基于RBF神经网络的人体动态姿态识别算法

利用三轴加速度传感器对人体姿态加速度信号进行采集和处理,通过径向等函数（RBF）神经网络算法对数据进行训练和分类,从而达到对人体基本动态姿态的识别。实验表明,该算法可以达到90％以上的识别率。     

基于类决策树剪枝法的危化品运输实时路径规划

在保证危化品运输车辆安全的前提下,为了更加快速地处理在危险化学品车辆运输过程中的路径优化问题,在基于全局规划与局部优化的车辆规划方案的基础上,充分利用初始规划得到的最优路径信息,并引入类决策树剪枝法的局部优化方案,实现了危化品运输路径的实时更新。并将其应用于中国航油集团北京石油有限公司到中石油北苑加油站运输路线规划,验证了该方法的可行性。     

基于Pickering乳液的石墨烯纳米带气凝胶制备及性能

采用纳米碳管液相氧化开壁技术制备氧化石墨烯纳米带,以氧化石墨烯纳米带为前驱体,Pickering乳液为模板,聚醚胺(D400)为助剂和交联剂,制备孔径均匀可控的石墨烯纳米带气凝胶。采用光学显微镜、电子显微镜对乳液的形貌、粒径及气凝胶微观结构进行表征,研究乳液模板对石墨烯纳米带气凝胶结构和性质的影响。结果表明,在乳液水油比为7∶1时,所得气凝胶具有均匀的孔结构、优异的可压缩性能,在应变50%的情况下,压缩1 000次后仍能恢复。当应变增大到95%时,循环50次依然能恢复原状。该气凝胶具有良好的压阻特性,气凝胶的电阻与形变之间有良好的线性对应关系,且与压缩速率无关。     

安徽某铜矿选厂选铜流程优化试验与实践

针对安徽某铜选厂生产中出现选铜指标下降的问题,对选厂原半优先浮铜-铜硫混浮-铜硫分离流程采取提高半优先浮选pH值、改变铜硫混精再磨方式的优化措施,有效地提高了铜选别指标,使得铜回收率提高了1.56个百分点,同时硫回收率提高了2.29个百分点。     

硫化铅锌矿浮选分离研究进展

从浮选理论研究出发,简要地介绍了由传统的浮选理论到电位调控理论再到分子力学和量子化学理论的发展历程,从浮选工艺、浮选药剂两个方面详细地介绍硫化铅锌矿选矿分离现状,着重阐述了铅锌优先浮选流程、混合浮选流程、等可浮选流程、分支分速浮选流程、电位调控浮选的适用条件和应用情况。对于浮选药剂而言,主要从组合药剂和新药剂的合成来改善浮选指标。     

浙江某复杂多金属银铅锌矿石选矿试验

浙江某银铅锌多金属矿石铅、锌、银含量分别为1.10%、3.70%、84.50 g/t,铅、锌主要以硫化铅、硫化锌形式存在,具有较高的开发利用价值。为充分回收矿石中的有价元素,采用优先浮选工艺进行了选矿试验。确定的最终工艺流程为1粗3精2扫选铅、1粗2精1扫选锌、1粗1精选硫,最终获得铅品位为46.40%、铅回收率为81.02%、含银3 300.00 g/t、银回收率为75.17%的铅精矿,锌品位为4800%、锌回收率为88.17%的锌精矿,以及硫品位为36.70%、硫回收率为50.98%的硫精矿。较充分地实现了矿石中有用矿物的回收。