硅烷偶联剂对纯钛表面改性的研究

采用浸渍法将NaOH碱处理后的钛片浸入硅烷溶液中进行表面改性,可制备致密硅烷膜.利用SEM、FTIR、EDS、表面接触角分析仪等研究硅烷膜的表面形貌与结构特征.结果表明:不同浓度的硅烷溶液对硅烷膜的表面形貌、表面接触角以及表面基团的组成有较大影响;将钛片浸入浓度33%的硅烷水解溶液中,所制备的硅烷膜较完整,由许多呈脑浆状的小片构成,排列紧密,含有硅醇Si-OH和Si-O-Si网络结构,其表面接触角为71.8°     

低品位金铜多金属矿石浮选工艺的改进与实践

采用混合浮选工艺对七宝山金矿低品位金、银、铜、硫多金属矿石进行选别,与原优先浮选工艺相比,金银精矿品位及回收率均有较大幅度的提高,经济效益显著。     

基于PS最小二乘法的土壤持水曲线方程参数识别

针对目前的土壤持水曲线Van Genuchten方程参数优化方法的不足,通过理论分析得出Van Genuchten方程为参数的单调函数,即为单极值函数．因此,可使用PS最小二乘法识别Van Genuchten方程参数．算例及误差分析表明：PS最小二乘法求解Van Genuchten方程参数算法实现简单、运算速度快、适用性强、计算精度高,为Van Genuchten方程参数的求解提供了一条新途径．     

基于局域均值分解和支持向量数据描述的高压断路器机械状态监测

为满足断路器机械状态监测的高可靠性要求,弥补现有方法易将轻微故障及无训练故障样本类型误识别为正常状态的不足,提出一种基于局域均值分解(LMD)能量熵和支持向量数据描述(SVDD)的高压断路器机械状态监测新方法。首先,利用LMD方法将断路器振动信号分解为一系列的PF(Product Function)分量,将各PF分量的包络按时间等间隔分段,并提取各PF分量包络的能量熵构成特征向量;然后,采用正常状态断路器振动信号的LMD能量熵向量训练SVDD分类器;最后,通过SVDD分类器对断路器的机械状态进行判断。实测信号实验证明,新方法比支持向量机(SVM)、BP神经网络(BPNN)等传统多类分类方法有更好的状态监测效果。     

双乙酸钠的制备

双乙酸钠作为一种新型的防腐剂,与传统的产品对比具有高效、低毒、使用成本低等优势,工业前景巨大。同时介绍了双乙酸钠的制备方法。     

对提高招标工程评标委员会打分信度与效度的思考——兼谈现行《招标投标法》中的某些不完善之处

分别就评分指标设置与指标权重,评委成员组成,评委个人责任,畸高畸低打分的消除,评标专家劳务补偿等五个方面探讨了在我国有及公有投资工程招标评标过程中提高专家打分信度与效度的措施,同时指出了我国现行《招标投标法》中的某些尚不完善之处。     

快速退火对Ni-Al-O栅介质结构和介电性能的影响

采用反应脉冲激光沉积方法(PLD)分别在n-Si(100)和Pt/Ti/SiO2/Si(111)衬底上生长了Ni-Al-O栅介质薄膜,将样品在不同温度下进行快速退火处理.通过XRD和AFM对其结构和表面形貌进行了表征,利用LCR表和Keithley表对其介电性能和漏电流进行了研究.结果表明,样品经过750℃退火后仍然保持非晶状态,且样品的表面平整,均方根粗糙度小于0.5 nm.在1 MHz测试频率下,由Pt/Ni-Al-O/Pt电容器测得的介电常数为9.9.MOS电容器的电学测试显示,700℃以上退火的样品有较高的电容值,较低的漏电流密度.研究表明,Ni-Al-O薄膜是一种有潜力的新型高k栅介质材料.     

纯钛表面二氧化钛纳米管阵列结构特征的研究

采用阳极氧化技术在纯Ti表面制备出有序的TiO2纳米管阵列,并通过SEM,XRD,XPS对TiO2纳米管阵列进行表征。结果表明,阳极氧化时间对纳米管的形成有较大的影响。在外加电压为20V,阳极氧化时间为20min时,可制备出长度约480nm、内径约89.90nm、壁厚约7.4nm的TiO2纳米管阵列。经450℃热处理后,可得到锐钛矿型的TiO2纳米管阵列,钛元素以Ti4+氧化态处于八面体的环境中,Ti2p3/2的结合能为459.3eV。     

整体式散热片加工方法和机床设计

介绍了整体式散热片加工方法,根据其加工特点设计制造了一台专用的整体式散热片加工机床.采用封闭式的刀架滑台结构,提高其刚性;采用凸轮机构实现工件的压紧和步进,能实现无限长工件的加工,减少了材料的浪费.经实际使用,证明该机床能够满足整体式散热片加工的工艺要求.     

超高压输电线可听噪声预测方法研究

为了研究输电线的可听噪声,本文建立了灰色理论、径向基函数(RBF)神经网络、灰色RBF神经网络和小波神经网络四种预测模型,并分析了每种方法的特点。每种预测模型都考虑了影响输电线路可听噪声的环境、地理位置、导线、线路结构参数等14个因素。结合实例,利用各种方法对输电线可听噪声进行了预测。利用灰色理论进行预测时,首先通过灰色关联分析计算了每个因素的关联度,然后选择灰关联度大于0.8404的6个因素建立了GM(1,7)预测模型。通过计算分析,灰色预测的结果最差,嵌入型灰色RBF神经网络和小波神经网络的预测精度较高,其平均相对误差分别为2.222%和2.853%,因此它们可以用来预测输电线的可听噪声。组合预测方法的预测精度比单一预测方法的精度好,并且组合的方法可以提高预测的稳定性。