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采用放大试验规模(处理量1 m3/h)的H2O2(过氧化氢)/UV(紫外线)/O3(臭氧)氧化技术处理肼类推进剂污水,在30.0±1.6 ℃,pH=9.0±0.2的条件下,研究肼类的过氧化氢增强光解臭氧化降解。对比不同氧化技术的协同效应以及对污水降解的影响,重点考察过氧化氢、紫外线、臭氧和初始浓度等工艺参数对降解效果的影响,对氧化技术的应用进行了优化。研究结果表明:该技术可使COD去除率提高27.66%,肼类的降解速率随着过氧化氢投加量、紫外线辐射强度、O3投加速率和水质地提高而升高,随着初始质量浓度的提高而下降。在最佳工艺下,处理5 000 mg/L质量浓度的废水,处理60 min时,COD去除率分别为98.62%(偏二甲肼)、99.17%(甲基肼)、99.94%(肼)和93.25%(单推-3)。 相似文献
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针对有试验性能退化量参数记录、且(或)有部分数据缺失情况的小样本无失效轴承试验问题,通过由Taylor和Thompson提出的数据模拟法实现补全样本退化量,结合Bootstrap自助法扩大样本量,再根据基于性能退化轨迹的补充信息方法来进行其可靠性评估。选取7组受试轴承的振动退化量,对比在完整数据和带有缺失数据情况下的分析结果,发现可合理利用原舍弃不合规试验的部分有效信息,使之增加可靠性评估的样本数,从而得到较不用这些数据更为准确的结果,且所得结果较用完整数据结果绝对值相差在01以内。对比由极大似然估计法和加权E-Bayes法分析试验寿命数据的结果,发现该方法所得评估结果更优,与试验实际相比误差在10%以内,对于提高评估精度及降低试验成本有积极的实际意义。 相似文献
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为对发动机机动性能的退化程度进行估计,开展了基于过渡工作过程的气路分析研究。针对气路传感器数目较少的情况,采用序列工作点方法对大量的健康参数进行分析,在增加可用信息量的同时,降低了由多工作点方法的平均效应引入的参数估计系统误差。为解决发动机大偏差性能退化健康参数估计中的计算收敛性问题,提出了间接递归牛顿-拉夫逊法强化非支配分类差分进化算法。针对某型双轴分排涡扇发动机的气路分析结果表明:采用本文所提出的方法能够在气路传感器数目有限的条件下,利用发动机过渡态数据实现对大偏差范围内大量健康参数的高效、准确估计。 相似文献
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进行剩余寿命估计时,需要考虑设备运行环境的作用。退化率模型是刻画外部环境对设备退化影响的一种重要模型,退化率模型分为两种:第一种是设备退化率只由外部环境状态决定,第二种是设备退化率是运行时间和外部环境的函数。本文总结了基于退化率模型的剩余寿命估计方法;指出了当外部环境用马尔科夫跳变过程描述时,利用第一种退化率模型进行剩余寿命估计中存在的问题,并举例说明;最后给出了用蒙特卡洛仿真计算基于第二种退化率模型的剩余寿命估计的方法,结果合理。 相似文献
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感应电动机正常使用时一般具有长寿命高可靠性,为在较短时间内预测感应电动机的寿命,提出了一种简单易行的感应电动机加速退化试验方法:在电动机转轴上偏心安装圆孔叶片模拟电动机负载工作时承受的不平衡载荷,并且通过改变叶片偏心安装孔的位置模拟增大不平衡载荷。进行了3种应力形式的试验研究,以试验中测得的电动机轴心轨迹面积值表征电动机的性能退化指标,建立了轴心轨迹面积相对变化的漂移Brown运动和幂律加速退化模型,利用无偏估计法和最小二乘法得到模型参数的估计,外推获得叶片无偏心安装状态下的不平衡重力矩,以该值作为电动机正常工作时承受的不平衡载荷,预测和分析了电动机正常工作寿命和可靠性,验证了加速退化试验方法的可行性和高效性。 相似文献
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为通过性能退化数据评估产品的可靠性,基于广义Wiener过程提出了一种双时间尺度函数模型以描述产品退化过程。采用极大似然估计(MLE)法求解模型参数,推导了其寿命分布(FTD),进而进行可靠度分析和寿命评估。对模型进行了Monte Carlo模拟验证和实例应用,并将目前常用的混合效应Wiener过程模型作为参考方法进行了对比分析。结果表明:根据90%可靠度曲线的定义,该方法较参考方法的结果更为合理、准确。进一步的寿命评估结果表明,该方法与参考方法的平均寿命相差232.9h,90%可靠寿命结果相差109.4h,且参考方法计算结果偏于危险。 相似文献
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恒定应力加速退化试验(CSADT,Constant Stress Accelerated Degradation Testing)方案中需要确定的变量有应力水平、各应力下样本量、监测间隔和各应力下监测次数.如何对CSADT的应力水平进行优化目前很少有人探讨.针对这一问题提出一种在费用约束下将上述4个变量进行综合优化的方法.首先用随机过程描述CSADT下产品的性能退化过程,然后以产品在使用条件下p分位寿命可靠度的渐近方差最小为目标,以试验费用不超过预算为约束条件,给出CSADT的4个优化变量,并给出应用该优化方法的仿真算例.最后,优化方案对模型参数偏差的敏感性分析表明,在一定偏差范围内优化结果具有良好的稳健性. 相似文献