汽相法马尾松脱脂技术研究

松树是中国主要的人工林树种,其蓄积量最大,分布地域最广。但由于富含树脂,其用途受到很大限制,因此松木脱脂成为扩大其利用价值的重要手段。基于传统的脱脂方法不甚理想的状况,阐述了1种新的脱脂工艺方法,此方法不仅保证脱脂率,而且大大降低了加工成本。     

土壤水势测定方法的选择及准确性研究

通过对土壤水势常用的3种测定方法探讨,发现测定土壤水势的方法存在差别,压力膜的准确度为最高,其次是离心机,张力计的准确度较低.压力膜测定土壤水分特征曲线的形状与原状土壤的特征曲线大致相符,但要完整地测出某土壤的特征曲线需要长达半年之久.离心机测定土壤水分特征曲线较压力膜测定有偏离,离心机测定过程中土壤容重的不断变化、土...     

减压内部沸腾法提取壶瓶枣多糖及其脱色工艺的研究

对减压内部沸腾法提取壶瓶枣多糖及其脱色工艺进行了研究。以蛋白质和多糖得率为指标,通过正交试验优化得到的最佳工艺条件为:体系内温度60℃,液料比为20∶1(m L∶g),时间为30 min,此时真空度为80 k Pa,外界温度为70℃,蛋白质和多糖得率分别为0.13%和2.60%。与传统热浸提相比,其得率分别提高了18.18%和23.22%。对10种脱色材料的筛选结果表明D900型大孔吸附树脂是理想脱色材料,通过正交试验优化得到的D900型大孔吸附树脂脱色优化工艺参数为D900添加量3.5%,时间20 h,p H值11.7,温度40℃,此时脱色率、脱蛋白率和多糖保留率分别为81.94%、38.19%和87.42%。     

加压因素对杨木单板压缩率和回弹率的影响

以速生杨木的边/心材单板为研究对象,对其进行水热密实化处理,通过单因素试验方法,分别研究了加压温度和加压压力对杨木边/心材单板的压缩率、气干24和48 h的厚度回弹率的影响,初步探讨了各个因素的作用机理.研究发现:各因素水平下,杨木边/心材单板的压缩率和厚度回弹率均呈现出一定的规律性,心材单板的压缩率高于边材单板,但厚度回弹率低于边材单板,且各因素的作用机理有所差异.边/心材单板水热密实化处理的较佳条件均为:加压温度150℃,加压压力5 MPa.     

利用缸压表对汽缸密封性进行检测与分析

汽缸密封性的好坏关系到汽车的使用性能是否能够得到有效的发挥,对汽车动力性、燃油经济性、环保性能都会产生较大的影响。通过对汽缸压缩压力的检测与分析,判断发动机汽缸的密封状态,确定故障部位并采取手段进行修复,使发动机保持良好的工作状态。     

不同通风工艺在浅圆仓中应用的研究

在对大豆进行冬季通风作业时,采用正压上行压入式、负压下行吸出式和先负压后正压三种作业方式分阶段进行通风,充分的利用自然冷源,达到降温目的,通过对比三种作业方式的降温效果、水分损耗、降温能耗、人工投入等,并根据粮情,找出最合适的通风方式。     

液下泵内部非定常流动及噪声特性

为研究液下泵内部流动的非定常特性及噪声规律,通过采用计算流体动力学软件ANSYS CFX15.0与LMS Virtual.lab声学仿真软件相结合的一种间接混合计算方法,对液下泵内部流场及其声场进行求解.在该计算方法中,对流场进行求解得到监测点的非定常压力脉动,从而获得非稳态的压力脉动频域特性规律;基于声学边界元法,对液下泵蜗壳偶极子内场噪声和叶片偶极子内场噪声进行求解,获得了边界元表面的声压级分布以及典型场点的声压频率曲线.计算结果表明:叶片扫掠过程中与蜗壳隔舌的相互作用产生较大的压力脉动,隔舌附近的噪声是流动噪声的主要噪声源;声压级在叶片通过频率及其谐频时达到极大值,随频率的增大,声压级极大值都呈现衰减状态.研究结果可为液下泵的后续降噪分析提供一定的理论基础.     

2016/2017冬中国气温偏暖的基本特征及可能成因

利用中国740余站观测的月平均2 m气温资料以及NCEP/NCAR再分析资料,通过动力学诊断的方法,对2016—2017年中国冬季异常偏暖现象进行了研究。结果发现：中国2016—2017年冬季气温偏暖主要是由于西伯利亚高压和阿留申低压偏弱导致东亚冬季风偏弱,在中国存在异常的偏南风。阿留申低压偏弱由两个因素引起,一是由于阿留申群岛地区的海温偏低,冷源对应异常高压导致阿留申低压偏弱;二是阿留申低压在东亚副热带高空西风急流出口区以北,然而该冬季高空西风急流出口区位置偏南,导致阿留申地区偏离急流出口减压区,从而导致阿留申低压偏弱。此外,西风带偏北,中高纬亚洲大陆上空以纬向环流为主,不利于冷空气南下。     

基于广义回归神经网络的灌溉系统首部多用户配水快速PID控制

针对多用户配水状态下灌区流量、压力需求变化范围大,传统流量、压力控制响应速度慢等问题,建立适用于多用户灌区配水的灌溉系统首部控制技术。该研究通过分析供水系统流量、压力调节方式,提出了流量、压力PID(Proportion Integration Differentiation)耦合调节方法,建立以电动阀开度为流量控制量、变频器频率为压力控制量对流量和压力进行调控的灌溉首部控制系统。为了减少系统的调节时间,提高系统的运行效率,采用广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)建立流量、压力和电动阀控制模拟量、变频器控制模拟量间的预测模型,形成神经网络PID控制模型(GRNN_PID),并进行模型精度和控制精度验证。GRNN训练结果显示,变频器控制模拟量的相对误差为0.11%～3.86%,电动阀控制模拟量相对误差为0.09%～5.74%,模型精度较高。使用3个调节过程模拟3个用户的需水行为对模型进行验证,结果表明,GRNN_PID模型3个过程的调节时间分别为11.6、10.7和7.2 s,PID模型3个过程的调节时间分别为31.7、29.6和16.9 s,GRNN_PID模型大幅减少了系统的调节时间,提高了系统的运行效率;分别计算了2种模型的控制精度,GRNN_PID调节方法和传统PID调节方法的稳态流量和压力误差都在1%以内,最大超调量为8%,控制精度较高但相差不大,表明GRNN是从策略上加速系统调节速度,其本身并没有对PID的参数进行调整,因此对系统的控制精度影响不大。研究可为灌溉系统流量压力快速控制提供参考。