TiO2掺杂Pd2+吸附剂处理酸性As(Ⅲ)废水的研究

利用TiO2掺杂Pd2+吸附剂进行了酸性As(Ⅲ)废水的去除实验,并与活性炭吸附法进行了对比,考察了吸附时间、吸附剂用量、溶液pH值等因素对实验的影响.结果表明,对于ρ(As(Ⅲ))=15 mg/L的水样,As(Ⅲ)的去除率达98.5%,高于或相当于活性炭吸附法,处理后的水质达到了国家排放标准.     

基于多节点样条理论的漏磁数据去冗余压缩算法

为解决管道漏磁缺陷检测中采样数据的去冗余压缩问题,在利用小波去噪的基础上,根据多节点样条理论具有插值过程无需解方程组、逼近误差小、基函数有界支集的性质,通过构造一个对称的、局部支集的、拉格朗日型基函数,从而设计出一种能快速、高效地逼近原检测数据的去冗余压缩新算法,以提高管道漏磁在线检测数据压缩的实时性．用实验室检测到的漏磁数据对该算法进行了验证．结果表明,该算法具有很好的实时性及较高的数据压缩率．     

多径衰落环境下采用参考信道的自适应混合捕获

引入参考信道方法实现直序扩频系统PN码的自适应混合捕获,判决门限由参考信道采用单元平均恒虚警方法自适应设置．由于2个信道的本地PN码相位差远大于多径信号的最大时延,参考信道不会出现多径信号,因此能有效消除多径干扰对捕获系统的影响．对提出的参考信道捕获方法性能进行分析．仿真结果表明,提出的方法在良性环境下具有接近传统单元平均方法的性能,而多径衰落下性能明显优于传统的单元平均方法．     

高速公路线形设计的质量量化评价模型

针对道路安全审计中如何量化评价线形的设计质量这一重大技术问题,在分析国内外相关研究及实际调查研究的基础上,构造了高速公路线形设计质量量化评价模型,找出了模型量化评价值与亿车公里事故率之间的内在联系,充分验证了评价模型的适应性和有效性,最后给出了高速公路线形设计质量评价标准.     

木荷夏季气体交换、光能和水分利用效率的日变化

木荷叶片净光合速率日进程曲线为“双峰”型，光合效率午间明显降低，主要由非气孔限制引起．蒸腾速率的日变化为“单峰型”，午间最高．光能利用效率和水分利用效率早晚较高，午间较低．利用多元逐步回归方法分别得到了净光合速率、蒸腾速率、气孔阻力、光能利用效率和水分利用效率与环境因子的最优方程．     

粒度对纳米氧化锌与硫酸氢钠溶液反应动力学的影响

以纳米氧化锌与硫酸氢钠溶液的反应为模型体系,研究了反应物粒度对动力学参数的影响规律。结果表明:反应物的粒度对反应的速率常数、反应级数、表观活化能和指前因子均有较大的影响;随着反应物粒径的减小,速率常数增大,反应级数增大,表观活化能减小,指前因子减小,并且表观活化能与反应物粒径的倒数呈线性关系。     

对流边界层顶部夹卷速度参数化的分析研究

应用 1979年 7月美国CIRCE试验边界层观测资料对两个夹卷速度参数化方案进行了对比验证 ,结果表明 :基于简单夹卷层结构模型的参数化方案we/w =A·Ri- 1 只适用于自由对流边界层 ,当对流边界层中存在较强机械湍流时 ,该方案变得不再适用 ;而基于“侵吞模型”的参数化方案we/w =B·θ /(Γzi)则不仅适用于自由对流边界层 ,对于含有较强机械湍流的对流边界层也能较好地符合 ,因而具有较强的适用性 .当对流边界层受机械湍流和浮力湍流共同驱动时 ,仅以浮力对流速度w 表征混合层垂直湍流速度尺度是不恰当的 ,还应该包含机械湍流的贡献 .对比验证表明 ,这一改进非常有效 ,不仅使物理意义更加合理 ,也使夹卷速度参数化方案与实际大气状况符合得更好     

大型注水系统注水站合理排量的确定方法

大型注水管网系统结构复杂 ,涉及的井点、管网节点多 ,且压力、流量互相耦合 ,注水站排量合理分配难度大。以流体力学基本理论为基础 ,利用“压力谷”的性质 ,根据注水管网特性 ,建立了注水管网的基本模型 ,并在满足注水量和管路阻力损失最小的前提下 ,给出了一种确定大型注水系统注水站设计排量和运行排量的方法。实例计算表明 ,利用该方法调节大型注水系统注水站排量 ,可以使注水站和管网同时达到最优运行状态 ,并且能够科学地计算注水站的设计排量。该研究为大型注水系统的合理设计和优化运行提供了一定的理论指导     

信息缺失条件下管道泄漏信号识别研究

在管道泄漏诊断过程中,负压波信息缺失会导致误判或漏判,采用改进奇异值降噪技术对负压波信号进行预处理,以提高定性评判泄漏的准确性。介绍了奇异值降噪技术的基本原理及其改进方法,并利用信号互相关技术对泄漏点位置进行了定量计算,实现了对液体输送管线的泄漏故障诊断。对室内液体管道在泄漏诊断过程中负压波特征明显和模糊情况下的奇异值降噪结果进行了对比。结果表明,相关分析方法对信息缺失条件下负压波信号拐点识别的准确率较高。该方法能突出强噪声背景下的负压波信号,并且使泄漏点的定位精度提高到1.52%。该研究结果也可用于液体管线小泄漏的诊断分析。     

高斯基函数CMAC快速算法的改进及应用研究

该文对基于高斯基函数小脑模型(CMAC)的快速算法进行了改进,针对其学习速率的选取问题,提出了一种基于遗传算法的学习速率最优选取方法,使得CMAC学习速率的选取得到了最优化。讨论了该算法的实际可行性,提出了参数选择和实时控制相分离的策略,并在某转台伺服系统模型中进行了应用研究。仿真结果表明,改进算法避免了学习速率选取的经验不确定性,提高了CMAC学习收敛的快速性。