3D花状钨酸锌的制备及其对铜离子的吸附性能

使用阴离子表面活性剂十二烷基硫酸钠(SDS)-尿素(Urea)辅助水热法成功合成了3D花状钨酸锌(ZnWO4),采用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)对其结构和形貌进行表征.研究发现:SDS-Urea的协同作用促使ZnWO4由零维、一维向三维结构转变,对诱导3D花状ZnWO4的形成起到重要作用.以3D花状ZnWO4为吸附剂,铜离子溶液为模拟废水,测定其在水体中的吸附行为,结果显示3D花状ZnWO4对Cu2+吸附性能优于商品活性炭,最大吸附容量达293.1mg·g-1.优良的吸附性能归因于合成产物较大的比表面积、丰富的孔隙结构和表面负电性.     

多层连接双排桩基坑支护FLAC-3D数值模拟及分析

为了研究多层连接双排桩支护结构桩间距对支护性能的影响,运用FLAC3D建立了深基坑多层水平连接双排桩支护的计算模型,进行分层开挖三维动态模拟计算,同时讨论了排距、桩长等参数对桩顶位移的影响。通过多工况数值分析求得:当桩长约为开挖深度的1.8~2.0倍时,排距与基坑开挖深度之比为0.43~0.50,基坑支护效果较好。为探究多层水平连接双排桩支护结构提供有益指导。     

软土深基坑开挖过程的三维模拟

采用FLAC3D软件开展深基坑双排桩+锚索支护及开挖全过程数值模拟研究,给出开挖过程中和开挖结束后的应力和位移分布,监测变形状态,剖析开挖过程对基坑土体的影响,验证设计方案的可行性,及时调整现场施工的支护参数和支护措施.研究方法和结论对类似软土地区基坑工程的设计和分析有较大借鉴意义,监测点位移分析结果可为进一步开展反分析和二维分析提供依据.     

3D-LookStailorX 系统在服装基础纸样设计中的应用

服装数字技术已经广泛应用于服装行业的诸多领域,尤其是服装CAD技术的成熟应用为服装纸样设计提供了全数字化工作平台,但依然没有摆脱二维设计模式。通过对3D‐LookStailorX 系统特征进行分析,结合服装纸样设计现状,突破传统服装纸样的二维设计模式,将3D‐LookStailorX 系统应用于服装基础纸样设计,为服装纸样设计提供了新的设计思路和方法。     

基于分数阶傅里叶变换的量化噪声抑制方法

针对A/D转换器在采样和量化过程中产生的量化噪声问题,提出一种基于分数阶傅里叶变换的量化噪声抑制方法.利用经典量化器的统计特性,分析出量化噪声在分数阶傅里叶域具有白噪声特性,利用过采样和分数阶傅里叶域数字滤波方法对输入信号的量化噪声进行抑制,提高信号质量.理论推导和仿真结果表明,该方法能够有效抑制量化噪声,提高A/D转换器的输出信噪比,而且针对线性调频等信号的量化噪声抑制效果优于传统傅里叶域的方法.      

新型大学英语3D互动教学模式研究

本模式以建构主义,交际教学法及合作学习等理论为依据,体现了大学英语教学改革"以学生为本"的理念,具有很强的实践价值,同时也丰富了我国多维互动教学模式领域的理论研究。     

基于汇聚面对3D影像观影舒适性影响的研究

分析汇聚面与舒适性的关联性是研究汇聚面对3D影像观影舒适性影响的基础,通过从摄像机汇聚面参数、影像创作中的视觉语言的表现方式、3D影像的观看条件这3方面发现汇聚面对观影舒适性所产生的影响,整理汇聚面与感知深度、视差距离值、物镜间距等之间的关联依据,总结出在拍摄、非线性编辑、放映这3个环节中,汇聚面参数调整的规律和方法.通过实验获取汇聚面参数调整的有效数据范围,为制作出具有观看舒适性的3D影像作品提供了必要的依据.     

我国科技创新现状与创新能力分析

本文从"创新投入(RD)—中间产出(专利和市场交易)—最终产出(产值)"3个层面对我国创新系统进行逐一分析。分析结果显示:我国的RD投入与创新型发达国家尚有一定差距,但这种差距正在快速缩小;专利数量和基础研究成果大幅增加,已远超越同等发展水平的发展中国家;中间产出的最终转化效率不高,限制创新能力的提升,成为整个创新系统的瓶颈。     

铜丝自动缠绕机的3D虚拟装配

UG NX(Unigraphics NX)是Siemens公司出品的一个产品工程解决方案,是现代电脑辅助设计中应用最广泛的先进3D软体,其功能十分强大.笔者研究了依靠UG软体的铜丝缠绕机各部件的虚拟建模及装配过程,展示了在UG NX的装配功能对铜丝缠绕机各零件如滚动滑轮、轴、缠绕机座、面板、支架的虚拟装配,根据最终3D装配图对铜丝缠绕机各零件之间的装配干涉关系进行检测,进一步验证设计的铜丝缠绕机是否合理,提高了铜丝缠绕机设计的准确性和效率.     

一种基于分解的改进的多目标蚁群算法及其应用

提出一种基于分解的、改进的多目标蚁群算法。该算法首先利用Tchebycheff聚合方法将整个Pareto最优前沿的逼近问题分解为一定数量的单目标优化子问题,然后利用蚁群算法同时求解这些子问题。为使解集均匀分布在Pareto前沿,采用基于试探的聚类方法对解集聚类;依据解集的分布重置分解策略中的权重向量集,使其适配于特定的Pareto前沿;蚂蚁按照对应的权重距离被分组,同一组蚂蚁共享一个信息素矩阵,该矩阵容纳学习到Pareto前沿子区域的位置信息;每个蚂蚁求解一个子问题,每个蚂蚁拥有自己的启发式信息矩阵;每个蚂蚁拥有多个邻居,蚂蚁选取邻居中的最优解来更新当前解;蚂蚁依据小组信息素,当前解和启发式信息构建新的解。引入自适应变异算子,动态调整蚂蚁邻居的个数,提高算法的收敛速度和解的质量。将该算法与其他相关算法在标准的双旅行商问题进行性能对比,证明该算法有效。