木材保护剂分散体系及其液体渗透性研究概述

木材保护是节约木材资源、提高木材使用质量的重要手段。为了实现长期、高效的木材保护,通常需要对木材进行整体浸渍处理,即通过木材的多孔结构将包含有效成分的木材保护剂分散体系引入木材内部。随着技术的发展,出现了各种不同类型的木材保护剂分散体系,笔者介绍了其分类以及各类型的定义和基本特性,在此基础上分别对溶液、微乳液、乳浊液、溶胶、悬浊液型木材保护剂分散体系在木材中的液体渗透性方面研究进行了概述。对于水溶型木材保护剂而言,木材构造、木材抽提物及处理药剂的性质是影响其液体渗透性的主要因素;油溶型木材保护剂的液体渗透性在很大程度上取决于其溶剂的性质,轻油溶剂比重油溶剂的渗透性更优;乳浊液的液滴粒径与木材纹孔膜上孔隙尺寸相当,因此其渗透性与液滴粒径、树种密切相关;微乳液比乳浊液更易渗透,甚至可部分进入木材细胞壁;溶胶形成胶体粒子后在木材内的渗透与木材构造、胶体粒子粒径及p H等相关;悬浊液型木材保护剂由于粒径较大,在木材内的渗透性不佳,分布也不均匀。分析了该领域现有研究的不足,提出应系统、深入地开展研究,在此基础上改善分散体系在木材中的液体渗透性,并为木材保护分散体系的开发提供指导。     

哈尔滨市城区积雪粉尘粒径分布特征研究

冰雪中的粉尘可以记录并反映大气粉尘的直接指标。通过对哈尔滨市城区冬季积雪中粉尘的实验测试,分析研究了哈尔滨市不同区域、不同环境条件与粉尘粒径分布特征的相关性。结果表明:哈尔滨城区积雪粉尘粒径分布状况与人类活动强度密切相关,粒径分布与交通流量之间显著正相关,植被覆盖率与粉尘粒径分布呈负相关。     

双尾管脉冲发动机的工作特性

为了系统探究双尾管脉冲发动机的工作特性,自行设计了功率为30 kW的Helmholtz型双尾管脉冲发动机,建立了脉冲发动机燃烧室内气流压力、温度及燃油消耗率的测试系统.分析研究了油门开度对燃烧室内气流压力特性、温度以及发动机工作频率相互之间的影响关系.试验结果表明,随着油门开度加大,燃油消耗率在1～4油门开度下显著增加...     

Smoke Management Systems for Large Volume Space

Atria and other large volume space do not have the compartmentation that has traditionally been a major contributor of fire protection.The effectiveness of sprinklers in these large volume spaces is limited. For these reasons, smoke management systems for large volume spaces is of particular importance. Their primary goal is to maintain an enviroment in which the impact of smoke and heat on occupants is not life threatening. This involves keeping the height of the smoke layer above the highest level of occupancy for a defined period of time, longer than the expected time to evacuate the building. Three approaches to these systems are smoke filling , gravity smoke venting ,and smoke exhaust .This paper describes the design approaches to smoke management to achieve fire safety in atrium.     

石家庄地区一次西风槽系统下云物理特征的分析

摘 要河北省小麦主产区中南部地区春季最多的降雨系统为西风槽系统,为研究西风槽系统影响下的云物理结构特征,本文对2006年5月8日至9日一次西风槽过程,石家庄地区云物理特征进行分析。分析得到:本次西风槽降水云层薄并夹有干层,观测所得的云中含水量最大为0.30g/m3,平均含水量较低;石家庄地区处于西风槽底部,不利于降水的形成;另外,由于云中含水量较低和干层的存在使云滴和雨滴的蒸发,导致石家庄市降水只为1mm。     

Application of a Particle Swarm Optimization Algorithm in Truss Structure Optimal Design

The particle swarm optimization (PSO) algorithm developed in recent years is a stochastic optimization algorithm based on swarm intelligence. It possesses advantages such as being a simple concept, ease of implementation and low resource occupation. The PSO algorithm was adopted to solve the problem of size optimization of truss structures with stress and displacement constraints. We present the basic principle of the original PSO algorithm in detail, and then introduce a constriction coefficient to modify it. Moreover, reasonable values of the coefficients are proposed for the modified PSO algorithm. Several classical problems are solved using the modified PSO algorithm, and the results compared with those using traditional optimization algorithms and genetic algorithms. Numerical results show that the modified PSO algorithm has good convergence and stability, and can be applied to the size optimization of truss structures.     

