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含局部减薄高温管道的极限载荷研究

含局部减薄高温管道的极限载荷研究

作者：甘家贵华东理工大学

学位级别：硕士

本文主要是在前人的对含局部减薄常温管道极限载荷研究的基础上,针对高温下长时服役管道的极限载荷进行研究,同时考虑由于腐蚀原因产生的局部减薄。本文首先利用Ramberg-Osgood弹塑性本构方程,结合损伤力学理论,推导了含有初始蠕变损... 详细信息

本文主要是在前人的对含局部减薄常温管道极限载荷研究的基础上,针对高温下长时服役管道的极限载荷进行研究,同时考虑由于腐蚀原因产生的局部减薄。本文首先利用Ramberg-Osgood弹塑性本构方程,结合损伤力学理论,推导了含有初始蠕变损伤的弹塑性本构。对10CrMo910材料进行了蠕变实验,通过不同的实验时间以得到不同蠕变损伤的材料,然后再对这些材料进行高温短时拉伸,得到不同损伤对应的应力应变曲线。将试验得到的应力应变曲线和含损伤的弹塑性本构关系描述的应力应变曲线进行对比,表明两者之间有一定的吻合度。其次,在高温下服役的管道会逐渐产生损伤。在最大主应力控制的情况下,损伤从内壁到外壁是渐增的;在当量应力的控制下,损伤是从内壁到外壁则渐减。用得到的含初始蠕变损伤的弹塑性本构方程,对损伤沿壁厚均匀分布的管道进行极限载荷的分析,得到损伤对极限载荷影响的一般规律;在损伤沿壁厚变化的情况下,经对管道进行极限载荷分析,得到管道的极限载荷与最大损伤呈线性关系。最后,同样用含初始蠕变损伤的弹塑性本构方程对含局部减薄的管道,同时蠕变损伤沿着管道壁厚是从内而外变化的情况进行了有限元极限载荷分析,得到了蠕变损伤、缺陷尺寸和管道极限载荷三者之间的关系。

关键词：极限载荷蠕变损伤弹塑性本构管道局部减薄有限元分析

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烯烃催化裂解装置停车分析及对策

中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 2021年第12期 164-166页

作者：甘家贵中安联合煤化有限责任公司安徽淮南232090

烯烃催化裂解(OCC)装置是将甲醇制烯烃(S-MTO)装置副产的碳四碳五进行催化裂解反应产生丙烯和乙烯,从而提高乙烯和丙烯收率。装置在进行反应器切换过程中,反应器内温度在电加热器未投用情况短时间达到590℃,同时温度无下降趋势,最终造... 详细信息

烯烃催化裂解(OCC)装置是将甲醇制烯烃(S-MTO)装置副产的碳四碳五进行催化裂解反应产生丙烯和乙烯,从而提高乙烯和丙烯收率。装置在进行反应器切换过程中,反应器内温度在电加热器未投用情况短时间达到590℃,同时温度无下降趋势,最终造成装置停车。通过对切换过程的分析,找出反应温度上升原因,优化操作调整,避免非计划停车。

关键词：烯烃催化裂解反应温度丁烯浓度反应压力碳四碳五

基于多目标进化的超限超重货物运输专列路径优化方法

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中国铁道科学 2024年第3期45卷 138-148页

作者：张英贵刘家忱雷定猷中南大学交通运输工程学院湖南长沙410075

针对超限超重货物运输专列路径优化问题,引入限界改造和桥梁加固要素,以铁路运能损失、运输时间和运输费用的最小化为优化目标,构建铁路超限超重货物运输专列路径优化模型;考虑专列同时运送多件超限超重货物的特点,设计货物综合投影算法... 详细信息

针对超限超重货物运输专列路径优化问题,引入限界改造和桥梁加固要素,以铁路运能损失、运输时间和运输费用的最小化为优化目标,构建铁路超限超重货物运输专列路径优化模型;考虑专列同时运送多件超限超重货物的特点,设计货物综合投影算法,并以Pareto支配关系框架下的NSGA-Ⅱ多目标进化算法为基础,结合基于移动不可行解的自适应惩罚函数的约束处理技术及超限超重货物运输专列开行特征,提出一种基于多目标进化的铁路超限超重货物运输专列路径优化算法。实例分析结果表明:该方法能高效合理地处理路径优化任务中的多个目标;与常用的3种约束多目标算法相比,设计的优化算法能使计算耗时降低0.24%~29.94%、超体积指标值提高4.25%~13.11%,并得到一组收敛性和多样性更好的相对最优方案。该方法克服了传统专列路径优化中单纯依靠经验或从备选方案中择优的弊端,可为铁路超限超重货物运输专列路径决策提供技术支持。

