Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 8

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
In order to research the losses and heat of damper bars thoroughly, a 3D moving electromagnetic field FE model of tubular hydrogenerator and a 3D temperature field FE model of the rotor are built respectively. Furthermore, according to the different operating conditions, the compositive calculations about the losses and temperatures of the damper bars of a 36MW tubular hydro-generator are carried out, and the data are compared with the test. The results show that the computation precision is satisfied.
PL
Badano straty i nagrzewanie w prętach tłumika hydrogeneratora wykorzystując 3D model elektromagnetyczny. Badano rozkład temperatury oraz pola elektromagnetycznego.
2
100%
PL
Przy alokacji niezawodności wielkoskalowego seryjnego systemu mechanicznego o dużej liczbie komponentów, niezawodności elementów składowych alokowane zgodnie z modelem niezawodnościowym dla systemów klasycznych są nierealnie wysokie, mimo że docelowa niezawodność wyznaczona dla danego systemu jest niska. Najogólniej rzecz biorąc, tradycyjny model niezawodnościowy systemu nie może poprawnie wyrażać związku pomiędzy niezawodnością systemu a niezawodnościami elementów składowych z powodu zależności statystycznej zachodzącej pomiędzy uszkodzeniami komponentów. Z tej samej przyczyny, nie można po prostu alokować niezawodności systemu na poszczególne elementy składowe zgodnie z tradycyjnym modelem niezawodności systemu. W oparciu o obszerną analizę czynników kontrolujących zależność uszkodzeniową pomiędzy elementami składowymi, artykuł przedstawia nową definicję złożoności systemu/podsystemu oraz złożoności elementów składowych, zwraca uwagę na nierówność z przewagą niepewności obciążenia i przedstawia zasadę alokacji niezawodności systemu opartą na nierówności obciążenia. Zgodnie z tą zasadą, wymóg niezawodności systemu może być z powodzeniem alokowany na poszczególne elementy składowe i ostatecznie wyznaczany na poziomie rozkładu wytrzymałości elementów składowych.
EN
For reliability allocation of a large scale series mechanical system composed of a great number of components, the component reliabilities allocated according to classical system reliability model are unrealistically high, even though the assigned target reliability for the system is quite low. Generally, the traditional system reliability model can not properly express the relationship between system reliability and component reliabilities, owing to the statistical dependence among component failures. For the same reason, system reliability can not be simply allocated to the individual components according to traditional system reliability model. Based on comprehensive analysis to the controlling factors for component failure dependence, the present paper introduces a new definition of system/subsystem complexity and component complexity, highlights load uncertainty dominated asperity and presents load roughness based principle for system reliability allocation. According to such a principle, system reliability requirement can be reasonably allocated to components, and totally determined at the level of component strength distribution.
PL
Artykuł przedstawia nową metodę tworzenia modeli dynamiczno-niezawodnościowych systemów, w których niezawodność i stopa ryzyka wyrażane są jako funkcje obciążenia, wytrzymałości i czasu. W pierwszej części artykułu przedstawiono sposób tworzenia modeli niezawodnościowych systemów z uszkodzeniami o wspólnej przyczynie stosując model interferencji pomiędzy obciążeniem a wytrzymałością, oraz wyprowadzono funkcje rozkładu kumulacyjnego oraz gęstości prawdopodobieństwa wytrzymałości dla różnych systemów. Utworzono także modele niezawodnościowe systemów w warunkach cyklicznego obciążenia losowego. Następnie opisano proces obciążania jako proces stochastyczny Poissona oraz wyprowadzono dynamiczne modele niezawodnościowe systemów o nie zmniejszającej się i zmniejszającej się wytrzymałości. Na koniec omówiono związek pomiędzy niezawodnością i czasem oraz stopę ryzyka systemów. Wyniki pokazują, że nawet przy nie zmniejszającej się wytrzymałości, niezawodność systemów zmniejsza się wraz z upływem czasu, podobnie jak ich stopa ryzyka. Gdy spada wytrzymałość, niezawodność systemów zmniejsza się szybciej wraz z upływającym czasem. Proponowane modele można wykorzystywać przy ustalaniu czasu trwania pracy próbnej, czasu niezawodnej pracy oraz harmonogramu eksploatacyjnego. Są one pomocne w zarządzaniu cyklem życia systemów.
