夏鲁朋
,
姬姝妍
钢铁钒钛
doi:10.7513/j.issn.1004-7638.2016.03.012
采用神经网络算法技术,以钒含量、钛含量、淬火温度、淬火冷却方式、回火温度和回火冷却方式作为输入层参数,以耐磨损性能和冲击韧性为输出层参数,可以构建出6×24× 12×2四层拓扑结构的钒钛改性高铬铸铁热处理工艺优化模型.模型输出的耐磨损性能平均相对预测误差为2.8％、冲击韧性平均相对预测误差为2.5％.模型不仅具有较佳的预测能力和较高的预测精度,而且在热处理生产线上具有很好的应用效果,使产线上的钒钛改性(0.8％钒+0.5％钛)高铬铸铁的平均晶粒尺寸减小32％、磨损体积减小50％、冲击韧性提高62％.
关键词:
高铬铸铁
,
钒钛改性
,
热处理
,
神经网络
,
耐磨损性能
,
冲击韧性
韩永萍
,
何江川
,
缪刚
膜科学与技术
doi:10.3969/j.issn.1007-8924.2006.04.014
对PAN,PVDF和PES 3种材质中空纤维超滤提取姬松茸多糖过程中的污染行为和清洗方法进行了研究.结果表明,引起膜污染的主要成分为蛋白质和少量多糖分子,其中PVDF膜组件对污染物吸附量最小,而且最易清洗.结合反向冲洗或加气冲洗,NaOH溶液的清洗效果最好.实验获得的清洗工艺条件为:反向冲洗+0.1%NaOH溶液在0.08 MPa压差下运行40 min,3种膜纯水通量恢复率达到93.4%～99.9%.
关键词:
超滤
,
姬松茸多糖
,
膜污染
,
清洗