关键词：铁路货物运输超限超重货物运输专列路径优化多目标进化约束处理技术自适应惩罚函数

纤维素水热碳化形成不溶性聚合物的反应机理研究

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纤维素水热碳化形成不溶性聚合物的反应机理研究

作者：甘家渝东北电力大学

学位级别：硕士

木质纤维素生物质储量丰富,在水热碳化（HTC）的温和操作条件下,可以转化为半焦相,即水热炭。由于纤维素在木质纤维素中占主导地位,因此从纤维素入手研究HTC变得至关重要。实验结果表明,HTC产生的水热炭主要由基质和二次焦微粒组成。其... 详细信息

木质纤维素生物质储量丰富,在水热碳化（HTC）的温和操作条件下,可以转化为半焦相,即水热炭。由于纤维素在木质纤维素中占主导地位,因此从纤维素入手研究HTC变得至关重要。实验结果表明,HTC产生的水热炭主要由基质和二次焦微粒组成。其中,二次焦是指从生物质水解产生的溶解有机物在液体中缩合和聚合形成的部分,其形成机制尚不完全清楚。纤维素最初经过水解,随后经历一系列反应,生成关键的中间体,例如5-HMF等。这些中间体是向水热炭转化的关键反应物。因此,本研究采用Reax FF方法,从微观分子角度研究了生物质在水热条件下转化为水热炭的反应机理。本文建立了纤维素、HMF和水热炭的不同阶段模型,分阶段探索从纤维素水解所得HMF等中间体,通过缩聚和芳构化形成水热炭的整体反应机制,主要研究结论如下:首先,研究了温度、水和反应物对HTC过程中产物分布的影响。结果显示,高温加速了HTC反应过程,导致反应物在高温下聚合更快,但也增加了气态产物的分解。同时,水在HTC中扮演着溶剂和反应物的双重角色,这有助于阻碍含碳气体的形成,从而有利于HTC过程。最后,发现HMF和糠醛之间并没有相互作用,且糠醛的反应速度更快。在2200K的温度下,HMF可在3000 ps内聚合,形成不溶性聚合物。这些聚合物进一步聚合的同时发生芳香化反应,形成高芳香度的稳定分子片段。因此,聚合反应及芳构化反应是驱动HTC的两个基本过程,从而产生了具有无定形网状结构和高芳香度的不溶性聚合物。在该分子体系下,最大的水热炭原子数可超过1000个。接下来,研究结果表明HMF等呋喃类化合物经过复杂反应过程成功转化为多种具有芳香性的聚合物。因此,本研究以体系中多环芳烃(C15H12)为模型,通过波函数分析,深入研究了多环芳烃中间产物的反应位点和反应过程中芳香性的变化。结果表明,亲核反应最可能发生在C18位点,而亲电反应则倾向于在C25位点发生,这可能是下一步聚合反应的关键位点。此外,通过波函数分析中的多种定量评价方法,如ALIE和LEAE等,进一步证实了多环芳烃形成过程中的芳构化反应。最后,以2200 K分子体系下得到的C143H108O4为水热炭模型,深入探究了中后期HTC反应的压力（密度）、小分子结构和水的影响条件及相关HTC反应机制。模拟结果显示,在200 MPa的高压力（密度）下,有利于水热炭的形成。不饱和小分子的加入增加了分子间脱氢反应的可能性,这是促进下一步HTC反应的有利条件。特别地,在HTC反应的中后期,H2O的加入并不利于HTC反应进行,此举显著提升了体系中游离H的数量水平。因此,与无水条件相比,H2O的加入导致了分子体系形成富氢环境,从而不利于HTC反应的进行。此外,研究发现了HTC反应中后期的主要过程是大片段分子之间持续发生和重复的“聚合-分解-聚合”过程,这是一个从不稳定向相对稳定结构转变的过程,涉及着片段间的芳构化过程。结合波函数分析,观察到更大分子量和更高芳香度的聚合物在温度降到一定程度时,分子间的弱相互作用力开始占据主导,从而呈现成团现象,这可能是水热炭微粒呈现球状及核-壳结构的原因。综上所述,本文从微观层面系统地总结了纤维素转化为水热炭的影响因素和相关反应机制,为HTC的研究提供了新的见解。

