研究了微型变压吸附(PSA)制氧时空气量、分子筛、吸附时间、吸附塔高径比等因素对产品气浓度和流量的影响.产氧量与空气量之比约为15~18,氧气收得率约为25%~30%.分子筛品种对制氧效率有重要影响,分子筛量与产氧量基本成线性关系.对于给定的条件,存在最佳的吸附时间.高径比对产品气浓度的影响与产氧量有关,浓度随高径比增加而增加

基于炉渣结构的共存理论,建立了CaO—MnO—SiO2三元渣系组元作用浓度的计算模型,考察了碱度、温度对组元MnO作用浓度NMnO的影响.结果表明:模型计算值NMnO与文献实测活度值aMnO非常吻合,说明本模型能够较好地反映该渣系的结构本质;当B2.0时,NMnO随着碱度的增加而降低;在低碱度范围内,碱度对NMnO的影响更为明显;温度对NMnO的影响则不是很明显

基于在重庆天府矿业有限责任公司三汇一矿2124综采工作面的现场实验,对该矿钻屑量与矿山压力、瓦斯压力的关系进行了研究.表明工作面经过钻孔卸压后的矿山压力分布规律:卸压区宽度约为5 m,5～11 m为塑性区,11～20 m为弹性区,20 m以后为原始应力区.在严格按照操作规程要求施钻的前提下,钻屑量在矿山应力峰值前呈线性增加,峰值后呈线性减少.结合长壁工作面矿山压力、瓦斯压力分布规律理论分析,推导出钻屑量与矿山压力、瓦斯压力之间存在正相关关系;在固定瓦斯压力时,钻屑量随着矿山压力正向变化;在相同矿山压力时,钻屑量随着瓦斯压力正向变化

根据组合柔性结构的结构参数对其变形特性的影响,对组合柔性结构进行了分类,并给出了组合柔性结构中柔性杆存在非线性变形的条件.考虑柔性结构的变截面特征和非线性变形的问题,对组合柔性结构的变形特性进行了分析,建立了变形求解的非线性柔性模型.最后设计并加工了一种柔性铰链-柔性杆组合结构,分别采用伪刚体模型、拟柔性模型和非线性柔性模型对其变形进行理论计算,同时采用静电驱动方式对组合柔性结构的变形进行测试.结果表明,非线性柔性模型的计算结果与实验测试结果最接近,证明了此模型和分析方法的有效性

利用KKSO多相场模型,对亚共晶模型合金的层-棒转变过程进行模拟.结果表明,共晶形态的层-棒转变不是突变而是在一定成分范围内渐变的.在各向同性界面能条件下,当次要相体积分数远小于1/π时,共晶形态将发生层-棒转变,该相以棒状形式存在;当次要相体积分数在1/π附近时,层片共晶不完全向棒状共晶转变,且随着次要相体积分数的增大,转变时刻推迟;当次要相的体积分数远大于1/π时,层片状共晶不再向棒状共晶转变.共晶形态的层-棒转变趋势与初始层片间距有关,模拟结果与实验结果定性一致

用金相显微镜、扫描电子显微镜及X射线能谱分析仪、X射线衍射分析仪对江苏淮阴高庄战国墓及四川绵阳石塘乡东汉墓出土的四件焊料样品进行检测分析.结果表明,焊料为锡铅二元合金.其中从一件铜器腿中发现的游离焊料,铅的平均质量分数为68.1%,锡21.4%,组织由铅锡α相和β相组成.而在与两件铜器上焊接点接触的焊料,不仅含有锡、铅,还含铜,铜的质量分数分别为1.6%和3.8%.在铜器与焊料接触点截面样品上,有铜锡η相(Cu6Sn5)由焊料与青铜本体相接触的界面向焊料深入,呈一个个相连的小扇贝形凸起状.在焊料基体上也存在块状η相.其生成原因是在焊接时熔化成液相的铅锡焊料与基材青铜接触,基材中的铜溶解在熔融的焊料中与锡发生反应,在界面处和焊料内部生成铜锡金属间化合物

用真空蒸镀法在金刚石表面镀覆Ti层，并经扩散处理使金刚石表面形成TiC膜，实现了金刚石表面的金属化.X射线衍射分析证实了TiC的存在，利用XPS定量分析验证了在金刚石表面碳原子与钛镀层之间的反应扩散模型.经表面金属化的金刚石烧结体的力学性能测试表明，金刚石与粉末合金界面上的结合得到增强

使用以稳定的ZrO2为电解质的高温固体电解质电池电动势方法测量了Ni3Ga非整比金属间化合物1073至1273K均相范围内Ga的活度,计算了偏摩尔焓和偏摩尔摘等热力学性质.考虑4种点缺陷,即分别在2个亚晶格上的反结构原子和空位共存于该Ll2型化合物中,各缺陷生成自由能为可调参数:Ef(Aβ)=0.60eV,Ef(Bα)=0.60eV,EfV(α)=1.5eV,EfV(β)=2.0eV,用统计热力学方法推导了Ni3Ga非整比化合物均相范围内缺陷浓度及其与温度和成分的关系,得到1123K时整比处的无序参数α'=0.0009

通过在库尔勒地区现场土壤、实验室内含水饱和土壤和土壤模拟溶液中埋设和浸泡试样的方法,利用SEM,EDS,XRD等手段以及失重法对X70钢在库尔勒土壤中腐蚀行为进行了研究.结果表明,在实验期间内,三种不同环境下的腐蚀速率大小顺序为:模拟溶液>现场土壤>饱和含水土壤.这因为在现场实验中,土壤中存在微生物腐蚀而使X70钢腐蚀速率较高;在含水饱和土壤中,水分降低了土壤透气性,土壤阻碍了离子交换,腐蚀速率大大降低;在模拟溶液中,电化学反应非常容易进行,腐蚀速率很高

将一种机器学习算法——支持向量机引入到软岩工程支护设计领域,并根据问题需要提出了一种支持向量机回归算法且编制了相应的计算程序.工程算例证明,这种算法在学习样本数量很少的情况下就可以得到很高的预测精度,且具有推广性能好的优点,避免了人工神经元由于存在过学习问题而带来的网络参数难以确定的弊病,为类似工程的支护设计提供了一种新的途径