铝酸三钙和碳酸钙对硅酸盐水泥早期力学强度及凝结时间的协同作用研究

本文研究了协同掺加铝酸三钙(C3 A)和碳酸钙(CaCO3)对硅酸盐水泥早期水化及硬化性能的影响.用X射线衍射(XRD)、热重分析(TG)、扫描电子显微镜(SEM)等技术分析水化产物及显微结构.结果表明,协同掺加C3 A和CaCO3会显著提高硅酸盐水泥的早期力学强度.当硅酸盐水泥中掺加15％(质量分数,下同)的C3 A...     

大孔树脂吸附分离长春花中的文多灵、长春质碱和长春碱

通过对11种国产大孔树脂对文多灵、长春质碱和长春碱的静态吸附容量和解吸率等指标的考察,筛选出AB-8大孔吸附树脂作为分离长春花生物碱的载体,其对文多灵、长春质碱和长春碱吸附量分别为365.8、254.2、24.8 mg·ml^-1。利用大孔吸附树脂吸附分离长春花3种生物碱的过程为：长春花原料用稀硫酸溶液提取,提取液用氨水调节pH值为8,然后采用AB-8大孔吸附树脂柱吸附,用20%乙醇洗涤除去强极性成分,在30℃下用pH=4的50%乙醇解吸,得单吲哚生物碱文多灵和长春质碱,再用90%乙醇解吸,得双吲哚生物碱长春碱。单吲哚生物碱纯度可达50%以上,长春碱纯度达60%以上。     

基于局部纹理特性的运动车辆阴影消除

为解决传统阴影检测算法可靠性和实时性难以兼顾的难题,从交通场景的实际应用出发,提出一种基于局部纹理特性的灰度域阴影消除方法。通过分析阴影的物理模型,得出局部纹理的光照不变性,利用基于比值判决的LBP纹理法来区分运动车辆和阴影,并应用亮度约束和几何启发式准则进一步改善阴影检测效果。实验结果表明,该方法的阴影检测有效率在90％以上,且能较好地满足实时要求,提高低亮度时车辆的阴影检测效果。     

气相氧化直接制备多针状氧化锌

采用气相氧化法,在温度850—950℃,氧分压≤8％,气体总流量300～330L／h的条件下,用工业锌粉为原料直接氧化制备出多针状氧化锌。SEM显示产物的中心体直径10—15μg,针状体直径0．2～0．8μm,针长60～100μg,XRD分析检测表明产物具有完整的六方纤锌矿型晶体结构。改变制备条件,可在一定范围内对多针状氧化锌的微观形貌和尺寸进行调控。半宽峰分析表明,随着氧分压的降低,半宽峰有所展开,表明晶体的缺陷增加,晶体缺陷主要是氧空位。     

放射性废物焚烧设备及工艺应用进展

热解焚烧是处理放射性有机废物的重要工艺,能大幅提高废物处理的体积。由于现有焚烧炉设备建成时间较早,且放射性废物种类增加,其运行和维护保养都面临新的挑战。本文概述了国内外放射性焚烧炉的发展现状和工艺特点,对焚烧炉运行中的问题进行归类,并展望未来的改进方向。     

未知饱和控制系统有穷域最优控制

针对带有饱和执行器且局部未知的非线性连续系统的有穷域最优控制问题,设计了一种基于自适应动态规划(ADP)的在线积分增强学习算法,并给出算法的收敛性证明.首先,引入非二次型函数处理控制饱和问题.其次,设计一种由常量权重和时变激活函数构成的单一网络,来逼近未知连续的值函数,与传统双网络相比减少了计算量.同时,综合考虑神经网络产生的残差和终端误差,应用最小二乘法更新神经网络权重,并且给出基于神经网络的迭代值函数收敛到最优值的收敛性证明.最后,通过两个仿真例子验证了算法的有效性.     

基于多用户双锁加密系统的密钥分存方案

对灰色加密理论中的多用户双锁加密系统进行了改进,提出了一种基于多用户双锁加密系统的密钥分存方案.该方案通过改变灰色微分方程x(0)(k) az(1)(k)=b中z(1)(k)的生成系数(权数),解决了密钥分存中密钥的更新和复用问题,并通过引入一简单的离散对数函数来抵御成员欺骗.     

无轴承异步电机转子磁场定向MRAS转速辨识

为了准确辨识无轴承异步电机的转速,提出一种改进转子磁链估算电压模型。以改进转子磁链估计模型为基础,构建了无轴承异步电机的转子磁场定向模型参考自适应(MRAS)无速度传感器矢量控制系统,并通过Matlab/Simulink进行了系统仿真分析。仿真结果表明:基于所提出的转子磁链改进模型,可有效避免纯积分环节初值和累计误差等影响,获得较高的转速辨识精度。所提出的转子磁链辨识模型和MRAS无速度传感器矢量控制系统是有效和可行的。     

弱边缘电荷耦合器件羊毛图像二值化算法

为解决弱边缘图像二值化产生羊毛几何尺寸失真问题,通过对基于灰度和梯度指数的边缘细化算法研究,结合经典的全局阈值法和局部阈值法,提出了一种电荷耦合器件（CCD）羊毛图像自动二值化算法。该算法将sobel算子和斜坡边缘模型引入现有边缘细化算法中,既增加寻找边缘点环节又改进灰度调整因子,达到提高处理效率和避免人为干预的目的;在分析最大类间方差法和Bernsen法的基础上,结合全局和局部阈值处理各个子图像,从而强化边缘细节,降低失真度。实验结果表明,与传统方法相比,该算法对于弱边缘图像二值化具有良好的性能。     

强鲁棒性的可穿戴传感器的人体动作识别方法

为了降低可穿戴传感器在传感器移位时对动作识别率的影响,对可穿戴传感器的动作识别进行了研究。采用高精度传感器采集不同部位的输出信号,根据运动的周期特点对输出信号进行去噪和快速傅里叶变换,将其转化为频域信号。再使用主成分分析法提取综合指标,并对自组织神经网络进行训练,实现动作识别。最差情况下识别准确率可达到92.0%,较好情况下甚至可达到97.5%,传感器移位情况下的识别率甚至更高。