关键词：反应力场密度泛函理论羟甲基糠醛水热碳化波函数

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基于自然梯度的语音信号盲源分离优化算法

武汉大学学报（工学版） 2024年第4期57卷 528-534页

作者：雷家贵茹国宝武汉大学电子信息学院湖北武汉430072

针对自然梯度算法在语音信号盲源分离中存在的稳定性差、分离性能不佳等问题,利用分离程度作为权重改进Pearson相关系数,将权重改进的相关系数作为控制步长的因子,从而使得步长的变化更加精准,减小随机扰动项对稳态的影响。同时充分利... 详细信息

针对自然梯度算法在语音信号盲源分离中存在的稳定性差、分离性能不佳等问题,利用分离程度作为权重改进Pearson相关系数,将权重改进的相关系数作为控制步长的因子,从而使得步长的变化更加精准,减小随机扰动项对稳态的影响。同时充分利用动量项“奖励一致的梯度,惩罚不一致的梯度”的特性,根据混合信号分离程度的变化方向决定动量项的增减,进一步提高了算法的收敛速度。试验结果表明:与现有的自适应步长自然梯度算法相比,优化算法的信噪比均值更高,方差更低,说明该算法的分离效果更佳,而且减小了对初始值的敏感性,鲁棒性更好;且优化算法的串音误差曲线进入稳态所需的迭代次数更少,说明该算法的收敛速度更快。

关键词：语音信号分离自然梯度自适应步长相关系数动量项

森林资源保护与生态环境建设协调发展对策研究

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中文科技期刊数据库（全文版）农业科学 2024年第8期 0146-0150页

作者：甘家安桂平市垌心乡乡村建设综合服务中心广西贵港537227

在国民经济迅速发展的时代背景下,广大人民群众充分认识到了森林资源的重要性。尤其是近年来生态环境问题日渐突出,管理部门必须对森林资源及林业发展问题引起高度重视。在环境保护工作方面,管理人员必须做到与时俱进,具备高瞻远瞩的思... 详细信息

在国民经济迅速发展的时代背景下,广大人民群众充分认识到了森林资源的重要性。尤其是近年来生态环境问题日渐突出,管理部门必须对森林资源及林业发展问题引起高度重视。在环境保护工作方面,管理人员必须做到与时俱进,具备高瞻远瞩的思想,尤其是在生态环境建设方面,应根据实际情况制定相应的法律法规条例,在结合当地经济发展工作的同时,采用多种方式对森林资源进行有机整合,在全面注重森林资源的质量和整体经济效益后,进一步实现森林资源保护和生态环境建设相关工作的协调发展。

关键词：森林资源生态环境建设协调发展

长梗绞股蓝叶片和根系养分含量对土壤养分及细根形态的响应

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西北农林科技大学学报(自然科学版) 2024年 1-9页

作者：秦凤园李豆豆文定梅甘家霞郭宝林孙超天津中医药大学中药学院中国医学科学院药用植物研究所

【目的】明确长梗绞股蓝叶片、根系养分含量随海拔的变化特征,以及其变化对土壤养分、细根形态的响应规律,为长梗绞股蓝在不同生境(土壤、海拔)下的养分利用策略奠定理论基础,助力长梗绞股蓝田间规范化栽培技术的提升。【方法】采用3个... 详细信息

【目的】明确长梗绞股蓝叶片、根系养分含量随海拔的变化特征,以及其变化对土壤养分、细根形态的响应规律,为长梗绞股蓝在不同生境(土壤、海拔)下的养分利用策略奠定理论基础,助力长梗绞股蓝田间规范化栽培技术的提升。【方法】采用3个种源的长梗绞股蓝(陕西八道、四川平武、甘肃康县)作为试验材料,于海拔510 m和1 150 m分别种植。在生长季末,采样测定土壤养分含量,长梗绞股蓝叶片、细根养分含量及细根形态特性(根长度密度、根表面积密度、根直径)。【结果】随海拔升高,土壤水解氮、有机质和有效磷含量显著增加,而土壤有效钾含量降低。在高海拔下,长梗绞股蓝叶片N、P含量较高,而叶片K含量较低;叶片养分含量与土壤养分的相同元素具有显著相关性,土壤有效磷对叶片多种养分影响显著。长梗绞股蓝细根C、P含量在不同海拔间无明显差异,在低海拔下不同种源细根K含量显著高于高海拔;土壤养分对细根K含量影响极显著。长梗绞股蓝的细根主要分布在10 cm土层,在0～10 cm土层长梗绞股蓝根长度密度占整个土层的82%,根表面积密度占整个土层的80%;叶片C含量、细根K含量与根长度密度、根表面积密度呈极显著负相关(P<0.01),而叶片P含量与根长度密度、根表面积密度呈显著正相关(P<0.05)。【结论】在长梗绞股蓝田间管理中可重点关注栽培地土壤P、K元素的利用情况,同时保证长梗绞股蓝生长环境资源分配的最优化。

