空空导弹新研元器件振动试验条件探讨

空空导弹新研元器件是空空导弹重要组成部分,振动试验是考核新研元器环境适应性的一项重要环境试验,目前的问题是如何制定合理可行的新研元器件的振动试验条件。为了研究空空导弹新研元器件开展多个振动试验时是否存在过试验考核或者重复试验考核问题,对空空导弹新研元器件相关标准、规范及空空导弹要求的振动试验条件进行整理、归纳,对比分析了振动量级、振动时间,得出空空导弹新研元器件可以只按照有关标准、规范规定的振动试验条件考核其振动特性即可,可以不开展空空导弹要求的振动试验。     

应城市农村居民点人口和用地规模预测

预测2020年应城市的农村居民点人口规模和用地规模。分别利用自然增长法、时间序列分析法和灰色系统等方法预测2020年应城市的农村人口规模;利用人均定额指标法预测2020年应城市农村居民点的用地规模。研究结果显示:(1)利用自然增长法预测2020年应城市农村人口规模为62.74万人;(2)利用时间序列分析法预测2020年应城市农村人口规模为64.4万人;(3)利用灰色系统法进行微分方程模型拟合,预测2020年应城市农村人口规模为65.48万人;(4)通过以上三种方法的预测结果比较得出2020年应城市农村人口的平均规模为64.2万人;(5)利用人均定额指标法预测2020年应城市农村居民点用地规模将达7704 hm~2。研究结论为应城市城乡建设用地增减挂钩项目开展奠定坚实基础。     

非稳态条件下人工湿地水流规律及其对水力停留时间的影响

由于降水的随机性,处理农业或城市径流的人工湿地通常在进水水量波动的非稳态条件下工作.为研究在非稳态条件下人工湿地的水流规律,在基于时间轴的多点示踪剂试验的基础上,利用RTD(水力停留时间分布)探讨了单峰和双峰两种水力冲击非稳态条件下水平潜流人工湿地中的水流规律.结果表明,非稳态过程的水量变化对不同时刻流入人工湿地的液体的RTD影响明显.用基于出水流量的非线性无量纲时间变量(φ)对原始RTD进行归一化处理,所得的RTD浓度曲线[C'(φ)]在整个非稳态过程中相对稳定,具有相似的倾斜度、峰值时间(单峰冲击下为0.83~1.00,双峰冲击下为0.87~1.08)、重心位置(单峰冲击下为1.08~1.25,双峰冲击下为1.05~1.25)及相关统计学参数,表现出一种独立于流量变化之外的相对稳定的特征水流规律.与稳态基流量下的t_mean(平均停留时间)相比,水力冲击使人工湿地t_mean呈冲击前持续缩短、冲击后又快速回升的趋势(单峰、双峰冲击下最大值与最小值相差分别约为30和32 h);而t_mean'(归一化平均停留时间)在非稳态过程中却相对稳定(单峰、双峰冲击下最大值与最小值相差分别约为0.15和0.20),适合作为非稳态下表征人工湿地水流规律和停留时间的特征参数.研究显示,归一化RTD易于模拟,可用其描述非稳态下人工湿地的水流规律以及水流规律对污染物接触反应时间的影响.      

生物酶强化厌氧消化去除污泥中的PhACs

为降低污水污泥中药理活性化合物（PhACs）产生的环境风险,利用生物方法强化污泥厌氧消化,提高其去除效果.以CFA（氯贝酸）、TCS（三氯生）、DCF（双氯芬酸）、CBZ（卡马西平）4种典型的PhACs为目标污染物,利用气相色谱-质谱联用仪（GC-MS）定量分析污泥中的目标物,探究外加生物酶联合污泥厌氧消化法强化对PhACs的作用效果.结果表明,随着SRT（污泥停留时间）的增大,目标物的去除率有一定程度的增大,特别是在高温条件下,当SRT由7 d增至20 d时,CFA的去除率增长了45%;木瓜蛋白酶对中高温系统中CBZ的去除效果最佳,分别为63.8%和67.5%,同时对4种目标物总的去除率最高,分别为57.3%和61.8%;添加溶菌酶试验中,4种目标物去除效果差异较大,中温、高温系统中对TCS的去除效果最佳为81.7%和80.9%,去除效果最差的是CBZ,去除率为40.4%和33.5%;纤维素酶处理中,4种目标物的去除率均小于60%.混合生物酶试验中,高温条件下更易去除PhACs.研究显示,生物酶强化污泥厌氧消化能有效去除污水污泥中的PhACs.      

HRT对CO2-MBfR去除高SO42-废水中NO3--N的影响

针对含NO₃^--N与较高浓度SO₄^2-实际工业废水处理较难的问题,考察了不同水力停留时间（HRT）下连续运行的CO₂-氢基质膜生物膜反应器（CO₂-MBfR）处理模拟废水和实际工业废水的性能,结果表明,2种废水的出水NO₃^--N浓度均随着HRT的减小而增大,模拟废水中NO₃^--N的处理效果和电子通量分配比例均优于实际废水,但其电子通量分配的格局基本不变：NO₃^--N和SO₄^2-的电子通量分别在90.09%~97.49%和2.51%~9.91%左右.要实现实际废水总氮达到15mg/L的排放标准,需维持HRT不少于10.4h.     

