微驱动进给结构设计与模态分析

介绍了用于半导体晶圆加工的超精密磨床微驱动进给结构的设计目标及设计原理,提出了微驱动进给结构模态分析的评价指标,对微驱动进给结构进行了模态分析,通过模态分析确认了微驱动进给结构的合理性.     

焦炉煤气发电方案研究与应用

在简要回顾国内焦炭行业对焦炉煤气的利用情况后,提出了利用焦炉煤气进行发电的技术方案.并在对发电方案进行对比选择的基础上,提出了采用燃气内燃机实现焦炉煤气发电,进而对发电机组进行了选型;同时,提出了采用针形管余热锅炉对燃气内燃机所排出的烟气进行余热回收,用以生产蒸汽.应用效果表明,该系统具有较好的经济效益和社会效益,值得推广应用.     

基于有限元方法的磁流变阻尼器多目标优化设计

在分析了影响磁流变阻尼器阻尼性能的参数基础上,建立了磁流变阻尼器的多目标结构优化设计数学模型。结合磁场与结构耦合分析,利用一阶优化有限元法对其进行了优化计算,优化达到了预期的效果,为磁流变阻尼器多目标结构优化设计提供了参考依据。     

Mg/Al双金属氧化物吸附Cr(Ⅵ)的动力学和热力学机理

通过静态吸附实验,研究了Cr(Ⅵ).Mg/Al水滑石焙烧产物层状双金属氧化物(layered double oxides,LDO)的吸附性能.考察了温度对其吸 附性能的影响,探讨了吸附动力学和热力学规律.研究表明:吸附动力学符合准二级动力学模型,LDO的吸附活化能为21.42kJ/mol,表现为扩散控 制过程.在293~333 K温度范围内,吸附自由能(△Go)变小是Cr(Ⅵ)ELDO上的吸附推动力;吸附热(吸附焓变H)为5.12 kJ/mol,是自发的物理吸附过程;LDO吸附Cr(Ⅵ)为熵增过程.其熵变为49.12 J/(mol·K).结合XRD表征结果探讨了吸附机理:LDO吸附Cr(Ⅵ)无配位摹交换、化学键等强的作用力,Mg/Al金属氧化物在吸附Cr(Ⅵ)后恢复为LDH层状结构,因此,LDO对Cr(Ⅵ)的强吸附能力是冈为其具有较强的结构"记忆效应".     

浅析电梯检验的危险源及预防对策

通过分析电梯检验过程中容易导致危险状况发生的各种根源，并根据这些现象找到合理的控制和预防措施。     

论电梯门系统的常见安全保护装置与检验问题

电梯作为一种垂直交通工具,在人们的日常生活和工作中起着不可替代的作用。作为机电一体化产品,其本身结构的复杂化和安装、使用中不确定因素的增加,导致了一些事故的发生。电梯的门系统是电梯重的组成系统之一,因此门系统是电梯监督检验和定期检验的重点检验内容。本文主讨论了电梯的门系统中的安全保护装置以及如何依据检规对这些安全保护装置进行检验。     

云工作流环境下隐私感知的多租户访问控制模型

云环境中的多租户服务模式与隐私保护需求给工作流系统访问控制提出了新挑战。通过考虑不同工作流任务与任务组合中的数据包含隐私信息的程度、租户对隐私保护的不同需求以及与时间、服务提供者等云环境特性因素相关的任务执行约束,提出一种云工作流环境下隐私感知的多租户访问控制模型,并结合该模型提出了一种隐私感知、动态责任分离的授权约束方法。通过应用实例验证了所提模型与方法的有效性。     

动态转矩测量中的惯量问题

1.问题的提出矩频特性是步进电机的重要特性,在矩频特性的测量中,常认为测量系统的转动惯量对测量结果有影响。在郭宗仪教授的著作《步进电动机及其控制系统》的“矩频特性的测量”一节里,认为“除非转子惯量为零,否则要精确地测出步进电动机在低频段产生的全部动态转矩也许是不可能的。”原因是由于T_m±T_2=J_a,而在低频段步进电机处于不断的加速和减速状态,故只有J尽量小,T_m才与T_2更接近。第六节里又说“从理论上讲,动态转矩测量系统的惯量必须尽可能小。但测试对这一点并未能完全证实。看来能适用于所有步进电动机最     

高效硝化耦合臭氧催化氧化深度处理石化废水中试

采用高效硝化(HENT)耦合臭氧催化氧化技术深度处理某石化公司丙烯腈废水。中试结果表明,HENT处理效果良好,在进水氨氮为88~286 mg/L的条件下,出水氨氮平均为0.53mg/L,去除率为99.72%。COD主要通过臭氧催化氧化和BAF来去除,在进水COD平均浓度为259 mg/L的条件下,出水平均浓度可降至57 mg/L,对COD的平均去除率达到了75.6%;随着BAF运行的稳定,当进水COD200 mg/L时,出水COD可降至40 mg/L以下。另外,高效硝化耦合臭氧催化氧化技术对总氰化物、SS、硫化物和总磷也有一定的去除效果。     

最优聚类的k-匿名数据隐私保护机制

基于聚类的k-匿名机制是共享数据脱敏的主要方法,它能有效防范针对隐私信息的背景攻击和链接攻击。然而,现有方案都是通过寻找最优k-等价集来平衡隐私性与可用性.从全局看,k-等价集并不一定是满足k-匿名的最优等价集,隐私机制的可用性最优化问题仍然未得到解决.针对上述问题,提出一种基于最优聚类的k-匿名隐私保护机制.通过建立数据距离与信息损失间的函数关系,将k-匿名机制的最优化问题转化为数据集的最优聚类问题;然后利用贪婪算法和二分机制,寻找满足k-匿名约束条件的最优聚类,从而实现k-匿名模型的可用性最优化;最后给出了问题求解的理论证明和实验分析.实验结果表明该机制能最大程度减少聚类匿名的信息损失,并且在运行时间方面是可行有效的.