关键词：长梗绞股蓝叶片养分细根养分土壤养分细根形态

后发企业从追赶到领先的赶超过程机制研究——以千分一公司为例

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管理案例研究与评论 2024年第3期17卷 430-447页

作者：童洪志彭湛礼甘家维重庆三峡学院工商管理学院重庆404020 广州大学管理学院广州528000

企业要想谋求大发展必须抓住机遇。当出现在位者合法性降低的机遇时,把握机会窗口的开启和内化成为后发企业存活甚至撬动未来市场的关键。基于千分一公司后发赶超的实践,探索后发企业由追赶到领先的赶超过程机制。研究发现,在位者合法... 详细信息

企业要想谋求大发展必须抓住机遇。当出现在位者合法性降低的机遇时,把握机会窗口的开启和内化成为后发企业存活甚至撬动未来市场的关键。基于千分一公司后发赶超的实践,探索后发企业由追赶到领先的赶超过程机制。研究发现,在位者合法性降低引发机会窗口的开启、后发企业赶超轨道和行为对机会窗口的内化,共同推动后发企业实现创新赶超目标。具体来说:(1)在后发追赶阶段,在位者实用合法性降低引发需求和制度双元交互机会窗口的开启,后发企业采取市场与能力融合战略轨道将机会窗口予以内化,依次通过机会感知能力、市场需求搜寻、资源整合能力、市场合法性获取、创新实验能力和市场偏好塑造实现市场领先和能力建构。(2)在领先维持阶段,在位者技术合法性降低引发技术单元主导机会窗口的开启,后发企业采取技术创新战略轨道将机会窗口予以内化,依次通过自主二次创新、自主颠覆性创新及混合开放式创新实现技术突破。最终构建出“在位者合法性降低—机会窗口开启—赶超战略轨道和行为匹配—赶超结果”的理论框架。

关键词：在位者合法性机会窗口后发企业赶超

融合学生知识状态与混沌萤火虫算法的习题推荐研究

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计算机科学与探索 2024年

作者：周楠董永权闫林克金家永贺步贵江苏师范大学计算机科学与技术学院徐州市云计算工程技术研究中心江苏省教育信息化工程技术研究中心

信息技术和人工智能的迅速发展正推动教育领域实现更智能化和个性化的进步，个性化教育旨在根据学生的知识状态和学习特点，提供个性化的学习内容和习题，以优化学习效果和体验。个性化习题推荐是智慧教育领域的关键环节，通过感知学生... 详细信息

信息技术和人工智能的迅速发展正推动教育领域实现更智能化和个性化的进步，个性化教育旨在根据学生的知识状态和学习特点，提供个性化的学习内容和习题，以优化学习效果和体验。个性化习题推荐是智慧教育领域的关键环节，通过感知学生的知识状态推荐适合的习题，有效提高学习效率和成绩。然而，传统的推荐方法忽视了学生的个性化需求和知识状态变化，导致推荐结果不准确。针对上述问题，本文提出了融合学生知识状态与混沌萤火虫算法的习题推荐模型（Exercise Recommendation fusing Student Knowledge State and Chaotic Firefly Algorithm，SKS-CFA-ER）。该算法框架包含两个核心模块：学生知识状态感知(Knowledge State Perception，KSP)模块和习题列表推荐(Exercise List Recommendation，REL)模块，KSP模块利用深度学习技术感知学生的知识概念覆盖率和学习掌握程度，构建学生的知识状态模型，REL模块根据KSP模块的预测结果，通过混沌萤火虫算法过滤和优化习题集，生成最优的个性化习题推荐列表。最后，在三个数据集上的进行了广泛的习题推荐实验，并验证了所提模型的有效性与优越性。

关键词：个性化习题推荐在线教育协同过滤深度学习混沌萤火虫算法