基于区间分析的框架结构不确定性损伤识别方法

考虑实际结构易受荷载、环境温度和测试噪声等不确定性因素的影响,笔者基于区间分析原理提出框架结构不确定性损伤识别方法。利用测试的结构加速度响应数据,建立向量自回归模型,并采用其系数矩阵主对角线的马氏距离作为损伤特征指标。基于粒子群算法建立区间优化求解方法,并与传统的区间组合法和区间叠加法对比。通过提出的区间重叠率指标和区间名义值分别实现损伤定位和损伤程度的识别。数值模拟和实验室框架结构试验结果表明,区间分析能在测试数据较少时实现损伤识别,为损伤识别在实际结构中的应用提供了理论基础和技术手段。     

自适应加权最小二乘支持向量机的空调负荷预测

为了提高建筑空调负荷的预测精度,在分析空调负荷主要影响因素的基础上提出了一种基于自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)的建筑空调负荷预测方法。该方法根据预测误差的统计特性,采用基于改进正态分布加权规则,自适应地赋予每个建模样本不同的权值,以克服异常样本点对模型性能的影响。建模过程中采用粒子群优化(PSO)算法对模型参数进行优化,以进一步提高模型预测精度。基于DeST模拟数据将AWLS-SVM方法应用于南方地区某办公建筑的逐时空调负荷预测中,并与径向基神经网络(RBFNN)模型、LS-SVM模型及WLS-SVM模型作比较,其平均预测绝对误差分别降低了51.84 %、13.95 %和3.24 %,并进一步基于实际空调负荷数据将该方法应用于另一办公建筑的逐日空调负荷预测中。预测结果表明：AWLS-SVM预测的累积负荷误差为4.56 MW,亦优于其他3类模型,证明了AWLS-SVM具有较高的预测精度和较好的泛化能力,是建筑空调负荷预测的一种有效方法。     

旋转式肥料集排器的试验研究

针对4行油菜移栽机配套施肥要求,笔者设计了一款集排式排肥器。对影响总排量稳定性、各行一致性变异系数的凹槽宽度、出口宽度、转速进行了单因素和响应曲面试验。单因素试验结果表明：凹槽宽度为15~25 mm,出口宽度为15~25 mm,转速为40~50 r/min时,集排器性能基本达到设计要求。响应曲面试验结果表明：凹槽宽度为19.61 mm,出口宽度为20.74 mm,转速为45.3 r/min是满足集排器性能的最佳组合,此时总排量稳定性、各行一致性变异系数分别为3.89%、8.17%。试验结果说明集排器的性能可以基本满足国家机械行业标准对于多行施肥装置的要求,也说明了集排式排肥器具有一定的研究意义。     

罗非鱼池塘养殖溶解氧预测研究

为及时有效地掌握池塘养殖中溶解氧浓度的变化趋势,保障罗非鱼稳定高效养殖,在对罗非鱼池塘养殖实际情况进行研究和分析的基础上,采用粒子群算法对BP神经网络模型进行参数优化,针对无锡市2015 年8 月23—11 月4 日这段时间内南泉实验基地的水产养殖溶解氧进行预测。同时,将粒子群优化BP神经网络模型与BP神经网络模型的训练结果和预测结果进行对比。研究结果表明,PSO-BP优化模型的训练和预测结果远远优于普通BP神经网络模型,除异常点外,误差率基本均低于0.5%。同时,该模型收敛速度快,计算复杂性低,能够较好的体现和预测罗非鱼池塘养殖的溶解氧趋势,也为其他水质指标的预测提供了研究方向。