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1.
UNIFAC-DMD法预测烷烃-氨的汽液相平衡 总被引:3,自引:0,他引:3
烷烃-氨的汽液相平衡模型是计算爱因斯坦制冷循环的重要数据.然而在设计氨-水-异戊烷的爱因斯坦制冷循环的过程中,从文献中查阅不到异戊烷一氨的相平衡数据.采用商业软件中基团贡献法UNIFAC-DMD自带的数据库所预测的结果也不尽人意,不能得到特征的蝶形相图.本文利用基团贡献法的原理,通过使用模拟软件,应用文献中得到的丙烷-氨和正丁烷-氨体系的相平衡数据,拟合基团贡献法uNIFAC-DMD中的CH2、NH3的含对温度修正的基团交互参数aCH2NH3,1/K,aCH2NH3,2,aCH2NH3,3/K-1和aNH3CH3,1/K,aNH3CH3,2,aNH3CH3,3/K-1..拟合得到上述基团交互参数值分别为-1 995.4,18.51,-0.037,11 565.3,-68.98,和0.111 4.将此组新参数替换原有基团贡献法的数据库参数,重新预测烷烃-氨的相平衡,成功预测得到了蝶形相图. 相似文献
2.
目的:我们先前的体外肝微粒体抑制活性实验,已证实芹菜素和山萘酚对细胞色素CYP 1A2有较强的抑制作用。然而,其抑制机理仍然未知。分子模拟方法能更好了解这2个天然产物对1A2的抑制机理。方法:采用分子对接、分子动力学模拟及结合自由能计算的方法,研究它们对1A2的抑制作用。结果:芹菜素和山萘酚对1A2的预测结合自由能分别是-18.01和-16.40 kcal/mol,这与实验抑制活性结果一致。在1A2结合口袋中,残基呈平面性排列,与平面芹菜素和山萘酚存在紧密的范德华和疏水相互作用,因而小分子有较强的抑制作用。此外,活性位点残基也与小分子发生氢键和盐桥等相互作用,使小分子在结合口袋中的位置得到固定。 相似文献
3.
基于最小时间算法,研究了拥有复杂多样的存储物品和大量存储位置的自动化药房系统的储位以及上药、出药规划。通过分析某公司的自动化药房系统,制定了自动化药房物品进出的完整规划,包括初始储位规划和利用最小时间算法的上药、出药指令的规划。通过模型的建立和分析,证明此规划满足了实际工程的需求,适用于自动化药房存储设备的设计。 相似文献
4.
尝试以拉曼光谱直接对工业混合酚中甲酚及二甲酚定性定量分析。用乙腈在2251cm-1的C≡N伸缩振动峰作为内标,间甲酚在732 cm-1处、对甲酚在839 cm-1处以及2,6-二甲酚在667 cm-1处的苯环变形振动选用为以上各组分各自的特征峰。通过实验得到乙腈与间甲酚、对甲酚、2,6-二甲酚的背反射显微拉曼相对拉曼截面,分别是(■σ/■Ω)732cm-1/(■σ/■Ω)2251cm-1=1.8416、(■σ/■Ω)667cm-1/(■σ/■Ω)2251cm-1=0.8557。分别对实验室模拟样及工业混合酚进行拉曼定量分析得到的结果与其他分析方法一致。 相似文献
5.
6.
针对变转速工况下,轴承振动信号容易发生信号特征混叠、频率偏移、信号截断和噪声污染问题,提出了一种结合角度重采样、主成分分析(PCA)和极端梯度提升树(XGBoost)的故障分类模型。首先,采用脉冲信号估计轴承转速的方法对轴承振动信号进行角度重采样并求取时频特征指标;其次,利用主成分分析(PCA)对时频特征参数进行降维核心提取,选取总贡献大于95%的主元作为XGBoost模型的输入样本;最后,利用网格搜索法对XGBoost进行主要参数调优,并划分训练集和测试集对该模型进行训练,验证其故障分类的准确性。结果表明该方法的故障诊断准确率为96.44%,相较于未降维后的数据运行时间缩短了27.24 s,且角度重采样后的诊断效果明显优于未角度重采样的诊断效果,故障识别率提高了7%以上,证明所提方法能够更加快速、准确的做出诊断。 相似文献
8.
针对焊缝超声无损检测中的缺陷智能化定性识别一直未能很好解决的难题,提出采用小波包变换技术对缺陷回波信号进行降噪和特征值提取,采用基于距离的类别可分性判据和人工神经网络模式识别方法对其进行自动识别和归类,在此基础上开发了基于MATLAB软件的焊缝超声波探伤缺陷智能识别系统,可实现对缺陷回波信号的自动采集、处理及智能化识别和分类.实验表明采用的特征值提取方法以及缺陷定性识别方法是有效的. 相似文献
9.
提出了一种新型轮腿配合式管道机器人的设计思想.机器人通过轮式驱动和腿式驱动二者的相互配合,兼有轮式机器人移动速度快及腿式机器人环境适应能力强等优点.对机器人结构及组成进行了设计,运用重心偏移的方法保证机器人腿式行进时不发生侧翻.对整个机器人的控制系统进行设计,包括主机控制系统的单片机硬件设计、移动载体和CCD摄像头控制系统的软件结构设计. 相似文献
10.