基于机器学习方法的安全帽佩戴行为检测

施工现场作业人员是否佩戴安全帽主要依靠人工检查,存在监管效率低、时效性差等问题,为了实时自动监管作业人员是否佩戴安全帽,提出1种基于机器学习的安全帽佩戴行为检测方法。首先利用深度学习YOLOv3算法检测出现场视频中的施工人员脸部位置,根据安全帽与人脸的关系估算出安全帽潜在区域;然后对安全帽潜在区域图像进行增强处理,使用HOG（方向梯度直方图）提取样本的特征向量;再利用SVM（机器学习的支持向量机）分类器对脸部上方是否有安全帽进行判断,进而实现对施工人员安全帽佩戴行为的实时检测与预警。以某高铁站施工现场为例进行验证,研究数据表明在施工通道和塔吊作业区域,该方法可实时有效检测出工人未佩戴安全帽的行为,识别率达90%。     

城市综合管廊燃气舱室输气管道泄漏扩散规律研究

为了掌握输气管道在城市综合管廊舱室泄漏扩散的基本规律,采用FLUENT软件,针对管廊正常通风—泄漏报警—事故通风—警报解除的全过程进行动态分析。首先在正常通风速度建立的稳态风场中,模拟天然气在不同管输压力下发生小孔泄漏后的报警时间,根据首个响应的报警器的位置判断泄漏源位置。结果表明,当泄漏孔径为20 mm,通风速度为1.92 m/s,且泄漏源处于2个报警器中间时,管输压力为200,400,800 kPa时对应的报警时间分别为10.4,6.7,4.5 s。事故通风速度下,对不同管输压力的天然气扩散进行分析,当天然气朝逆风侧扩散时,随动量逐渐减小而到达不同的边界坐标。同时,环境大气压的降低不仅会缩短报警器的首次报警时间,还能延长总扩散距离。预测所得的天然气爆炸上下限浓度区移动速度有助于动态了解处于爆炸上下限浓度之间气体的实时位置。解除报警时间与进风口风速呈近似线性关系,可为现场救援队伍选择经济通风量提供理论指导。     

不同煤质煤尘层最低着火温度特性及其影响因素研究

为研究不同煤质的煤尘层最低着火温度特性及其影响因素,选取褐煤、长焰煤、不粘煤、气煤、焦煤、瘦煤、贫煤和无烟煤8种不同变质程度的煤尘样品,测试分析8种煤尘层的最低着火温度及最低着火温度工况下煤尘层着火类型、着火时间,并研究了粒径和煤尘层厚度对煤尘层最低着火温度的影响。结果表明,随变质程度由褐煤逐渐增大,最低着火温度T_L由290℃不断增大。褐煤、长焰煤、不粘煤和气煤为a类着火,其着火时间较为接近,均值为19. 5 min,而焦煤、瘦煤和贫煤为c类着火,着火时间均值为11 min,表明随变质程度增大,虽然TL增大,但着火时间明显缩短。通过分析最低着火温度工况下不同煤质的温度T-时间t变化情况,认为褐煤、长焰煤、不粘煤和气煤煤尘层温度曲线中出现明显上下波动现象,是因为煤尘层厚度有限,无法长时间积聚能量。通过构建TL与粒径r、煤尘层厚度d的三维空间拟合模型,发现粒径小、厚度大的煤尘层具有更大的着火敏感性和爆炸潜伏性,更应加强防范。     

固定源飞灰中PCDD/Fs的时间变化特性分析

对河北省某生活垃圾焚烧厂(固定源)飞灰中二恶英(PCDD/Fs)含量随时间的变化特性进行了分析,并结合美国、欧盟和国内排放标准限值和3种常见垃圾(医疗垃圾、生活垃圾和工业危险废弃物)以及PCDDs/PCDFs比值,分析了焚烧飞灰中PCDD/Fs特征。结果表明:2014年10月—2015年11月PCDD/Fs的TEQ变化范围为0.00322~0.671μg I-TEQ/kg,同时O8CDD(5.020%~34.19%)、2,3,7,8-T4CDF(0.764%~9.696%)和1,2,3,7,8-P5CDF(0.273%~8.575%)均在PCDD/Fs浓度中占据主要贡献率,2,3,4,7,8-P5CDF(12.12%~68.53%)在PCDD/Fs毒性当量中占据主要贡献率,并且均低于美国、欧盟和国内排放标准限值,同时发现PCDDs/PCDFs TEQ比值与焚烧垃圾类型存在一定关系;本研究样品中PCDD/Fs的合成机理符合从头反应的理论。     

The reaction times of drivers aged 20 to 80 during a divided attention driving

Objective: Many studies addressing age-related changes in driving performance focus on comparing young vs. older drivers, which might lead to the biased conclusion that driving performance decreases only after the age of 65. The main aim of the study was to show that changes in driving performance are progressive throughout the adult years.

Methods: A sample of 351 drivers aged 20 to 80 was assessed for their reaction times while driving between road cones. The drivers were exposed to 2 conditions varying according to task complexity. In single task conditions, the drivers performed a full stopping maneuver at a given signal; in dual task conditions, the drivers were distracted before the signal for stopping maneuver was triggered. Reaction times were compared across conditions and age groups.

Results: The results showed that both reaction times and variability of driving performance increased progressively between the ages of 20 and 80. The increase in both reaction times and variability was greater in the complex task condition. The high-performing quarter of elderly drivers performed equally well or better than younger drivers did.

Conclusions: The data clearly supported the claim that driving performance changes steadily across age groups: both mean reaction time and interindividual variability progressively increase with age. In addition, a significant group of older drivers was identified who did not show the expected age-related decrease in performance. The findings have important implications, suggesting that in relation to driving, aging is a progressive phenomenon and may lead to variety of driving performance; age-related studies of driving performance should put more emphasis on investigating changes across the whole driver age range rather than only comparing younger and older drivers.