多池式静电准液膜装置的设计特征

由本实验室发展出的静电式准液膜是一种新型的液膜分离技术。它适用于分离、纯化与浓缩水溶液中的特定溶质,在湿法冶金(包括核燃料循环)与废水处理等领域具有潜在的竞争能力。本文讨论多池式静电准液膜装置的某些设计特征。     

Development of DPSSL and Its Applications

1 Introduction Since the world first laser successfully developed by Maiman [1] in 1960, the research activities in this field has never been stopped. With diode laser pumping, it is possible to built higher efficiency, and therefore simpler and more compact laser in an all solid- state device. With recent progress in the development of reliable higher power diode lasers, parallel improvements in diode - pumped solid - state lasers have been made. Diode laser- pumped solid- lasers also offer …     

微型拉丝机张力模糊控制系统设计

概述了拉丝机的工作原理及生产过程，介绍了自调因子模糊控制器的控制方案及其设计方法，给出了控制系统的硬件配置和软件设计。通过准确可靠的收线速度调节，达到了张力控制的目的。     

用PC机进行频率、相位差、速度等测量

本文介绍了利用现有微机系统进行周期信号的频率、周期，两信号间的相位差以及对随机信号进行相关分析的一种接口电路的软硬件设计及其功能。这是开发计算机现有资源应用的一个实例。     

聚氯乙烯干混料凝胶化行为研究

增塑聚氯乙烯树脂在热或剪切作用下发生凝胶化，在初级粒子边界形成三维网络物理交联。这种交联程度（即凝胶化度）直接影响ＰＶＣ制品性能。本文采用ＸＬＹ－Ⅱ型毛细流变仪测量由ＰＶＣ干混料经烧结而成试片的凝胶化度，绘制了与温度和时间有关的凝胶化曲线，分别对与力学性能、表观质量有关的凝胶化行为进行了研究。     

端午节吃粽子

每到端午时节，家家户户都要包粽子吃粽子。尽管现在商品供应充足，超市里一年四季都有棕子卖，但在端午节这几天，亲手包一个粽子，那里面就不单单是糯滑香美的滋味，更有一颗拳拳的中国心啊。[编者按]     

欢迎光顾寒舍

韩国艺术家徐道濩说：“我想保护我的个人空间,将它随身携带。”韩国艺术家徐道濩（Do Ho Suh）1999年建造了他第一个织物纤维寓所“首尔之家/拉期维加期之家“（Seoul Home/L.A.Home）。     

基于YCbCr肤色模型改进算法及区域特征的人脸检测研究

针对当前人脸检测的研究现状与难题,采用改进的YCbCr椭圆聚类肤色模型进行肤色区域提取,根据肤色在YCb’Cr’空间的分布,对于亮度小于80的非肤色像素点会误判为肤色点,则缩小椭圆聚类;对于亮度大于230的肤色像素点会误判为非肤色点,则扩大椭圆聚类,有效避免了在高亮度区域和亮度较低的区域中的肤色点误判问题。接着利用人脸的几何特征,对二值化图中的目标区域进行比例、大小结构的分析,排除不可能的人脸区域,并基于肤色和位置进行区域优化,将处理后的结果作为候选人脸区域输出。     

坝基混凝土防渗墙力学性状的统计分析

混凝土防渗墙是透水和可压缩坝基渗流控制的主要措施。本文从统计分析的角度研究坝基混凝土防渗墙的力学性状。首先收集了43个已建土石坝工程坝基防渗墙实例力学性状监测资料和工程建设信息,建立了防渗墙力学性状实例数据库。在分析防渗墙受力特点的基础上,基于实例资料,对混凝土防渗墙的水平位移、顶部沉降、覆盖层和防渗墙的相对沉降、防渗墙应力特性及开裂性状开展详细的统计分析,揭示了不同力学性状的统计规律和产生机理。在此基础上,进一步讨论了防渗墙的位置、深度、材料以及河谷形状和地基变形特性对墙体力学性状的影响规律,识别影响防渗墙力学性状的主要因素。本文从统计角度揭示防渗墙的力学性状,可为防渗墙的设计和建设提供参考。     

基于神经网络的基坑紧邻环境多因素预测

随着高层建筑的增多与地下空间的大范围开发,基坑工程不断增加的深度与规模都对紧邻环境造成了巨大挑战,而有效预测能提前发现工程的安全隐患。为了预测深基坑工程开挖时地表沉降、地铁结构位移、坑外土体测斜三类紧邻环境的监测数据,同时降低数据在获取过程中受到的噪声影响,提出了小波分析－长短时记忆神经网络（ＷＡ-ＬＳＴＭ）模型。该模型使用排列熵算法选择最优预测天数,同时以皮尔逊相关性分析结果为依据选用不同的输入组合,考虑了输入项之间的相关性大小。实验使用上海徐家汇中心深基坑工程的监测数据进行验证,结果表明,ＷＡ-ＬＳＴＭ（双因素）模型对原数据的趋势性上还原程度较高,是一种高精度、高时效、更符合理论变化趋势的环境预测模型。