含锌钢铁冶金渣尘处理技术现状

结合含锌钢铁冶金渣尘碱性脉石含量高、多金属共生、一种金属以多矿相赋存的矿物学特性,简述了近年来国内外含锌钢铁冶金渣尘资源化综合利用现状和研究进展,着重介绍了氨法配位浸出工艺的研究与发展前景,并对微波、超声波强化浸出技术进行了展望,指出微波-超声波强化处理研究是钢铁冶金渣尘高效提锌技术发展的重要方向。     

利用Pro/Toolkit、族表与MFC进行通用零件库的二次开发

机械产品设计、制造的质量和成本,直接影响着该产品在市场上的竞争力。目前主流的CAD软件的功能虽均很强大,但往往仍满足不了企业的需求。因此,在已有软件基础上开发出适合本企业产品的应用程序,也是企业提升自身竞争力的有效途径之一。文中论述了在Pro/E软件平台下,联合族表(FamilyTable)与ProToolkit2种开发工具,进行三维通用零件库开发的过程与关键技术。利用动态链接库(DLL)方式实现了使用VC 6.0的MFC类库对应用程序用户界面的开发。并以齿轮特征对象为例,首先在野火版Pro/E软件中建立父零件的实体模型,进行参数设置并完成其族表的制作;然后运用Pro/Toolkit接口程序获取零件族表的参数名与参数值,进行参数值的更改与驱动,在族表中新建子零件等。论文还介绍了接口程序在VC环境下进行调试的相关技术,并给出了部分程序代码。     

基于响应曲面法的微波干燥沉铁渣实验优化

对微波干燥湿法炼锌沉铁渣的新工艺进行了研究,采用响应曲面法中心组合优化设计探讨了微波功率、物料量、干燥时间及其交互作用对沉铁渣相对脱水率影响,建立了脱水率与各因子间的预测回归方程,并获得优化工艺参数:微波功率1000 W,物料量50 g、干燥时间12 min,在此条件下沉铁渣相对脱水率为98.81%,实测值与预测值相近,表明该预测模型可靠有效及优化工艺合理可行。      

超声强化NH3 - C4H6O6 - H2O体系浸出氧化锌烟尘提锌工艺

开展了超声强化NH3 - C4H6O6 - H2O体系浸出氧化锌烟尘提锌实验,进行了响应曲面优化浸出实验研究,分别考察超声功率、反应时间、酒石酸浓度、液固比四因素及其交互作用对锌浸出率的影响,研究结果显示：酒石酸浓度与液固比间的交互作用对锌浸出率影响最为显著,获得了优化提锌工艺条件：控制超声功率为300 W、浸出时间30 min、氨水浓度7 mol/L、酒石酸浓度0.5 mol/L、液固比5:1、浸出温度45 ℃、搅拌速度100 r/min时,锌的浸出率可达80.05 %,较常规浸出相比（74.80%）,超声条件下锌浸出率提高5.25%。对浸出渣和浸出液分别进行X射线衍射（XRD）及红外光谱分析（FT-IR）,XRD结果显示NH3-C4H6O6-H2O体系下ZnFe2O4、Zn2SiO4、ZnS物相难以被浸出,FT-IR分析显示羧酸根阴离子与锌离子形成络合离子强化锌浸出。     

一种基于边缘检测的图像去噪优化方法

为了消除或衰减存在于图像上的噪声,同时尽可能地保留图像细节,提出基于边缘检测的图像去噪算法.先通过小波边缘检测法求出有噪图像的边缘图像;再通过小波边缘检测方法确定哪些小波系数是图像的边缘特征,这些小波系数将不受阈值去噪的影响,因此,可以只是根据噪声方差来设置去噪的阈值,对原有噪图像进行小波去噪,得到平滑图像;最后,将边缘图像嵌入平滑图像中,得到去噪后的图像.实验结果表明,与普通的小波阈值去噪方法相比,上述算法不但能在有效去噪的同时保留图像的细节信息,而且能提高去噪后图像的峰值信噪比.     

氯碱工业和PVC工业废水处理中填料的选型

前　言随着环保应用技术的发展 ,国内外在污水生物处理方面取得了很大的进展 ,生物接触氧化法被作为高效低耗的生产工艺被广泛应用。而填料作为生物膜的载体 ,直接影响生物接触氧化法的效能。锦化化工 (集团 )有限责任公司污水场自 1990年7月正式投入运行 ,采用生物接触氧化法处理化工工业污水 ,日处理污水 1.6 8万ｔ,主要处理ＰＶＣ及氯碱工业、ＰＯ皂化废水等水质成分复杂且波动范围大 ,具有“三高一低”(高ＣＯＤ、高ｐＨ值、高含盐、可生化性较低 )的特点 ,在氯碱工业和ＰＶＣ工业废水处理行业具有典型性。本文根据锦化化工 (集团 )有限…     

三自由度加载系统高精度加载控制方法试验研究

针对三自由度加载系统,对其控制方法进行了较为系统的研究。对现有较为精确的控制方法进行了分析介绍,利用三自由度拟静力试验加载控制软件,在哈尔滨工业大学大型多功能三自由度加载系统上进行了弯剪试验验证,对比分析竖向基于作动器反馈的力-位移混合控制方法,竖向基于LVDT反馈的力-位移混合控制方法和考虑几何非线性的控制方法的准确性。研究结果表明:考虑几何非线性的控制方法对三自由度加载试验的控制最为准确。     

同步电动机负载突变过程的神经网络控制

针对目前同步电动机负载突变时，均采用强力磁的方式控制励磁电压，提出了一种基于神经网络的同步电动机过渡过程的控制，克服了以往采用强励磁方式使同步电动机强行拉回到同步运行状态而引起的系统超调过大的不利因素。在神经网络的训练过程中采用“理想加噪声”的训练方式，表明了神经网络具有良好的动态逼近能力和较高的可靠性；在负载变动比较大的情况下，给出了用神经网络控制同步电动机的过渡过程仿真曲线。仿真结果表明，神经网络励磁调节器对于运行状态或是系统参数变化阶段，均具有很好的自适应性，尤其对同步电动机突加负载时系统的超调和到达稳态的时间有了明显的改善。     

多变量线性模型不确定系统终端滑模分解控制方法

针对线性多变量模型不确定系统系统,提出了一种终端滑模分解控制方法.通过状态变换和去耦合处理将系统转换为块能控标准型,它由值域空间子系统和稳定的零空间子系统组成.提出了特殊的终端滑模超曲面,采用滑模控制策略,使值域空间子系统的状态在有限时间内收敛至平衡点,随后稳定的零空间子系统渐近收敛至平衡点.所提出的方法对于维数较高系统的控制具有较大意义,可简化设计,实现递阶控制.仿真验证了该方法的有效性.