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1.
2.
农业收割期间排放的颗粒物是农忙期影响大气气溶胶组成的主要来源,因此明确农业收割期间排放的大气颗粒物排放特征具有重要意义。本实验立足河南省新乡市集约化农田实验基地,开展冬小麦区农业收割期间的大气颗粒物及其组分排放特征实验。结果表明收割期间的PMcoarse比其它时期高8.20%,农业站点收割时期的PMcoarse比其它时期高了72.22%,明确了其颗粒物污染特征为仅PM10升高,而非PM10和PM2.5同时升高,同时PM10的升高非PM2.5升高引起的;含量最高的前5种元素是Al、Ca、Fe、K、Mg;收割期间,Fe的特征比值最高为0.79;Ca2+和K+离子百分含量在PMcoarse中占比最高;特征值为0.81和0.78。综合水溶性离子和元素结果,Ca2+、K+、Fe浓度协同变化可作为小麦收割过程颗粒物对大气污染影响的指纹识别,以区别于其他污染类型;便于大气污染防治行政主管部门有针对性的查污、防污、治污,提高人民群众生活环境的空气质量。 相似文献
3.
杂环修饰的萘二酰亚胺(NDI)类化合物由于其独特的光电性能被研究人员广泛关注,并应用于有机场效应晶体管(OFETs)、有机太阳能电池中(OSCs)、传感器等领域。但是含有给受体单元的多元杂环萘二酰亚胺衍生物的合成并不容易,本文通过简单高效的方法设计合成了含有氮、硫原子的11个杂环类萘二酰亚胺衍生物,并通过紫外可见吸收光谱、循环伏安曲线和X射线衍射对其进行了物性研究。通过溶液旋涂法,制备了该材料的底栅底接触场效应晶体管器件,在空气中表现出p型半导体性能,当退火温度为140 ℃时性能达到最优,其空穴迁移率为0.2 cm2?V-1?s-1。 相似文献
4.
5.
模糊环境下多目标结构动力优化设计 总被引:5,自引:1,他引:5
考虑结构设计变量和多阶固有频率优化目标都具有模糊性,以适当方式形成了它们各自的隶属函数。顾及多阶固有频率目标和设计变量约束的最优性隶属程度,构造了多阶固有频率优化的模糊判决函数。形成了模糊环境下结构多阶固有频率动力优化设计方法。以空间杵架算例验证该方法的合理性和有效性。 相似文献
6.
7.
立交桥多跨连续梁复位监测 总被引:1,自引:0,他引:1
某立交桥在长期使用中,弯桥处多跨连续梁发生横向滑移近40cm,为此对该梁进行顶升和横移的复位施工。使用位移传感器对多跨连续梁的顶升和降落进行监测和控制,同时使用应变片监测多跨连续梁的应力。监测结果表明,相邻桥墩处的连续梁最大竖向位移差在3.40~7.89mm之间,连续梁产生的最大附加应力在-2.06~1.78MPa之间,连续梁没有裂缝产生,从而确保了多跨连续梁在复位施工中的安全。同时对钢支架的应力进行监测,得出钢管混凝土柱始终处于严重偏心受压状态的结论。在长时间监测中,采取分段测试然后测试数据累加的方法,减小了应变仪连续使用中的漂移问题。该桥的监测方法也可以用于其它桥梁的施工中。 相似文献
8.
本文通过反应力场来研究中性双甘氨肽与高取向热解石墨的碰撞动力学过程,分别模拟初始入射角度为0o、20o、45o和70o以及入射能量为481.5 kJ/mol和表面温度为677 K的情况,并且确定和分析了散射产物的角度分布、平动能分布、内能分布和表面滞留时间分布. 双甘氨肽是一种多原子分子,具有较多的低频振动模式和较强的表面吸附相互作用,这些使得碰撞过程的表面滞留时间较长和容易造成能量损失,尤其是表面法线方向. 由于碰撞分子的动量沿表面法线方向上明显地发生损失,而沿表面平行方向上的动量则会大部分保留,因此,其散射角通常会呈现出超镜面反射分布,并且末态的平动能要远小于所谓硬立方模型的预测值. 本文加深了多肽分子与高取向热解石墨碰撞及其能量转移过程的认识和理解,有助于设计在稀薄大气中收集这类大分子的中性气体浓缩器. 相似文献
9.
为研究设计一种柔软度高、环境适应性强的新型仿生机器鱼,模仿鲨鱼外形及鲔科鱼类的游动姿态,设计了一种采用液压柔性驱动结构的仿生机器鱼.针对单关节液压驱动柔性机器鱼存在其C型摆动姿态不符合鲔科鱼类摆动规律的问题,采用两关节液压柔性驱动模拟鱼类S型摆动,并根据液压柔性驱动器原理设计仿生鱼的内部结构.依据理论波动方程确定机器鱼的摆动幅值,借助数值模拟计算施加在柔性驱动器内部的压强载荷大小,并分析计算液压柔性驱动器的驱动效率.应用有限元分析软件模拟仿生鱼在流体中的自主游动过程,并将两关节机器鱼与单关节机器鱼的自主巡游过程进行对比仿真,获得两种机器鱼在流体中自主巡游时的运动姿态、游动速度及流场情况.结果表明,在相同的频率与尾鳍摆幅下,两关节柔性机器鱼的巡游平均速度为0.29 BL/s(BL为鱼体体长),高于单关节机器鱼巡游平均速度0.15 BL/s,且由速度矢量图可得出两关节仿生鱼的S型摆动姿态更接近真实鱼类摆动规律,并在运动过程中会产生一系列离散的反向卡门涡街,推进效率高. 相似文献
10.
Information encoding plays a crucial role in neuroscience. One of the fundamental questions in cognitive neuroscience is how the brain encodes external stimuli in the sensory cortex. We use a network model based on the Hodgkin–Huxley type to study the information transmitting including its storage and recall. The model is inspired by psychological and neurobiological evidence on sequential memories. The model contains excitatory and inhibitory neurons with all-to-all connections whose architecture has two layers. A lower layer represents consecutive events during the information encoding process, and the upper layer is used to tag sequences of events represented in the lower layer. The spike-timing-dependent plasticity learning rule is used for sequential storage of excitatory connections between the modules. Computer simulations demonstrate that the synchronization status of multiple neurons is dependent on the network connectivity patterns, and also this model has good performance for different sequences of storage and recall. 相似文献