一种实现末位校正的Pipelined ADC设计

设计了一个基于CSMC 0.5um 2P3M CMOS工艺的Pipelined ADC 。改进了末位量化的算法,通过对最低位的输出进行校正来消除误码,提高转换的精度。并优化设计了全电路的OTA模块,在增加一级单元的情况下,控制功耗为75mW。在3.3V电压供电的情况下,可以处理2V范围的输入电压,无杂散动态范围（SFDR）达到67.1dB。     

基于复合神经网络的柴油机故障诊断专家系统

针对ART神经网络和BP神经网络在故障诊断领域应用的优点及不足,结合专家系统擅长推理的优点,将ART2和并行BP神经网络组合优化策略运用在专家系统中,用Visual C＋＋6．0语言作为软件开发环境,构造一个基于复合神经网络的专家系统。最后给出一个应用实例,验证了系统模型的合理性。     

基于网格划分策略的自适应ACO算法优化LQR控制器权值

线性二次最优控制(Linear Quadratic Regulator,LQR)是现代控制理论中应用广泛的状态空间设计法,如何选取适当的加权矩阵Q和R的问题一直没有得到很好解决。提出一种基于网格划分策略的自适应蚁群算法来设计LQR控制器,利用蚁群算法获取加权矩阵Q、R及反馈控制率K,并将控制器用于LQR问题的标准试验平台倒立摆系统。仿真结果表明基于网格划分策略的自适应蚁群算法优化设计的LQR控制器超调小,响应速度快,可以有效的对被控系统实施控制。     

21世纪中国建筑生态质量管理模式研究

本文在探讨生态质量管理的内涵和特征的基础上,提出了建筑工程实施生态质量管理应遵循的“5R1C”原则,以及将此原则贯穿于产品生命周期的建筑工程生态质量管理方法,以期获得经济、社会和环境的综合效益。     

基于改进时延估计的声源定位算法

针对强噪声和强混响条件下, 室内声源定位算法收敛速度慢和定位精度低等问题, 提出一种基于改进时延估计的声源定位方法. 该方法建立在单源多元混响模型下, 首先用四元十字型麦克风阵列估计时延; 然后在广义互相关时延估计算法的基础上, 引入二次相关法以削弱噪声干扰, 同时采用LMS(最小均方)自适应滤波算法弥补广义互相关方法的不足, 提高混响环境下的时延估计精度; 最后, 通过远场近似几何方法定位声源. 实验结果表明, 与相位变换加权广义互相关函数(GCC-PHAT)算法相比, 该方法具有较好的抗噪能力与抗混响能力, 能获得更准确的定位结果.     

人气管普孢子虫基因组中MITEs转座子的鉴定及进化分析

利用生物信息学方法,首次在人气管普孢子虫( Trachipleistophorahominis )基因组内鉴定到 9 个 MITEs 家族ThME1~ThME9 ,共 123 个拷贝, MITEs 转座子的长度均小于 600bp 。根据靶位点重复序列( Targetsiteduplication ,TSD )的不同,将 ThME1 归 属 于 Tc1 / Mariner 超 家 族, ThME2 和 ThME3 归 属 于 PIF / Harbinger 超 家 族, ThME5 和ThME6 归属于 CACTA 超家族(超家族的名字用正体较好,下同),其余家族归为新家族。分析发现,人气管普孢子虫中的所有 MITEs 家族的吉布斯自由能均小于 0 ,表明 MITEs 家族具有形成二级结构的潜能,有利于该家族在基因组上转座。人气管普孢子虫 MITEs 家族在基因组的插入时间估计在 0~800 万年内,而且这种插入在基因组中是随机的,没有位置偏向性,并发现 2 个 MITEs 转座子拷贝插入到基因编码区内部。上述结果为进一步研究微孢子虫 MITEs 转座子的起源以及功能奠定了基础。
     

一种降低漆渣产出的方案研究

涂装车间喷涂产生的过喷漆经过絮凝剂处理形成漆渣，其含水率高达80%～95%，在作为危险废弃物处理时，其中大部分是废水，由此造成了生产成本的上升。通过分步方式递减漆渣中游离水分，研究出一套综合处理降低漆渣产出量的方案。首先，通过自动刮板除渣设备，实现漆渣的稳定产出；其次，利用简易吊起沥水装置，在重力和挤压力的双重作用下，经过12 h的沥水，漆渣含水率降低至55%左右；最后，将吊起沥水后的漆渣分散于多孔不锈钢托盘上，置于热泵密闭低温干燥设备内部，梯度升温，设定温度上限50℃，经过12 h循环热风烘干，漆渣含水率可降至20%以下。经过上述综合处理，可使漆渣产生量降低约60%。     

天然气场站燃爆风险评估模型及应用

天然气场站作为城市中不可缺少的能量供给源，其在运营过程中存在一定的风险。通过对现有的相关法律法规、标准规范以及国内外现有研究成果的参考，初步形成以天然气场站燃爆为目标，以工作人员、组织管理、失效、点火源等4个一级指标，14个二级指标和46个三级指标为天然气场站燃爆风险评估指标体系的框架结构。设计发放调研问卷，利用统计分析软件验证评价指标体系的信度效度，量化分析燃爆指标体系。采用模糊综合和层次分析的方法，确立天然气场站燃爆风险评估模型，以陕西省某天然气场站为燃爆风险评估对象，验证所建数学模型的有效实用性，进而对天然气场站的燃爆事故防控与安全管理提供了依据。     

用Monothio-Cyanex 272和TOA从废汽车催化剂的高酸浸出液中分离钯和铂

汽车尾气催化剂是燃油汽车不可缺少的一部分，铂族金属（特别是Pt、Pd和Rh）是汽车催化剂的活性成分。废汽车催化剂具有潜在的环境和健康风险，而铂族金属非常珍贵和稀有，具有很高的经济价值。因此，从废汽车催化剂中回收铂族金属近年来备受关注。废汽车催化剂的浸出液通常为高酸性HCl体系，使得直接从浸出液中高效分离钯和铂十分困难。本文采用monothio-Cyanex 272和TOA从高酸性汽车催化剂浸出液中直接分离Pd和Pt。讨论了酸度、萃取剂浓度、相比和稀释剂等参数对萃取分离Pd和Pt的影响，同时提出了分离Pd和Pt的原则流程图。结果表明，Monothio-Cyanex 272和TOA能够成功的从废汽车催化剂的高酸模拟浸出液中分离Pd和Pt。Monothio-Cyanex 272对Pd具有很强的萃取能力和选择性，仅需一级萃取即可将99.9%以上的Pd选择性地萃入有机相，酸性硫脲能够将负载的Pd有效反萃。当酸度为6 mol·L–1 HCl时，TOA对Pt和Fe具有很强的萃取能力，经过两级逆流萃取，超过99.9%的Pt和几乎所有的Fe被萃取入有机相，稀HCl能将共萃的碱金属（Fe、Cu和Co）洗涤干净。负载的Pt能被1.0 mol·L–1硫脲和0.05~0.1 mol·L–1 NaOH溶液有效反萃。Monothio-Cyanex 272和TOA可以实现从废汽车催化剂的高酸浸出液中分离Pd和Pt。