大型空间环境模拟器真空系统配置技术研究

分别对国内外大型空间环境模拟器的真空系统配置进行了介绍,并对真空系统各个子系统的配置与技术特点进行了分析,重点针对大型空间环境模拟器真空系统中所需的真空抽气策略进行了研究,为后续超大型环境试验设备的研制和试验测试提供了参考。     

提升汇流环湿热环境适应性方法研究

目的提高汇流环在湿热环境下的适应能力。方法实物解剖,观察汇流环绝缘材料损坏情况、碳粉堆积情况,在不同温度、湿度下测试绝缘材料绝缘度、抗电强度,碳粉堆积和导电情况,比对不同绝缘材料性能,并找出最适合的绝缘材料,比对滚动汇流环、碳刷组件、刷丝组件,找到解决碳粉堆积的方法。结果汇流环受湿热影响会从接缝处和电缆连接处进入湿气,温度、湿度的上升会使得原绝缘材料性能下降,长时间使用汇流环,碳粉会在汇流环内堆积并受到湿热的影响而导电,局部密封汇流环可以减少湿气进入。PPO材料性能优异,可以替换原绝缘材料从而减少湿热的影响,使用刷丝组件替代碳刷可以避免碳粉的产生。结论综合运用局部密封、绝缘材料改进、碳刷组件改进三种措施,可以有效提高汇流环在湿热环境下的适应能力。     

包装箱用碳纤维增强复合材料贮存寿命研究

目的研究碳纤维增强复合材料贮存条件下的性能变化趋势和寿命评估。方法对碳纤维增强复合材料开展四个不同温度条件下的热氧老化试验,按试验周期定期取样开展冲击性能测试,对试验数据采用寿命预估方法进行处理,对材料性能进行预估。结果通过数据计算分别得到我国热带海洋、干热沙漠等典型气候条件下的碳纤维增强复合材料贮存寿命分别为17.21~35.89年。结论碳纤维增强复合材料具有较好的贮存性能,在较为严酷的热带海洋气候和给定的失效判据条件下,寿命预计为17.21年。试验和数据处理方法可以较好地预计材料的性能变化趋势和开展寿命评估。     

一种模拟动力学边界条件的环境振动试验方法研究

目的提高环境振动试验的可靠性。方法以某典型钛合金蜂窝夹芯壁板试验件为例,提出一种模拟试验件动力学边界条件的试验方法,在试验件周围引入弹性连接件,再通过刚性转接工装与振动台台面连接,以试验件在试验安装状态下的共振频率及振型节线位置为优化目标,以弹性连接件的外形尺寸及厚度为优化变量,对弹性连接件进行优化设计,从而模拟试验件真实的动力学边界条件。结果弹性连接件的优化设计使得试验件在试验安装状态下前两阶共振频率与试验要求相差小于8%,而且振型节线位置与试验要求基本重合,达到了模拟试验件真实动力学边界条件的设计目标。结论对于壁板类试验件,在传统刚性夹具的基础上引入弹性连接件的试验方法,可以较好地模拟试验件真实动力学边界条件,提高环境振动试验的可靠性,并且这种方法对试验费用及试验周期影响较小,具有良好的工程应用前景。     

南昌市冬季大气PM2.5中重金属元素来源分析及健康风险评价

采集2015年南昌市冬季大气PM_(2.5)样品,利用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)测定样品中重金属(V、Mn、Cr、Co、Ni、Cu、Zn、Cd、Ba和Pb)的含量,分析重金属的分布特征和来源,并对重金属健康风险进行评价。结果表明:采样期间PM2.5浓度总平均值为(29.74±16.82)μg/m~3,其中省外办最高,武术学校最低;各重金属元素总体平均浓度从高到低次序为:ZnPbCuMnBaNiVCrCdCo。因子分析结果表明:PM_(2.5)中重金属元素的来源包括道路交通尘和冶金化工排放、机动车尾气以及混合源。健康风险评价结果显示:PM_(2.5)中Mn对人体健康存在非致癌风险,其他元素(Cr、Ba、Co、Pb、Cd、Cu、V、Zn、Ni)基本没有非致癌风险;Cr对人体有较明显的致癌风险,Cd、Ni和Co对部分年龄段的人群(尤其是成年人)存在一定的致癌风险。     

