冲击载荷作用下的DN80型燃气电磁阀动态可靠性分析

燃气电磁阀对燃气系统的影响至关重要,其可靠性直接关系着燃气系统的可靠性。基于此,文章利用UG建立了燃气电磁阀的三维模型,在WORKBENCH的几何处理模块进行导入,对其进行设定单元类型、网格单元类型的选定、网格划分,在燃气电磁阀的法兰连接处设定固定约束(FIIXED),对燃气电磁阀进行建模和有限元分析,得到燃气电磁阀最大等效应力为67.877MPa,安全系数为3.02;燃气电磁阀变形最大值为0.21663mm。基于动态可靠性分析得到了燃气电磁阀的动态可靠性规律曲线,为燃气电磁阀的设计提供了新的方法和明确的数据支撑。     

总磷测定中消解问题的研究

指出了总磷是评价水质的一个重要指标,在运用钼酸铵分光光度法进行水中总磷测定的过程中,常用的消解方法是国标法,但是这种方法存在耗时长、高压易爆等问题。对比了国标法、恒温干燥箱法和微波消解法,考虑到国标法是大部分检验检测机构申请的资质认定方法,多用于对社会出具有法律效力的检测结果。对国标法不同消解条件的对比研究,摸索提出了采用该方法测定水中总磷的最佳前处理条件。以供参考。     

龙虎泡水库下游水土资源空间匹配分析

为了更加合理的开发和保护水土资源,提高水土资源产出效益。从"以水定需"角度研究开发现有引水工程潜力供给下游农牧业生产。以产出效益最大化为目标建立数学模型,利用动态规划方法求解模型最优解,得出平水年的水土资源优化配置结果。通过优化配置规划配水区域种植结构,使研究区域整体农牧业土地产出价值空间较大提升,从而使配水区域经过水土资源优化配置后产量及收入大幅增长。     

气象因子对芒果园桔小实蝇种群动态的影响

桔小实蝇[Bactrocera dorsalis (Hendel)]是芒果的重要害虫之一。试验利用性引诱剂对芒果园桔小实蝇的全年种群动态进行监测，分析气象因子与其种群数量变动的相关性。结果表明，芒果园桔小实蝇雄虫种群数量一年有2个明显高峰，2月为短时高峰，3月种群活动有所下降；5月开始数量逐渐升高，至8月达到高峰，9月开始逐渐下降，到12月至1月为发生低谷。经逐步回归分析发现，气象因子显著影响桔小实蝇雄虫的数量，主要受月平均气温、月平均最低气温和月降水量综合影响。     

林分尺度上的森林火险动态评估

以林分为空间单元,动态评估小班尺度潜在森林火灾风险对于火灾预防管理实践具有重要作用。研究以云南临沧市临翔区多年采脂思茅松林分为对象,采集多年未采脂、采脂条件下的林分因子样本,以火源可及性、死可燃物载量、林分易燃性,以及坡度、坡向、地表湿润度为评估变量,构建小班尺度上的森林火险评估模型,分别评估林分在全国火险等级模型下的基础火险值(BHX)、未采脂条件下的静态火险值(SHX)及采脂条件下动态火险值(DHX)。在地理信息系统(GIS)支持下,利用地图模拟表达采脂活动引起林分可燃物载量和易燃性、火源密度等增加下的火险动态变化格局,并分析林分森林火险等级大幅变化原因。研究结果表明:研究区所有林分具有一致的基础森林火险值(BHX),危险性大;林分可燃物条件差异造成的未采脂林分静态火险值差异较大,大部分小班处于高火险等级;林分因采脂经营活动使各小班火险值呈现不同程度的增加,林分火险等级主要集中在极高火险,火险上升比率大于25%的林分面积超过60%;过度、非规范的采脂经营活动是林分火险等级增加的主要原因。林分是森林经营活动的基本单位,火险评估精细化至不同经营水平下的林分小班尺度,研究对基层林火管理及其它经营措施下火险动态评估具有一定的参考及借鉴价值。     

己唑醇在猕猴桃中的残留动态及安全性评价

为探明己唑醇在猕猴桃中的残留特性和安全性，建立了测定猕猴桃中己唑醇残留量的分析方法，并采用该方法研究了己唑醇在猕猴桃中的消解动态及最终残留量。样品前处理采用QuEChERS法，经乙腈提取，采用超高效液相色谱-串联质谱 (UPLC-MS/MS) 检测，外标法定量。运用所建立的方法对己唑醇在山东烟台、山西运城、陕西咸阳、湖北武汉、安徽宿州和重庆九龙坡6个试验点的猕猴桃中的残留消解动态和最终残留进行了研究。结果表明:己唑醇在猕猴桃中的消解速率较快，其残留量随时间延长而递减，符合一级反应动力学方程，半衰期为13.9~17.8 d。慢性膳食摄入风险评估结果显示，己唑醇在各类食物中的国家估算每日摄入量 (NEDI)为1.690 2 μg/(kg bw·d)，风险商 (RQ) 值为0.338，表明己唑醇在猕猴桃中的膳食摄入风险较低。30%己唑醇悬浮剂按有效成分75 mg/kg施药3次，于末次施药后21 d收获的猕猴桃食用风险较低，推荐30%己唑醇悬浮剂在猕猴桃上使用安全间隔期为21 d。     

基于关键气象因子的辽宁省水稻产量动态预报

利用辽宁省33个气象站点1993—2012年水稻产量、生育期内的旬平均气温、旬降水量及旬日照时数等资料,应用统计分析方法建立水稻的产量动态预报模型。使用5年滑动平均法分离水稻趋势产量,分析气象产量与水稻生育期内逐旬气象要素的相关性,确定5月上旬平均气温、5月下旬平均气温、6月下旬降水量、7月下旬降水量、8月上旬日照时数、9月中旬平均气温和9月下旬日照时数为关键气象因子,建立水稻产量动态预报模型,并对预报结果进行验证。结果表明:对1993—2012年进行模拟预报及回代检验,平均准确率在93%以上;对2013年的产量进行预报,准确率为93.97%~99.67%,预报准确率较高。预测结果基本可以反映水稻产量的变化情况,能够满足业务服务的需要。