水轮机流量效率测量方式的确定

介绍国内外大型水力机组水力性能现场流量效率试验现状.分析原型与模型试验间的差异及对比试验。提出对比试验必须满足1)所选试验电站符合IEC规程;2)各参与方均未作过试验的电站,各单次流量处理模式共同认可;3)同一稳定工况多次测流,采用共定的误差计算方法;4)同时测蜗壳压差,算出流量与此压差方根线性相关系数,才能作出正确的对比衡量。分析测流的压力时间法、流速仪法、超声波法和蜗壳压差法,对比其优缺点,推荐国内大型和巨型水轮机效率验收试验采用新的压力时间法,并建议按必须满足的条件和要求,在同一机组上作几种对比效率试验,以确定国内水轮机测流方式.     

贵州水城青山铅锌矿床的成矿地质特征

矿体主要赋存在上石炭统马平群和二叠系下统梁山组中，呈似层状、透镜状产出．主要成矿元素为Ｐｈ，Ｚｎ，Ａｇ，铅加锌品位大于２２．２７％．成矿受地层层位、岩性、纵向断裂、层间裂隙控制，辉绿岩与成矿关系密切．     

水阻器的裝置及其操作

水阻器是人工負荷,它的用途有下列几个方面: 1.試騐水輪机的出力。电站建成后,能否达到設計出力,实际出力是多大,这些都可用水阻器来进行測验。2.防止飞車。目前兴建的小型水电站,一般都沒有自动调速设备,容量又小,外界负荷的增加或减     

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利用自行研制的XF－1型高温高压下气体吸脱附测试仪,结合一台色谱分析仪（HP6890）、一套抽真空系统,测定了三元混合气体（N2－CH4－C2H6）在三个岩心中的总吸附等温线共计6条（累计测试点111个）,吸附平衡后自由气相组成、吸附相组成和多组分气体组分吸附量随压力的变化曲线各18条（累计测试点168个）。测试的温度为50．5℃。实验的结果表明：①储层岩心介质对烃类混合气体的吸附现象是客观存在的,不容忽视;②岩心多组分气体吸附体系的吸附能力除受温度、压力影响外,更受到储层介质、岩石成分、结构和物性性质的影响;③烃类多组分气体吸附前后的组分发生了显著变化,高碳数的烃类组分比低碳数的烃类组分更易被岩心介质吸附;④多组分气体组分相对吸附量能有效地表征多组分气体中各组分气体的竞争吸附能力大小,依据这个指标可将三元多组分气体体系中各组分气体按其竞争吸附能力由强到弱排序为C2H6＞CH4＞N2。     

硬盘接口技术的发展过程简述

1、最早的硬盘接口要算是ST-506／412接口．它是Shugart Technology公司推出的一种硬盘接口，全称即Shugart Teehnology 506／412。它的硬盘驱动器与控制器是分离的，最多可安装4个硬盘驱动器，允许的最大硬盘空间为150MB，数据传输速度约0．6MB／s。使用这一接口的硬盘被称为ST-506／412硬盘．或MFM（Modified Frequency Modulation,指一种编码方案）硬盘。     

基于单调速率调度算法的μC/OS-II多任务周期的设计

嵌入式实时操作系统μC/OS-II对于多任务调度采用让就绪表中优先级最高的任务总是处于运行状态,这种策略在周期性多任务的调度中存在着缺陷,可能使得任务的周期设计不当导致任务不能被调度。通过引入单调速率调度算法,在对多个任务设计任务周期时予以分析,确定每个任务都能被调度。     

不同反应条件对原位聚合聚DL丙交酯/β-磷酸三钙复合材料强度的影响

在骨修复领域以无机钙质成分增强的聚乳酸基复合材料应用最为广泛.本文采用原位共聚法制备聚DL丙交酯/β-磷酸三钙(PDLLA/β-TCP)复合骨修复材料.以辛酸亚锡作引发剂,将一定比例的β-磷酸三钙与D L丙交酯(DLLA)混匀后在真空体系下开环聚合,并持续均匀振荡,得到PDLLA/β-TCP复合材料.研究发现,TCP的加入对材料强度有增强作用,但β-TCP的加入对PDLLA的分子量将造成不利影响.在引发剂质量分数为0.1%,150℃反应16h,β-TCP的加入量为30%条件下,材料抗压强度达95MPa,抗弯强度达69MPa.     

原位共聚法制备聚DL丙交酯/β-磷酸三钙复合材料及性能研究

采用原位共聚法制备聚DL丙交酯/β-磷酸三钙(PDLLA/β-TCP)复合骨修复材料.以辛酸亚锡作引发剂,将一定比例的β-磷酸三钙与DL丙交酯(DLLA)混匀后在真空体系下开环聚合,并持续均匀振荡,得到PDLLA/β-TCP复合材料.通过扫描电镜(SEM)、能谱分析(EDS)表征复合材料的有机-无机界面及整体复合情况;通过复合材料中PDLLA分子量及复合材料力学强度的测试考察了β-TCP的较佳加入量.研究发现:复合材料中β-TCP在PDLLA基质中分布均匀,有机-无机界面结合紧密;β-TCP比例越大,复合材料中PDLLA分子量越小;β-TCP对材料强度有增强作用,当β-TCP比例为30 wt%时,复合材料抗压强度可达99 MPa,抗弯强度可达76 MPa.     

基于RBF神经网络的PID自适应真空炉温度控制

提出一种基于RBF辨识神经网络算法的神经网络PID控制方案,由RBF网络对系统进行在线辨识,建立其在线参考模型并为PID控制器提供了梯度信息,从而实现控制器参数的在线调整.仿真结果表明,该控制方法应用于真空炉温度控制时控制精度高,动态特性好,收到了良好的效果.