EN
This paper presents a new method for developing the dynamic reliability model of systems, in which reliability and hazard rate of systems are expressed as functions of load, strength and time. First, reliability models of systems with common cause failure are developed by applying the load-strength interference model, and the cumulative distribution function and the probability density function of strength for different systems are derived. Reliability models of systems under repeated random load are developed. Then, the loading process is described as a Poisson stochastic process, the dynamic reliability models of systems without strength degeneration and those with strength degeneration are derived. Finally, the relationship between reliability and time, and the hazard rate of systems, are discussed. The results show that even if strength does not degenerate, the reliability of systems decreases over time, and the hazard rate of systems decreases over time, too. When strength degenerates, the reliability of systems decreases over time more rapidly, and the hazard rate curves of systems are bathtub-shaped. The models proposed can be applied to determine the duration of a trial run, the reliable operation life and the maintenance schedule. It is helpful for the life cycle management of systems.
EN
This work evaluates the efficiency of ammonium removal from piggery wastewater using a sequencing batch reactor (SBR) inoculated with a newly isolated strain of Pseudomonas putida HJH1. The strain HJH1 not only could survive and remove up to 72.4 mg/L NO₂⁻-N under aerobic conditions, but it also has good performance for simultaneous nitrification and denitrification (SND) with no nitrite accumulation. The SBR system was able to consistently remove: 1) 76.4-100% ammonium nitrogen and 71.4-100% COD from artificial wastewater in stage 1, and 2) 89.2-99.1% ammonium nitrogen and 82.4-100% COD from piggery wastewater in stage 2. During the whole operation, the strain HJH1 predominated in the SBR all the time to function together with other bacteria. Results indicated that the SBR system inoculated with Pseudomonas putida HJH1 can efficiently remove ammonium nitrogen from piggery wastewater, thereby having potential applications for future nitrogen removal.
5
Content available remote Improvement of LiCoO2 cathodes by using Ag2V4O11 as an additive
75%
EN
LiCoO2/Ag2V4O11 composites were fabricated as cathode materials for lithium ion batteries by mechanical mixing of commercial LiCoO2 and Ag2V4O11 powders. The underlying principle of this idea was that the metallic silver particles were formed and acted as a conducting matrix when Ag2V4O11 cathode was electrochemically reduced which could significantly increase the electronic conductivity and decrease the polarization of cathode materials. The structure, morphology and electrochemical performance of bare LiCoO2 and LiCoO2/Ag2V4O11 composites were analyzed by XRD, SEM and charge-discharge test of CR2016 coin cells. The results show that a low amount of Ag2V4O11 additive can effectively enhance the discharge capacity and cycleability of LiCoO2. The composite containing 3 wt. % of Ag2V4O11 exhibits a higher discharge capacity and better cycle life than bare LiCoO2.
EN
Adipose triglyceride lipase (ATGL) catalyses the initial step in triglyceride hydrolysis, so the ATGL gene is a candidate for growth and fat traits in chickens. Nine reported single-nucleotide polymorphisms (SNPs) located in 3 exons of the chicken ATGL gene were chosen for genotyping an F₂ population. Only 5 SNPs were confirmed for polymorphisms and used for association analyses. The results show that c.531G>A (p.E177Syn) was not associated with any growth and fat traits (P > 0.05), but c.782G>A (p.S261N) was associated with body weight (BW) on days 14, 21, 35, 63, 70, 77, cingulated fat width and abdominal fat pad weight (P < 0.05), and significantly associated with BW on days 42, 49, and 56 (P < 0.01). Significant associations of c.903C>T (p.F301Syn) with BW on days 49 and 77 days and crude protein content of breast muscle (P < 0.05), and c. 1164G>A (p.K388Syn) with BW on day 7 (P < 0.05) were also detected. Additionally, c. 1069T>C (p.L357Syn) was associated with breast muscle colour (P < 0.05), and significantly associated with crude fat (ether extract) content of breast muscle (P < 0.01). Thus the missense SNP of c.782G>A (p.S261N) was significantly associated with the largest number of chicken growth and fat traits in this study.
8
63%
EN
The evolution of the microstructure of hexanitrohexaazaisowurtzitane (CL-20) after a thermal stimulus plays a key role in the performance of CL-20. In the current work, microstructural variations of CL-20 caused by thermal treatment were investigated by X-ray diffraction, in situ variable-temperature optical microscopy, atom force microscopy, and small-angle X-ray scattering. A wave-like process, an abrupt volume expansion, movement, and fragmentation of CL-20 particles during phase transition were observed. After the phase transition (160 °C) the CL-20 sample acquired a very rough surface with numerous dimple depressions, and during the thermal decomposition stage (200 °C) a large number of voids were produced in both the bulk and the surface of the CL-20.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.