辅机故障减负荷(RB)控制在机组发生部分主要辅机故障跳闸时,可将机组负荷快速降到当前辅机实际所能达到的相应出力,并调节机组参数至允许范围内,以保障机组持续运行、避免非停事故发生。然而,大量纯凝机组在完成供热或工业供汽改造后,并没有对其RB控制逻辑进行相应修改,导致主要辅机故障时,机组实际负荷仍然低于当前辅机所能达到的相应出力。这进而会导致RB控制拒动,增加了机组非停风险。为了解决上述问题,在分析供汽改造后RB控制逻辑无法触发的原因基础上,首次提出了有效的机组发电负荷实时预测方法。通过采用预测负荷取代机组当前实际负荷,修正了RB控制逻辑触发的判定条件,确保RB控制能够及时正确触发。该方法具有适用广泛、抗干扰性强等优点。     

多微通道式气体静压节流器阶跃响应特性的测试研究

针对采用外部激励法研究气体静压节流器的响应特性时存在实验设计复杂、动态参数难以计算等问题,设计新的阶跃响应测试来分析气体静压节流器的动静态特性。采用多微通道式气体静压节流器作为研究对象,设计测试方案对空载时的多微通道式气体静压节流器在垂直方向上的阶跃响应进行测量,通过时域分析法分析其性能参数。测试结果表明:多微通道式气体静压节流器-气膜系统为二阶系统,且阻尼振荡频率随着输入气压的增大而增大;根据节流器-气膜系统的动力学模型和阶跃响应函数,进一步得到气膜的阻尼系数和静刚度,且其阻尼系数和静刚度随输入气压的增大而增大。该阶跃响应测试方法能有效分析多微通道式气体静压节流器的固有频率、阻尼比等性能参数,对节流器结构的设计起指导作用。     

夹片螺母装配失效分析

对汽车总装线上装配螺栓的过程中被撕裂的夹片螺母进行了理化检验和失效原因分析。结果表明:夹片螺母是由于受到了较大的外力而发生一次性过载撕裂;还原并分析装配现场发现,夹片螺母及与其相连的两个钣金件之间的相对位置出现了错配,从而导致装配时因未对正而发生夹片螺母过载撕裂失效。     

MDA架构与搜索技术相结合的软件开发平台研究

MDA可以从模型直接得到可运行的系统,但受到特定领域、平台、框架和语言的限制,推广MDA到企业计算和嵌入式以外领域的应用首先需要消除这些限制。针对此项不足,提出了用搜索引擎在Internet上发掘有用的代码并供程序员重用。使得MDA自顶向下的结构特性和In-ternet代码搜索自底向上的结构特性能有机地结合在一起,达到实现广泛领域中的软件自动生成。     

双相不锈钢2304焊接接头综合性能研究

研究了双相不锈钢(2304)钨极氩弧焊、气保焊两种焊接接头的综合性能。统计了两种接头的奥氏体/铁素体比例,通过拉伸试验发现焊接接头相对母材抗拉强度较高,但塑性降低。通过化学浸泡法对接头的耐点蚀、缝隙腐蚀的性能进行评价的结果表明:在富含Cl-的酸性条件下,接头容易发生较严重的点腐蚀和缝隙腐蚀。通过电化学方法进一步对两种接头的耐蚀性进行研究,接头焊缝区耐蚀性非常优良,而热影响区耐蚀性较差,同时,钨极氩弧焊接头耐蚀性优于气保焊。对两相比例对比发现,奥氏体含量越高,耐蚀性越好。     

Soft sensor model derived from Wiener model structure: modeling and identification

The processes of building dynamic and static relationships between secondary and primary variables are usually integrated in most of nonlinear dynamic soft sensor models. However, such integration limits the estimation accuracy of soft sensor models. Wiener model effectively describes dynamic and static characteristics of a system with the structure of dynamic and static submodels in cascade. We propose a soft sensor model derived from Wiener model structure, which is an extension of Wiener model. Dynamic and static relationships between secondary and primary variables are built respectively to describe the dynamic and static characteristics of system. The feasibility of this model is verified. Then the expression of discrete model is derived for soft sensor system. Conjugate gradi-ent algorithm is applied to identify the dynamic and static model parameters alternately. Corresponding update method for soft sensor system is also given. Case studies confirm the effectiveness of the proposed model, alternate identification algorithm, and update method.     

基于智能优化算法的软测量模型建模样本优选及应用

根据目标工况合理选择训练样本,是建立软测量模型的关键。传统的训练集样本选择方法难以充分利用因变量信息,而且难以综合考虑样本对模型的影响。为了解决上述问题,本文提出一种基于智能优化算法的训练集样本选择模型,定义了损失函数和样本压缩率,通过权重因子将二者融合为多目标适应度函数,可调整优化算法的寻优方向,使算法能够同时对建模样本组合结构与样本数量寻优,因此极大提高了所选建模样本的质量。为了验证方法的有效性,以汽油调和过程中采集的汽油近红外光谱-研究法辛烷值数据以及柴油近红外基准数据为例,与偏最小二乘、局部权重偏最小二乘等多种方法进行了比较研究,并分析了建模样本对软测量模型的影响。结果表明,本文方法在大规模降低训练集样本规模的同时能够保证软测量模型的精度和泛化性,非常适合工业应用。