基于遗传算法的汽车零部件渐变可靠性演化分析

传统的汽车零部件渐变可靠性演化分析方法在分析上准确度较低,为此设计一种基于遗传算法的汽车零部件渐变可靠性演化分析方法。建立可靠性指标以及故障类型分布函数,选取合适的疲劳理论,判断零件形变的等效应力,并采用累积损伤法预测某一汽车零部件所产生的疲劳损伤,计算零部件临界失效状态,采用遗传算法确定汽车零部件剩余寿命,以此完成基于遗传算法的汽车零部件渐变可靠性演化分析。实验对比结果表明,此次设计的基于遗传算法的汽车零部件渐变可靠性演化分析方法比传统分析方法分析准确度高,很好的反应车辆在磨损状态下可靠性变化情况,为车辆零件的磨损渐变可靠性提供理论参考。     

片式电阻防硫化可靠性技术研究

针对某模块产品中片式电阻出现硫化失效问题,通过对片式电阻硫化的机理研究,结合高可靠非封闭结构产品及使用环境要求,开展了多种质量等级电阻、工艺方案、工艺材料的耐硫化环境试验。通过多组试验的对比,提出了非封闭结构产品中片式电阻防硫化的可靠性技术解决方案。     

汽车前风挡玻璃油雾现象分析及管控建议

本文采用FTIR/GCMS/PY-GCMS联合分析手段对某车型前风挡玻璃内侧油雾成分进行了分析,结果表明油雾的主要成分为邻苯二甲酸酯类物质。基于油雾产生的实际工况及油雾产生的基本原理推断,油雾产生的原因为车内环境内SVOC物质挥发并在前风挡玻璃内侧冷凝所致。针对邻苯二甲酸酯类SVOC物质的管控,本文通过对比分析行业内主流的重量法及光泽度法的优缺点,基于车内环保属性及实际应用场景风险管控角度,提出了雾化指标应同时管控重量法及光泽度法的技术建议。     

基于TiO2载体的锰铈系低温SCR脱硝催化剂研究进展

开发低温、高活性、高抗硫抗水性能的选择性催化还原(SCR)脱硝催化剂已成为国内外的研究热点。综述了基于TiO2载体的锰铈系低温脱硝催化剂的脱硝性能,探讨了助剂掺杂改性、制备方法、反应条件等对催化剂脱硝性能的影响,总结了现有低温脱硝催化剂的技术难点,指出SCR催化剂的研究需要着重考虑以下几方面:深入研究催化剂的反应机理和中毒机理;研究催化剂的循环再生;探究拓宽催化剂温度窗口,使其适应不同的温度条件。     

京杭运河杭州段水体污染和细菌群落结构特征

为了解人类活动对城市河道水体污染和细菌群落的影响,选取京杭运河杭州段进行了分季节采样研究。测定了水体的环境与水质参数,分析了细菌丰度、胞外酶活性和群落结构变化。结果显示,从上游到下游,水体中高锰酸盐指数、氨氮、总氮以及细菌丰度和β-葡萄糖苷酶活性大体呈递增趋势,冬季水体总体污染水平及细菌丰度均显著高于其他季节。水体中细菌的主要种类集中在变形菌门(Proteobacteria)、放线菌门(Actinobacteria)、拟杆菌门(Bacterioidetes)、厚壁菌门(Firmicutes)和蓝藻门(Cyanobacteria),所占比例分别为37.8%、24.3%、18.9%、10.8%和8.1%,属于黄杆菌(Flavobacterium)、厚壁菌(Firmicutes bacterium)和放线菌(Actinobacterium)的细菌是水体中大多数时间的优势细菌。限制性排序分析显示,水体细菌群落结构从上游到下游差异明显,高锰酸盐指数和总氮是关键影响因子。杭州市区由人类活动产生的污染物输入是京杭运河杭州段的主要污染源,水体细菌群落对水体污染物的变化有着明显的响应。     

西南山地区域森林火险综合预报模型研究——以重庆市为例

森林火灾严重破坏森林生态系统的结构和功能,针对其风险预报开展研究具有重要的理论意义和应用价值。通过融合气象、地表覆盖和人类活动等要素的方式构建森林火险综合预报模型,是西南山地区域森林火险综合预报业务化应用的重要发展方向。基于《森林火险气象等级》国家标准(GB/T 36743-2018),本文研究首先构建了重庆市森林火险气象风险预报模型。然后通过融合可燃物因素和人为因素的方式,进一步构建重庆市森林火险综合预报模型。最后利用历史火点数据针对上述两类模型的精度进行对比和分析。研究结果表明:重庆市森林火灾发生次数较多,且呈现出季节性规律;重庆市森林火灾的发生不仅受到气象条件的影响,而且受到地表覆盖和人类活动等多种要素条件的共同影响;与森林火险气象风险预报结果相比,森林火险综合预报结果在空间分布上具有更高的精细程度;森林火险综合预报模型能有效提高森林火险等级预报精度。     

基于ZIF-L的微固相萃取技术测定地表水中痕量典型多环芳烃

制备类沸石咪唑酯骨架ZIF-L材料,将其用作微固相萃取吸附剂,处理水中萘、苊、苊烯、芴、菲、蒽、荧蒽、芘等8种痕量典型多环芳烃,再用HPLC测定。试验表明,ZIF-L对上述多环芳烃的萃取效率明显高于商品化萃取材料C 18和多壁碳纳米管。方法在0.100μg/L^200μg/L范围内线性良好,方法检出限为0.02μg/L^0.03μg/L,标准溶液5次测定结果的RSD为4.7%~9.5%,实际水样加标回收率为84.5%~115%。将该方法用于北太湖5个点位水样的测定,测定值为未检出~3.40μg/L。     

基于物联网技术的多能源设备数据采集方法

针对宁东新能源化工基地水、电、气、热、冷等多能源设备数据采集速率低,质量差的问题,提出了1种基于物联网技术的多能源设备数据采集方法。本方法综合考虑水、电、气、热传感设备的监测细粒度、联动控制策略等因素,建立多能源设备数据采集模型。在此基础上,基于物联网技术,对多能源设备进行并发数据采集,实现多采集策略协同处理和高速采集,并按目标时间将多能源设备采集数据分类存储在智能融合终端中,以开展综合能源边缘控制。应用结果表明：本方法可面向综合能源多尺度采集性能指标和差异化数据结构,实现多能源数据自趋优协同采集,提高多能源采集的准确性与传输效率。