改性β环糊精絮凝剂的制备及性能研究

以环氧氯丙烷（EPI）为交联剂,在碱性介质中合成了β-环糊精（-βCD）水溶性交联聚合物,并以其为基体,以硝酸铈铵（CAN）为引发剂,在弱酸性条件下,合成出了新型的水溶性交联-βCD接枝聚丙烯酰胺（PAM）的共聚物絮凝剂（WCDP）.对产物的红外光谱分析（FTIR）表明WCDP的合成是成功的.研究了WCDP的制备条件（交联剂用量、引发剂用量、温度、时间等）对吸附有机污染物和除浊性能的影响,结果表明：在最佳合成条件下,WCDP能同时去除水中的浊度和小分子有机污染物,并能形成絮体从水中分离.以高岭土和对硝基苯酚（p-NP）为研究对象,WCDP对浊度和p-NP的去除率分别为96.7%和60.6%.     

数字化小样精梳机的开发

针对传统小样纺纱机械设备系统适纺纱线范围窄的缺点,开发了数字化小样精梳机,重点开发了一种基于可编程控制器(PLC)和多电机独立驱动技术的数字化控制系统.数字化小样精梳机的锡林、分离罗拉、输出罗拉、毛刷独立传动,其传动机构简化,可在触摸屏上实现精梳工艺参数的在线设计与实时监控,并可调节分离罗拉位移曲线.数字化小样精梳机填补了传统小样纺纱系统无精梳工序这一空白,使小样纺纱可以按照完整的精梳工艺流程进行纺纱.     

论新时期加强和改进大学生党支部建设的必要性

加强和改进新时期大学生党支部建设,是充分发挥党的政治优势和组织优势、做好大学生思想政治教育工作、培养和造就高素质人才的迫切需要,对于把我们党建设成为学习型的、优秀人才高度密集的政党,对于培养中国特色社会主义事业的建设者和接班人,确保党的事业兴旺发达、后继有人,具有重大而深远的战略意义。     

蛋白质增敏钼-邻苯二酚紫体系的研究及应用

在pH=2.8的clark-lubs缓冲介质中,牛血清白蛋白能显著增敏钼-邻苯二酚紫的显色体系,据此建立了分光光度法测定钼的新方法。仔细考察了反应酸度、邻苯二酚紫浓度、牛血清白蛋白浓度及反应时间等因素对测定的影响。最大吸收波长在680 nm处,与钼-邻苯二酚紫体系相比,红移了120 nm。10 mL溶液中,钼质量在0～40μg范围内服从比尔定律,测定的表观摩尔吸光系数为2.11×104L/(mol.cm)。所拟方法简便、快速、灵敏度高,用于合金钢样品中微量钼的测定,结果与认定值一致。     

基于BOK调制的Chirp超宽带通信系统的Simulink仿真实现

介绍了基于BOK调制的Chirp超宽带无线通信系统的原理,从理论上分析了BOK解调时的误码率,并运用Matlab/Simulink构建了基于BOK调制的Chirp超宽带通信系统的仿真模型,实现了BOK调制、信号相干检测、误码率计算等功能,完成了在加性高斯白噪声信道下点对点的通信,给出了在AWGN信道中不同时间带宽积条件下的信噪比误码率仿真曲线.仿真分析结果表明,运用Simulink建立的超宽带通信系统模型对超宽带系统进行研究是切实可行的.     

工作面支架压力分析与3D显示联动特征信息提取

详细介绍了放顶煤工作面支架压力监测系统的设计及数据分析,通过分析得到工作面支架的工作状态,给出工作面各种设备3D显示的联动关系,使调度人员能清晰了解工作面的工作情况.对于提高调度指挥能力具有重要意义,同时也便于对工作面顶板管理进行有效的监管.     

生物硅藻土-动态膜生物反应器处理微污染原水的研究

以硅藻土作为基材开发了一种新型给水处理技术——生物硅藻土-动态膜反应器,并对该工艺系统处理微污染原水的去除性能进行了小试研究.结果表明,在通量为40 L/(m2.h)的条件下,系统对浊度有较好的去除效果,且出水浊度均在1 NTU以下.本工艺对CODMn和UV254也有较好的去除效果,去除率分别达58.14%和45.8%,这主要是由于硅藻土吸附、微生物降解和动态膜的分离作用;同时,反应器对氨氮的去除率也较好,达到90%以上,这主要基于反应器内微生物的分解作用.     

以离子液体为溶剂制备纤维素微球

将天然纤维素溶于离子液体中,制成纤维素/离子液体溶液,并以纤维素/离子液体溶液为原料采用悬浮聚合法制备了纤维素微球.讨论了纤维素种类和质量分数、纤维素/离子液体溶液与导热油体积比、搅拌速度和制备温度对纤维素微球粒径分布的影响.结果表明,质量分数为2％的棉纤维素/离子液体溶液,以导热油为分散相,V(纤维素/离子液体溶液)...     

纳米钒酸铋的水热合成及其可见光光催化降解罗丹明B

以Bi(NO3)3·5H2O和NH4VO3为原料,采用水热法合成了BiVO4纳米颗粒,X射线衍射(XRD)表征结果显示所制备的BiVO4颗粒为单斜晶结构.紫外-可见漫反射(DRS)测定结果表明,BiVO4的禁带宽度为2.46 eV.以罗丹明B为目标降解物,研究了样品在可见光下的光催化性能,最佳反应条件为:罗丹明B的初始...     

利用.NET组件技术实现刀具图像的检测

为了实现刀具图像的轮廓跟踪,提取轮廓点,采用Matlab.NET component与Mi-crosoft Visual Studio C Sharp混和编程技术,并运用模糊C均值聚类（Fuzzy C Mean cluste-ring,FCM）算法对图像进行处理,返回分割阈值,实现对灰度图像的分割.同时为避免出现轮廓断点,引入编码技术,再经过8邻域搜索目标轮廓,最终完成刀具图像轮廓跟踪.与微分算子的边缘检测对比,本文算法利用FCM分割图像,又引入编码技术,实现轮廓连续的跟踪检测,该方法分割效果较好,界面编写简单,运行简便.