基于三相幅度测量的相控阵天线快速校准方法

提出了一种基于三相幅度测量的相控阵天线快速校准方法。该方法将天线阵列进行分组,利用每种分组在三种配相下的阵面合成场幅度测量值,可解算出各个天线单元的初始幅相值。该方法仅需幅度测量,避免了相位测量误差影响单元幅相值的计算精度,而且所需幅度测量次数仅为(2N+1)次,可显著提高校准时效性。另外,利用分组思想,同时改变多个单元相位,使总辐射场的幅度变化显著,提升校准准确性。仿真结果表明:校准后相位均方根误差为2.2°,幅度均方根误差为0.2 dB。     

酞丁安的微量杂质分析和形成机理

根据酞丁安的生产工艺和合成反应机理,分析可能存在的特定杂质。对抗病毒药酞丁安(Ftibamzone)产品中的微量杂质进行了富集与提纯,运用质谱、核磁共振等技术对其进行了分析,确定杂质为关键中间体过渡态氧化未完全物继续缩合形成的一缩硫脲。通过化学合成该杂质,探讨了该杂质的形成机理。     

基于神经网络和遗传算法的锭子弹性管性能优化

为得到减振弹性管对下锭胆的支承弹性和锭子高速运动下的稳定性等性能的最优匹配效率,依据减振弹性管的等效抗弯刚度及底部等效刚度系数公式,利用MatLab数值分析软件构建弹性管抗弯刚度和底部挠度数学模型。首先,结合Isight优化软件基于径向基神经网络构建其近似模型,且使精度达到可接受水平,并以模型的关键结构参数弹性模量、螺距、槽宽、壁厚为设计变量,结合遗传算法对弹性管抗弯刚度和底部挠度进行多目标优化设计,得到Pareto最优解集和Pareto前沿图,确定出减振弹性管结构工艺参数的优化方案。通过对优化数据进行分析发现,该方案在保证减振弹性管弹性的同时,其底部振幅明显减弱。     

农村节水灌溉策略刍议

我国是农业大国,水资源供需矛盾制约了我国农业经济的可持续发展。科学合理利用节水技术,减少农业灌溉用水总量尤其重要。理论结合实际探讨农村节水灌溉的现状及当前存在的主要问题,并有针对性的提出完善建议具有重要现实意义。     

2015布鲁塞尔烈酒大赛参赛酒品抵达西南商贸城

即将于8月26日开幕的“2015（贵阳）比利时布鲁塞尔国际烈性酒大奖赛”进入倒计时，各项筹备工作全面展开。记者近日从大奖赛组委会获悉，500多款国内参赛酒品已陆续抵达大赛举办地贵阳西南国际商贸城，并由西南商贸城专用库房负责储藏，监控探头24小时监管，还有专人轮流值班看护。     

压锥用耐温抗盐起泡剂体系筛选及稳定性研究

氮气泡沫作为一种有效的压锥手段,在矿场中发挥着重要作用,但随着开发条件的不断恶化,现有的泡沫体系只能在温度和盐度不太高的情况下使用,无法满足高温高盐油藏的压锥要求。本文通过采用Waring Blender方法,以泡沫综合指数作为评价指标,首先在110℃、矿化度为21.2×104 mg/L、浓度都为0.2%的条件下,筛选出泡沫综合指数最高的起泡剂NS作为主剂;然后将NS与其它起泡剂进行了比例复配和浓度筛选,确定出的复配体系及其浓度分别为NS/LQD3:1和NS/LQD5:1(均为0.2%、0.4%和0.6%)、NS/LXH5:1(0.2%);最后将这7种筛选出的复配体系与NS、NB95(浓度均为0.2%)在油藏条件下进行长期热盐稳定性评价,最终确定出浓度为0.2%的NS/LQD3:1(MS-1-1)在90d后,泡沫性能仍保持较好,能满足高温高盐油藏压锥的要求。     

GC-MS法测定化纤级环己酮中微量或痕量杂质

采用气相色谱-质谱(GC-MS)联用法测定化纤级环己酮中的微量或痕量杂质,通过标准物质对照、特征离子定性、GC定量,优化GC-MS条件,确定了最佳GC-MS测定化纤级环己酮中杂质含量的条件,并测定了5种不同工艺条件下的化纤级环己酮的杂质含量。结果表明:采用极性柱HP-WAX毛细管柱60 m×0. 53 mm×1μm,载气为氦气,进样口温度220℃,直接进样,进样量为0. 4μL,柱初温75℃保持5 min,以5℃/min升温到120℃保持10 min,以10℃/min升温到180℃保持10 min,分流比为10∶1,以电子轰击源,在合适的灵敏度下,选择离子监测模式下进行检测,采用校正归一化法定量,在此条件下测定化纤级环己酮中的杂质含量,其最低检测限为1μg/g;方法的加标回收率为91. 2%～104. 4%,相对标准偏差为2. 9%～12. 8%; 5种不同工艺条件下生产的化纤级环己酮均能被检测到其杂质含量,其中均含有微量或痕量的环己烯酮、环戊烯酮(简称烯酮),其中E工艺条件下生产的化纤级环己酮质量最好,醛、酮含量最低,其中的烯酮达到痕量级。     

基于DRSA和BP神经网络风电机组检修决策

为缩减运维成本,降低检修资源配置,提出一种基于优势粗糙集DRSA和BP神经网络的风电机组检修决策新方法。基于风电机组多因素序信息系统表,采用优势粗糙集理论方法进行知识约简,获得检修决策规则集,将提取的规则集作为输入样本对BP神经网络进行训练,提高处理不确定性知识的能力。与基于DRSA的检修决策方法进行对比,该方法实现了风电机组的智能检修预测,更能优化机组检修资产的管理,为增加机组检修决策的透明性、合理性及科学性提供了依据。