新工科背景下的染整工艺原理课程翻转课堂教学模式研究

基于轻化工程专业新工科建设对人才培养理念新、要求新、途径新的内涵要求,针对染整工艺原理知识点繁多和传统教学课程未能全面涵盖实际染整生产加工及产品类型等问题,研究了基于新工科的翻转课堂教学模式及其在课程教学中的应用,提高了学生的学习主动性、创新意识和学习成效。     

从铀铍浮选尾矿中回收铀的工艺研究

为了回收铀铍浮选尾矿中的铀,同时降低铀产品中铍的含量,采用工艺矿物学方法分析了某铀铍浮选尾矿中铀、铍的赋存状态,采用硫酸浸出工艺浸出尾矿中的铀,考察了酸浓度、浸出时间、浸出温度以及液固体积质量比对铀、铍浸出率的影响,并采用阴离子交换树脂探索了从浸出液中回收铀的可行性。研究表明,铀铍浮选尾矿中的铀较易被硫酸浸出,铍不易被浸出,采用离子交换法能够回收铀并实现铀铍分离。     

基于自适应匹配追踪算法的轴承故障诊断及实验研究

为了增强轴承内外圈传动振动阶段的故障诊断效果,选择自适应匹配追踪(SAMP)算法构建得到故障诊断模型,完成仿真分析并通过实验进行了验证。研究表明：滚动轴承外圈达到了1 000 Hz的固定频率,同时在固定频率附近形成了1 000±50 Hz边频带;轴承外圈通过频率为40 Hz,在轴承外圈形成了通过频率的2倍与5倍频;对轴承内圈仿真加噪信号谱图通过SAMP算法进行重构,得到轴承内圈通过频率为60 Hz,形成了轴承内圈通过频率的5倍频,轴承内圈通过频率附近形成了60±10 Hz边频带,获得了明显的故障特征;在SAMP重构故障信号谱图中形成了360 Hz的啮合频率与180 Hz的半频,形成了转频的半频10 Hz与3倍频,而啮合频率360 Hz形成了较低的峰值。经SAMP算法处理信号谱图能很好地体现故障特征。     

柠檬酸化壳聚糖改性水性聚氨酯整理剂对织物性能的影响

采用聚四氢呋喃醚二醇、聚酯218和异佛尔酮二异氰酸酯为原料,以柠檬酸化壳聚糖（CA-CS）作为改性剂,合成柠檬酸化壳聚糖改性的水性聚氨酯乳液（CS-WPU）。将其与未改性的水性聚氨酯乳液（WPU）作为整理剂,以浸轧的方式分别对羊毛织物和棉织物进行功能整理,测试整理后织物的各项性能。结果表明：经过CS-WPU整理的织物抗菌性能明显改善,抗皱性也显著提高,抗起毛起球性略有增加;但是经过整理后,织物的断裂强力、白度及手感有不同程度的降低。     

紫绒漂白工艺优化

对紫绒采用预处理—清洗—氧化漂白—还原漂白—脱铁的工艺流程处理,研究了紫绒漂白工艺.通过测试漂白后纤维的白度、碱溶解度评价漂白效果,并对紫绒漂白工艺进行优化.得出最佳漂白工艺为:预处理阶段硫酸亚铁用量3g.L-1,温度60℃,时间45min;氧化漂白阶段过氧化氢用量35g.L-1,焦磷酸钠用量6g.L-1,温度60℃,时间2h;还原漂白阶段漂毛粉用量17g.L-1,温度60℃,时间1h.     

标准模型下可审计的基于属性的签名方案

在基于属性签名方案中,需要一个被称为属性中心的可信方来为用户生成和分发私钥,由于属性中心可以为任意用户计算私钥,因此它必须完全可信。而在很多应用场景下,用户不希望系统中存在一个必须无条件信任的可信中心,因为在这样的系统中,一个恶意的属性中心可以伪造系统中任意用户的签名,甚至可以恶意地分发用户的私钥。为了缓解这个密钥托管问题,可以将可审计的思想引入到基于属性的签名方案中,并在标准模型下构造一个可审计的基于属性的签名方案。最后证明了该方案的安全性。     

电子商务领域本体知识库的构建及应用

本文利用本体丰富的语义知识和语法结构及其共享性,构建了电子商务领域的本体知识库,用于解决数据的结构异构和语义异构问题。同时开发了面向电子商务领域本体知识库的汉语自动分词系统。结果表明,引入本体知识库能在一定程度上提高词语切分的正确率。     

硝化甘油安定度阿贝尔试验涂水法的改革——微量注射器注射法

硝化甘油安定度阿贝尔试验是将硝化甘油在72℃下加热,分解放出的氧化氮气体与试纸上的碘化钾反应,以出现棕色线条所经过的时间来衡量其安定性。反应的机理是:氧化氮气体先与试纸上的水反应生成硝酸和亚硝酸:     

活性染料染色用皂洗剂的研究

研究不同表面活性剂复配后对活性染料染色织物的净洗性能.探讨表面活性剂的种类及用量对皂洗效果的影响,确定不同表面活性剂的最佳复配比例.结果表明,表面活性剂SKDA、DL、ZX以11∶5∶4比例复配,十二烷基苯磺酸钠（SDBS）和NP-100以7∶3比例复配,十二烷基苯磺酸钠（SDBS）和IW（B）以9∶1比例复配,各复配体系的净洗效果最佳.     

基于决策树与相异度的离群数据挖掘方法

在数据挖掘中我们往往会忽略离群数据,可是这些数据却往往包含重要的信息.本文采用了将决策树与相异度相结合的方式进行离群数据的挖掘.通过计算决策树中各属性的信息增益,递归构造出决策树,并通过剪枝,进行初次的离群点检测,再运用相异度计算公式建立矩阵,找出最终的离群点集合.