新型循环冷凝固相微萃取方法的研究

首次提出一种新型循环冷凝萃取(CC-SPME)方法,并以乙硫醚为研究对象进行了分析检测。实验优选条件得出CC-SPME法的萃取时间,溶液加热温度和解吸时间分别为25min,75℃,4min。该方法的重现性,检测限以及回收率分别为7.54%,0.010mg/L,97%。实验表明,此方法的线性很好,而且与传统的浸入萃取法和顶空萃取法相比,具有更高的灵敏度。故而CC-SPME法是一种简单且灵敏的分析检测方法,值得做进一步探讨。     

柴油发动机隔振方面的仿真研究

本文主要研究模糊控制技术在柴油发动机隔振系统中的应用，将模糊控制技术引入柴油发动机隔振主动控制系统，针对柴油发动机隔振模拟实验台架的振动特点，建立了控制系统数学模型，进行了柴油发动机隔振模拟实验台架垂直方向的仿真研究。     

祁连山—河西走廊地区5级以上地震前水氡短临异常特征

在充分整理单台水氡资料的基础上,对发生在祁连山—河西走廊活动断裂系的5级以上地震进行了短临阶段水氡异常的分析研究。内容主要包括:异常出现的频次、持续时间、异常结束到发震的时间、异常的范围等。进而对该地区5级以上地震水氡短临前兆异常的特征作了归纳。     

活性污泥吸附重金属Cr6+的研究

以活性污泥为材料，采用不同时间、温度、pH进行吸附重金属Cr^6 的研究。实验结果表明，当吸附时间为15min，吸附温度为28℃，吸附pH=7时具有较好吸附效果。在此条件下，当重金属Cr^6 浓度为50mg/L，其吸附率可达97．2％。     

高速公路路线选择与地质灾害关系的研究

本文通过一条高速公路路线勘选的工程实例，研究了高速公路路线选择与地质灾害间的关系。认为，路线选择前，路线走廊及周围地区现时及未来地质灾害的勘查至关重要。这些灾害包括水库塌岸、洪水、断层和断裂带、滑坡、泥石流、崩塌等，路线选择应尽量避开这些灾害地区。对不能避开的地质灾害，应视其特征用不同方法治理，同时应兼顾工程造价、环保及行车舒适等情况。     

以人为因素为中心的航空安全多级模糊综合评价

在航空安全中,根据SHEL模型,以人为因素为中心,列出影响航空安全的一级和二级指标进行多级模糊综合评价,得出各指标对航空安全的影响权重,从而采取相应措施,即加强组织内的横向纵向沟通交流,加大机务方面的培训力度,严格按照标准操作程序,形成公正合理、积极向上的企业文化,以提高航空安全.     

风险管理在民航事故预防中的应用

基于对航空安全极端重要性的深层次思考,将危险源辨识、风险评估和风险控制应用到民航事故预防中,对诱发事故的各种潜在因素进行分析、估计和评价,把1994-2003年的民航事故数据应用到风险水平矩阵中,得出人为因素失误和组织失调时的风险是不可接受的;进而提出风险控制措施,使人安全地与技术结合,并融入培训、管理政策或操作程序之中,有效减少人为失误;导致飞机事故的所有因素共同形成一个事故链,针对事故链中的每一个环节采取相应的措施,并协调好他们之间的关系有效地预防民航事故的发生.     

乌达煤矿采空区煤自燃影响因素评价分析

应用层次分析理论,选择影响乌达煤矿采空区煤自然发火的主要因素即煤的自燃倾向性、煤层的赋存条件、开采技术水平等,进行分析计算。依据层次分析法确定了采空区煤自燃各影响因素的权重系数,并对其进行总排序,最后进行综合评定各采空区煤自燃影响因素。评定结果表明:煤自燃倾向性M、煤的硫含量L、回采工作面推进速度g、地质构造d等是影响采空区煤自燃的主要因素。为制定相应的开拓开采方案和有效的防火措施,提供了科学的理论依据和切合实际情况的评价方法。     

单板层积梁弯曲破坏的试验研究与分析

在万能力学试验机上测试由高频热压方法制造的桦木和椴木单板层积梁的密度、静曲强度(MOR)、弹性模量(MOE)和水平剪切强度等力学性质;讨论LVL(单板层积材)梁受弯曲、水平剪切载荷时的主要破坏形式并得出相关结论。测试结果表明,在该试验条件下,桦木和椴木LVL梁具有较大的密度、MOR和较高的MOE。其主要物理力学性能受树种的影响较大,桦木LVL梁的主要性能均优于椴木LVL梁。当LVL梁受弯曲破坏时,其主要破坏形式为整体断裂破坏、开裂破坏以及混合破坏等3种;受水平剪切应力破坏时,以基材剪切破坏和胶层剪切破坏两种形式为主。     

BP神经网络技术在交通工具火灾预警中的应用

通过对交通工具火灾成因机理以及现有典型交通工具火灾实例的分析研究,建立了预警评价指标体系。根据非线性理论和模式识别原理以及交通工具火灾的特点,采用基于BP神经网络的智能灾害诊断方法,对交通工具火灾发生的可能性和危险性进行评估和预测。研究表明:BP神经网络方法是解决非线性系统问题的一种有效方法,与传统的预警方法相比,该方法具有速度快、效率高、可信度好、自学能力强等特点。采用BP网络进行交通工具火灾预警时,只需输入影响交通工具火灾发生的相关指标因素,网络便可在较短的时间内得出可靠的预警结果。