环境升温过程对常温固化环氧树脂热力学性能的影响

目的提高常温固化环氧树脂体系的高温使用性能。方法采用常温固化剂T31、中温固化剂IPDA以及高温固化剂DDM作为混合固化剂,对E-44型和AG-80型混合环氧树脂体系进行常温固化反应,并分析环境升温过程对固化物热力学性能的影响。通过DMA分析、热变形测量、固化度测试,分别评价室温固化环氧树脂在环境升温过程前后的玻璃化转变温度、热变形量及体系内部的固化反应程度变化,并通过吸水率测试和弯曲强度测试对玻璃纤维布增强常温固化环氧树脂基复合材料的耐湿热性能以及高温条件下的力学性能进行分析。结果环氧树脂常温固化物的tg为85.21℃,经1.5℃/min的平均升温速率加热至90℃之后,该环境升温过程使固化物的固化度增大至92%以上,tg增长为132.06℃的同时热变形温度增大。其复合材料耐湿热性能提高,且100℃时弯曲强度的保持率为65%,对于加热至120℃的环境升温过程,固化物的固化度接近96%,tg增长为144.45℃的同时热变形温度进一步提高,其复合材料耐湿热性能改善程度更加明显,且130℃时弯曲强度保持率仍接近60%。结论常温、中温、高温混合固化剂的合理复配有助于环氧树脂体系在环境升温变化的诱导条件下发生梯度式固化反应,使体系内部的交联固化程度迅速升至较高水平,可以有效提高其玻璃化转变温度,显著改善常温固化环氧树脂体系在高温条件下的热力学性能。     

Monitoring Air Quality in Mountains: Designing an Effective Network

A quantitatively robust yet parsimonious air-quality monitoring network in mountainous regions requires special attention to relevant spatial and temporal scales of measurement and inference. The design of monitoring networks should focus on the objectives required by public agencies, namely: 1) determine if some threshold has been exceeded (e.g., for regulatory purposes), and 2) identify spatial patterns and temporal trends (e.g., to protect natural resources). A short-term, multi-scale assessment to quantify spatial variability in air quality is a valuable asset in designing a network, in conjunction with an evaluation of existing data and simulation-model output. A recent assessment in Washington state (USA) quantified spatial variability in tropospheric ozone distribution ranging from a single watershed to the western third of the state. Spatial and temporal coherence in ozone exposure modified by predictable elevational relationships ( 1.3 ppbv ozone per 100 m elevation gain) extends from urban areas to the crest of the Cascade Range. This suggests that a sparse network of permanent analyzers is sufficient at all spatial scales, with the option of periodic intensive measurements to validate network design. It is imperative that agencies cooperate in the design of monitoring networks in mountainous regions to optimize data collection and financial efficiencies.     

Analysis of pollutant levels in central Hong Kong applying neural network method with particle swarm optimization

Air pollution has emerged as an imminent issue in modernsociety. Prediction of pollutant levels is an importantresearch topic in atmospheric environment today. For fulfillingsuch prediction, the use of neural network (NN), and inparticular the multi-layer perceptrons, has presented to be acost-effective technique superior to traditional statisticalmethods. But their training, usually with back-propagation (BP)algorithm or other gradient algorithms, is often with certaindrawbacks, such as: 1) very slow convergence, and 2) easilygetting stuck in a local minimum. In this paper, a newlydeveloped method, particle swarm optimization (PSO) model, isadopted to train perceptrons, to predict pollutant levels, andas a result, a PSO-based neural network approach is presented. The approach is demonstrated to be feasible and effective bypredicting some real air-quality problems.     

秦皇岛市空气质量现状及预测

依据秦皇岛市５年的空气监测资料，对该市环境空气质量的现状进行了分析，并采用不同方法对该市空气环境污染物进行了预测     

用EXCEL进行精密度-偏性分析质控数据处理

利用EXCEL强大的数据处理功能，可以方便地对精密度—偏性分析质控数据进行处理，具有较高的推广价值。