紫外光度法测定水中石油类物质的方法改进

针对紫外分光光度法测定水中石油类污染物时遇到的标准油选择和测定结果与红外光度法不一致的问题,研究了用红外光谱法中使用的混合烃作为标准物质、用硅酸镁吸附柱去除动植物油的可行性。结果表明,用混合烃作为紫外分光光度法的标准物质是可行的;用硅酸镁吸附柱可有效去除紫外分光光度法中动植物油对测定的干扰。石油醚萃取液经硅酸镁吸附柱吸附动植物油后,紫外分光光度法的测定结果与红外光谱法测定结果相一致。     

基于动态口令的SET改进及移动支付应用

在互联网和移动互联网支付领域,SET协议起着至关重要的作用。它通过对用户、商家、支付网关、收单行、发卡行关系的合理处理,为整个网络支付过程提供了安全、可靠的保障。但是,SET协议自身由于设计时代的局限,存在一定的效率和应用障碍的问题。文中对SET协议在移动支付中的安全性进行了研究,在保证原SET协议安全性的基础上,提出了一个改进方案。该方案的最大特点在于,通过将动态口令技术应用于SET协议的流程中,改进了SET协议的执行状况。通过分析,改进后的方案不仅是安全的,同时也是高效的,从而更好地保证了网上支付的安全性。     

可重构机器人技术的探讨

本文概述了可重构机器人研究和发展现状 ,对基于多 Agent的可重构机器人的控制方法的研究作了较详细的介绍 ,根据可重构机器人的应用背景 ,指出了可重构机器人研究的必要性     

SYG-03智能型张力分析仪在DTY生产中的应用

<正> 在DTY假捻加工过程中,要得到质量均匀的弹力丝必须考虑各种因素对张力、张力比及加捻力矩等的影响,尤其是从张力波动的大小,可以检查POY的内在质量和预测DTY的质量。本厂从苏州丝绸研究所购进的一台SYG-03型张力仪,经过一年多的全面测试,证实此张力仪具有操作方使、数据准确,省时     

含稀土元素的HPb60—2合金高温塑性的研究

通过高温拉伸试验,研究稀土元素对HPb60-2合金高温性能的影响。结果表明:在HPb60-2合金中添加微量稀土元素,可以显著提高该合金的高温延伸率,最大流动应力略有增加。此外,文中还就稀土元素的作用机理进行了探讨。     

全地形轮式移动机器人运动学建模与分析

提出全地形轮式移动机器人的正逆运动学问题.将机器人看成一个混合串-并联多刚体系统,从每个轮-地接触点到机器人车体分别构成一个串联子系统,抛弃车轮纯滚动假设,在轮-地接触点处建立瞬时坐标系,考虑车轮的平面滑移,从而对每个串联子系统形成一个封闭的速度链.对于每个速度闭链,可直接在驱动轮轮心处写出从机器人各驱动轮到机器人本体之间的运动方程,将每个速度闭链的运动方程合并即可得到机器人的整体运动学模型.以一个具有被动柔顺机构的六轮全地形移动机器人为对象进行推导,该方法既考虑了地形不平的影响,又考虑了车轮的前向、侧向及转向滑移,已知机构参数后就可以直接写出机器人的速度方程,且便于运动学求解.该方法对于轮式移动机器人的运动学建模具有一般性,且具有物理意义明确、推导过程简洁等特点.     

基于半定规划的无线传感器网络定位算法性能分析

基于测距的定位方法是无线传感器网络节点定位中一种常见的方法。测距定位方法往往将定位过程转化为数学优化问题。介绍了实现测距定位下的LS-SDR与SAL-SDR两种半定规划定位算法,并同时介绍了LS-LM、SLS-LM、SLS-US与SLS-S等4种定位算法。仿真实验分析和比较了6种不同定位算法的平均RMS定位误差,结果表明相对于其他4种定位算法,LS-SDR和LS-LM算法的定位误差较小。在信标节点数量较少的情况下,LS-LM算法的定位结果有可能发生奇异,造成定位结果的严重失真。而LS-SDR算法对于奇异的发生具有较好的抵抗能力,此时LS-SDR算法的平均RMS定位误差将优于LS-LM算法。     

基于人工神经网络的车间产能预测

通过车间25个月的实际生产数据作为历史样本数据,找出对产能起主要影响作用的因素,并利用人工神经网络来训练并预测4个月的车间产能,与实际产能作对比,分析其准确性和可靠性,取得了良好的效果。可协助排产员在进行相应的排产时,合理有效的安排生产,同时可为企业管理层在做相关的决策、分析时,提供参考依据。     

提升蓄热式加热炉能力的经验总结

节能减排是企业义不容辞的责任,回收烟气余热与采用高效燃烧及降低NOx排放量是工业炉研究运用的重点,蓄热式炉综合了以上优点脱颖而出。结合型钢厂多年使用蓄热式加热炉的经验,与同行们进行交流,进一步完善蓄热式炉的使用技术,提高蓄热式加热炉的加热能力,降低煤气消耗,促进蓄热式炉推广应用。     

机器学习下随机森林算法在电网故障分析指挥系统中的应用

针对电网系统的故障问题,在Weka语言软件上对随机森林算法为核心的电网故障分析系统模型进行实例分析。同时将随机森林算法与决策树(decision tree)算法、神经网络算法(Neural Network Algorithm, NNA)以及支持向量机(Support Vector Machines, SVM)的预测准确率进行对比,验证随机森林算法的优越性。结果表明,随机森林算法非常适合应用在电网故障分析系统中,在预测准确率方面,故障等级越高预测难度越大,准确率较低,而故障等级越低其故障预测的准确率越高。