粉煤灰基聚硅酸铝铁絮凝剂合成工艺优化实验

为了提高粉煤灰基聚硅酸铝铁絮凝剂的产品质量,改进生产工艺,采用响应曲面法对以粉煤灰为主要原料制备聚硅酸铝铁絮凝剂(PSAF)的工艺参数进行优化试验,研究了二氧化硅浓度、酸灰比、活化时间、活化温度、熟化时间、熟化温度、n(Al+Fe)/n(Si)(铝铁硅比)、n(Al)/n(Fe)(铝铁比)等因素对絮凝剂絮凝效果的影响.结果显示:该法建立的2FI模型回归项极显著(P=0.010 8),复相关系数R2为0.862 5,模型选择合理.二氧化硅浓度为1.5%、酸灰比为1.8、活化时间为60 min、活化温度为40℃、熟化时间为138 min、熟化温度为83℃、n(Al+Fe)/n(Si)为0.86、n(Al)/n(Fe)为13.5时,所得絮凝剂对絮凝效果最好,对腐殖酸模拟废水COD去除率可以达到96%以上.     

泡菜中的细菌到哪里去了

Q:用来制作泡菜的蔬菜虽然经过清洗,但仍会含有一些微生物,如霉菌、大肠杆菌、痢疾杆菌等。但是,经过泡菜坛加工后,这些有害的微生物竟出人意料地销声匿迹了,这是怎么回事呢?     

精馏塔的神经元PID解耦控制研究

本文针对精馏塔这一多变量、非线性耦合对象,提出了一种神经元PID解耦控制方法。该方法在精馏塔精确模型补偿解耦控制基础上,采用神经元PID控制器进行控制。分析了控制器的结构及其学习算法,进行了PID和神经元解耦控制仿真实验,仿真结果表明该方法优于常规PID控制效果。     

具有非线性扰动与外部干扰的结构系统鲁棒H∞控制

针对一类具有非线性不确定及外部扰动的结构系统,提出一种基于线性矩阵不等式的鲁棒H∞主动控制策略.当结构系统质量矩阵中存在摄动时,将其描述为一种中立不确定的动态模型系统,通过鲁棒H∞控制方法同时保证了结构系统在模型和参数摄动下以及在控制变量和扰动存在非线性不确定性时的鲁棒稳定.最后通过对一个单自由度建筑结构模型在地震波作用下的主动振动控制仿真证明了该方法的有效性.     

一种新的粒子滤波目标跟踪算法

为了进一步提高目标跟踪的性能,采用一种新的建议分布构造方法,即利用状态分割技术和平行扩展卡尔曼滤波技术构造建议分布.依据该方法构造的建议分布相对传统的方法提高了粒子滤波估计的准确性.同时,在新的跟踪算法框架中,将颜色模型和形状模型自适应地融合,并结合了一种新的模型更新方法.实验结果证明,该跟踪算法具有较强的适应性和有效性.     

人机融合社会中的系统调控

科学技术的深入发展和广泛应用正在深刻改变人类社会的生产和生活模式,尤其是信息技术的快速发展,推动人工智能(AI)与人的关系由"辅助"到"互助"和"融合"不断深化.相应地,社会调控对象向着能力不断增强的AI系统以及AI赋能的人和组织演变,社会系统将呈现"信息-物理-社会"的高度耦合,调控环境也相应转换为人机融合的复杂社会系统.这一显著变化将倒逼法律体系的变革,对社会系统调控能力提出更高要求,迫切需要人文社科与科学技术相关方法的交叉融合.论文基于对人机融合社会系统发展的研判,在分析法律体系、控制论、人工智能等所面临挑战的基础上,从法律规制和系统控制的角度,提出将调控工程系统的控制科学与调控社会系统的法律充分结合,在系统科学框架内研究处理人工智能时代社会中的系统调控问题;并进一步归纳探讨了以人为本、优势互补、系统分析、量化支撑、算法规制、博弈控制等若干调控原则和可尝试的前瞻领域,以及需要深入研究的问题.这一思路可望量化表达公平正义等法学基本问题,优化调控系统技术指标,促进人机融合社会系统实现其安全稳定、公平正义、民主自由、和谐发展等价值目标.     

智能文档全面助力信息化建设

在信息化建设过程中，会碰到各种各样的技术问题．其中有一些会经常出现．而且基本都属于由传统技术带来的后果，主要有以下几种：     

鸵鸟的"童年"生活

鸵鸟是世界上现存最大的鸟类,不过这是一种不会飞的鸟.怪异而坚硬的脚爪补偿了它们这一缺陷,鸵鸟每小时可以奔跑70 km,而且,它们是当今鸟类中最奇特的一个品种.它们的生活充满了神奇色彩,这当然也包括"童年"生活.它们的"童年"是从蛋开始的.     

竖直矩形细通道内的水沸腾换热特性

以宽度为1.0 mm和0.1 mm的竖直矩形细通道内的沸腾换热特性为研究对象,运用数值模拟的方法探索气泡生成、长大和脱离的过程,通过几何重构和界面追踪的方法获取相界面移动和变化对系统内压差以及平均表面换热系数的影响。计算中考虑重力、表面张力和壁面黏性的作用。研究结果表明:通道宽度的不同对气泡生长方式和气泡形态产生很大影响,且核态沸腾换热系数随着细通道宽度的减小而增大;表面张力在细通道沸腾换热过程中所起的作用明显增大,证明细通道有强化换热的作用;由于数值计算中进行了理想化假设,导致数值模拟的沸腾传热系数比现有细通道沸腾传热实验传热系数普遍偏高。