基于达朗贝尔原理的废塑料薄膜耦合振动分选与参数优化设计

为了提高废塑料薄膜的回收效率和利用价值,提出一种废塑料薄膜耦合振动分选方法;基于达朗贝尔原理,建立所提出方法的动力学方程,分析分选效果的影响因素,确定分选效果的评价指标;确定废塑料薄膜耦合振动分选设备的优化设计变量,建立优化目标函数,编写优化程序,得到最优的废塑料薄膜耦合振动分选设备参数;研制废塑料薄膜耦合振动分选设备,对所建立动力学方程进行验证实验。结果表明：当振动床面振动角为48.63°,振动电机角速度为27.62πrad/s且振动床面横、纵向倾角分别为9.41°、 12°时,分选效果最好;验证实验的结果与优化程序的结果相近,验证了所建立动力学方程的正确性;相对于传统的风力振动分选方法,所提出方法在相同分选时间内的分选距离增加18.66%,分选效果更好,验证了所提出方法的有效性。     

网络安全技术与安全管理机制

从网络安全的角度,描述了数据加密的三种方式,即链路加密、节点加密和端－端加密以及防火墙技术,并提出了如何建立网络的安全管理机制。     

变质量系统功能原理的转动类比与相对论形式

给出变质量系统功能原理提转动形式与相对论形式。     

连续梁桥的中跨底板预应力束对预拱度的影响

以京杭运河大桥为例,探讨采用悬臂法施工的大跨径预应力混凝土连续梁桥的中跨底板预应力束对主跨预拱度的影响。采用Midas/Civil程序建立了桥梁的空间有限元计算模型,计算了主跨跨中底板预应力束张拉前后主跨梁段挠度的变化值,并对计算值和实测值进行了比较。所得结果可为同种类型桥梁预拱度曲线图中主跨跨中曲线下挠值的调整提供参考。     

基于ADuC812的半导体激光器智能温控及驱动电源设计

设计一种基于ADuC812微控制器的半导体激光器驱动及温控系统,以ADuC812微转换器为控制核心,用单片机的D/A输出和数字PID运算输出分别进行恒流和恒温控制。实验表明:该系统能提供(0-2.5)A长期恒定的电流,纹波系数小于0.1%;温控精度优于±0.02℃。     

四阶段端到端的用户异常用电模式检测网络

为减少输配电过程中用户异常用电行为所造成的经济损失,提出了一种新颖的端到端的用户异常用电检测网络模型,该模型基于主成分分析网络（Principal Component Analysis network,PCANet）.与传统PCANet不同的是,其中采用四阶段特征映射模型.通过前三阶段特征映射提取网络获取用户用电数据中的正常、异常用电序列特征.该过程中,为了提高PCANet的检测精度,将第一阶段PCA所获取的特征通过下采样嵌入到第二阶段PCA中.将第三阶段PCA输出作为第四阶段小波神经网络（Wavelet neural networks,WNN）的输入,从而进一步了提高模型的检测精度.通过实验对比分析文中所提方法与传统异常用电检测方法表明：所提出的方法具有更高的检测准确性与鲁棒性,可以有效检测出用户异常用电行为.     

BiOBr/Fe3O4@硅藻土复合磁性材料的光催化性能

采用水热法制备了Fe₃O₄纳米粉体、硅藻土负载纳米Fe₃O₄二元催化剂(Fe₃O₄@D),并与BiOBr粉体进行了复合,成功合成了BiOBr/Fe₃O₄@D复合纳米粉体。采用X射线衍射仪(XRD)、场发射扫描电子显微镜(FESEM)、傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)等仪器对3种催化剂进行了表征,并用制得的催化剂光降解罗丹明B(RhB)。结果表明,3种催化剂均被成功合成;在3种催化剂中,Fe₃O₄粉体呈球状,且BiOBr/Fe₃O₄@D直径处于纳米级;在光催化降解RhB的试验中,BiOBr/Fe₃O₄@D复合纳米粉体的催化性能最好。进一步考察了BiOBr/Fe₃O₄@D三元催化剂的投加量、PMS质量浓度、初始pH等因素对其光催化性能的影响。结...     

浅谈如何控制混凝土的质量

<正>混凝土质量的好坏,对结构物的安全和造价有很大影响。因此,在施工中我们必须对混凝土的施工质量有足够的重视。     

O-U模型下考虑稀释作用的重置可转换债券定价研究

考虑到可转换债券转股后的稀释作用用鞅定价的方法给出了O-U模型下带重置的可转换债券的定价公式. 然后,用蒙特卡洛模拟通过各个参数对重置的可转换债券进行了灵敏性分析.     

考虑滑面材质的碎屑流试验堆积特征分析

为分析高速远程滑坡运动与堆积特征,在室内设置物理试验模型,设计级配、坡角、碎屑流质量、滑面材质4种因素,分析各因素对碎屑流堆积特征的影响。研究结果表明：坡角减小、滑面更粗糙使部分颗粒堆积或滞留于坡面,颗粒堆积特征与颗粒完全堆积于坡底时相比存在差异;滑面材质与冲程等堆积特征基本呈负相关,坡角与堆积特征基本呈正相关,二者对堆积特征影响最大;碎屑流质量与堆积特征基本呈负相关,对颗粒堆积特征分布影响较小;级配与颗粒堆积特征无明显相关性。