地沟油对湘潭海泡石原矿粉体的表面改性

以地沟油为改性剂,利用催化剂作用,在常温水相条件下对湘潭海泡石原矿粉进行了表面非极性化改性,制备表面疏水的海泡石粉体。采用X射线粉末衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)、傅里叶红外光谱(FTIR)、化学滴定及表面电位等测试技术对矿粉物相组成、微观形貌和表面性能进行表征,研究地沟油对海泡石的改性机理。     

卷扬机能量回收系统设计与仿真

起重机作为工程机械的典型,其最主要动力组成是卷扬机系统,因此设计了一个以超级电容为储能单元的混合动力控制系统.借助Matlab/Simulink仿真软件对所设计的混合动力控制系统进行仿真,并模拟起重机下放重量时产生的再生制动能量的回收过程.结果表明:以超级电容为储能单元的混合动力驱动单元适用于以卷扬机为动力系统的起重工程机械;超级电容能够回收一定的能量,起到节能作用.     

数控机床热误差建模中的温度传感器优化研究

介绍了温度传感器的选择方法,讨论了温度传感器的布置原则,对国内外常用的几种温度传感器的优化布置方法进行了比较分析,对今后进一步的研究趋势做出了展望.     

自由曲面多传感器集成测量关键技术研究

阐述了基于立体视觉指导下,针对复杂自由曲面的多传感器集成智能测量技术的基本思路,并对其关键技术进行了分析.     

序批式生物膜技术(SBBR)的应用及其发展

介绍了序批式生物膜技术（SBBR）的主要发展及其应用情况，同时对该技术的分类、运行方式及特点作了详细说明．水质、水量变化的频繁性及运行过程中各种不确定因素的出现，是许多污水处理机构面临的新问题，SBBR技术的提出为有效解决这一问题提供了新思路．SBBR是将SBR的间歇操作模式引入到生物膜反应器的全新应用，它集合了SBR和传统生物膜技术的优点，不仅可高效处理水力负荷变化较大的城市生活污水，实现脱氟除磷的深度处理要求，而且通过添加特殊膜材质作为填料对特种茵加以固定化后，可有效地处理含有毒有害、难降解和易挥发有机污染物的工业废水，因而具有较好的应用前景．     

聚氯乙烯超滤膜的改性研究进展

作为世界第二大通用热塑性树脂,聚氯乙烯(PVC)应用十分广泛,且价格便宜,仅为聚偏氟乙烯(PVDF)价格的十分之一,但是在水处理过程中,PVC亲水性较差,水的渗透通量低,且易被污染,这就限制了聚氯乙烯膜在水处理中的应用。因此,有必要对PVC膜进行改性处理,以改善PVC膜材料的亲水性,提高PVC膜的抗污染性能。本文在试验研究的基础上综述了近年来PVC超滤膜亲水改性研究进展,并展望了其发展趋势。     

基于最小二乘支持向量机的数控机床热误差预测

为实现数控机床热误差的补偿控制,提出基于最小二乘支持向量机进行数控机床热误差建模预测的方法.根据最小二乘支持向量机回归预测的原理,优化选择最小二乘支持向量机参数,对数控车床热误差进行最小二乘支持向量机建模.通过测量数控车床主轴温升值与主轴热变形量,将获得的数据进行最小二乘支持向量机建模训练,以建立机床热误差预测模型.实验结果表明,该模型能有效描述热动态误差,与最小二乘法建模进行比较,结果显示,基于最小二乘支持向量机的数控机床热误差预测模型精度高、泛化能力强;采用最小二乘支持向量机得到的预测模型可用于数控机床热误差实时补偿,以提高机床的加工精度.     

螺旋沉降离心机高岭土分级试验研究

讨论进料浓度 ,分离因数 ,溢流半径等参数的改变对 WL-4 0 0型离心机高岭土分级性能的影响。     

基于LS-SVM与遗传算法的数控机床热误差辨识温度传感器优化策略

提出一种在数控机床热误差辨识建模过程中，利用最小二乘支持向量机结合遗传算法对温度传感器进行筛选与优化的新方法。对布置在一台数控车床上的温度传感器进行了优化，首先根据热模态理论，对传感器进行分组，利用最小二乘支持向量机方法构建数控机床热误差辨识模型，再根据遗传算法对其进行传感器优化布置。结果表明，遗传算法与最小二乘支持向量机方法的结合，不但很好地避免温度测点的相互影响，保证模型精度，而且节约了硬件成本，提高了辨识建模速度。     

基于在线最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模与补偿

为消除数控机床热误差对加工精度的影响,提出了基于在线最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模方法。为构建机床热误差模型,进行了建模实验,采用智能温度传感器与激光位移传感器分别测量机床温度值与主轴热变形量。将获得的数据进行在线最小二乘支持向量机建模训练,构建机床热误差模型。在根据模型得出误差预测值的同时,可以不断根据在线输入的新数据修正热误差模型本身,运算时间短,适用于在线建模。实验结果表明,基于在线最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模方法具有精度高、鲁棒性强和计算时间短的特点。在此基础上,根据在线模型进行热误差补差,可有效消除机床热误差影响,提高数控机床的加工精度。