石墨烯氢镍电池的试制与电化学性能分析

用石墨烯取代导电炭黑,与氢镍电池的负极材料进行复合,在氢镍电池生产线上试制出一种新型石墨烯氢镍电池(S C2000 m Ah),对其电化学性能进行测试的结果表明:与使用导电炭黑的氢镍电池相比,石墨烯氢镍电池在0.5 C充电状态下,内阻降低了约6.04%;45℃搁置7 d后,荷电保持性能提高了约2.79%;0.5 C放电至1.0 V时,循环使用寿命提高了约15%。因此,利用石墨烯作为氢镍电池负极的添加剂,对提升氢镍电池的性能有一定的作用。     

数控系统中PLC梯形图与指令表的转换算法

为了满足数控机床系统中PLC梯形图向指令表转换的要求,将梯形图的构成形式分成母线、环、半环、环母线等结构元素,利用这些结构元素检验梯形图的合法性,分析梯形图和指令表之间的关系,设计梯形图向指令表快速转换的算法。应用实例表明:该算法效率高,实时性好,能满足数控机床系统的要求。     

基于RFID技术的汽车混流装配生产监控系统的设计与实现

汽车混流装配生产是一种面向客户订单的、小批量的装配生产模式,能够在同一条汽车装配生产线上按照客户的要求生产不同型号的产品。在汽车混流装配的生产过程中,容易发生错装和漏装问题,或出现等料、送错料和缺料等情况,影响产品质量和生产效率。因此,应用RFID和电子看板等信息技术研究汽车混流装配线的实时生产监控系统,实现车间现场数据的实时采集、在制品的跟踪、产品的质量监测、工艺信息的传递与及时反馈等,引导工人正确完成装配工作,减少错误的发生,提高生产率。     

基于聚类的在线手绘坐标系识别

本文研究在线手绘坐标系识别问题,讨论如何在在线手绘草图识别中利用聚类分析的方法,通过手绘草图中基本线元的分析、线元的聚类归并以及使用启发式的匹配策略,提出一种高效的基于聚类的在线手绘坐标系识别算法。     

基于生长神经气改进模糊神经网络的铝电解过程时序数据预测

针对传统预测模型因分析铝厂时序数据时历史数据量大而无法快速挖掘实时数据隐含的知识信息，导致预测效率低的问题，提出一种基于生长神经气改进模糊神经网络(GNG-ANFIS)全局高效的时序混合预测模型。该模型首先利用生长神经气动态跟踪采集到的时序数据来识别数据奇异点，进而筛选有效数据；然后利用改进后的黑猩猩算法对传统模糊神经网络进行优化；最后，结合铝电解生产过程中铝液杂质铁含量时序数据验证该模型的性能。实验结果表明，混合模型在减少训练时间的情况下仍能准确预测铁含量时序数据，验证了其可行性。     

BBR工艺用于污水处理厂准Ⅳ类水提标改造

南昌某污水处理厂升级改造后，污染物排放标准由原《城镇污水处理厂污染物排放标准》（GB 18918—2002）的一级B标准提高至《地表水环境质量标准》（GB 3838—2002）的准Ⅳ类标准，且TN和SS达到一级A标准。该污水厂将A/A/O微曝氧化沟二级生化处理工艺升级改造为以“植物-泥-膜”为核心的植物生态生物膜（BBR）工艺，持续约7个月（含冬季）的正常运行数据显示，改造后出水水质满足设计标准，运行稳定，且抗冲击负荷（水质、水量、温度）能力强，NH3-N、COD、BOD5、TP的日平均浓度分别可达0.38、11.46、4.49、0.09 mg/L，优于地表Ⅳ类水标准；出水TN和SS分别为6.16 mg/L和2.38 mg/L，稳定处于10 mg/L以下；处理费用为0.6元/m3，较改造前节省约20%。     

人造沸石去除高速公路服务区污水氨氮的实验研究

采用人造沸石处理高速公路服务区高浓度NH₃-N污水，从温度、投加量、pH和不同搅动方式等角度考察人造沸石对污水中NH₃-N去除的影响，同时结合人造沸石重复使用性能探讨其工程运用的潜能。结果表明：静置条件下，20 g/L人造沸石在4℃和25℃下24 h内对污水中NH₃-N的去除率分别达41.28%和48.34%(相差7.06%)，表明温度对NH₃-N去除无显著影响；不同搅动方式对NH₃-N去除效果的影响表现为曝气>振荡>静置，20 g/L人造沸石在曝气(1.0 L/min)条件下，NH₃-N去除率达80.02%；当人造沸石投加量增大到50、100 g/L时，振荡(100 r/min)条件下NH₃-N去除率分别可达83.34%、89.48%；对于不同pH污水，曝气处理时pH对NH₃-N去除效果的影响表现为碱性>中性>酸性；人造沸石具有良好的重复使用性能，重复使用6次，NH₃     

基于DTW-kmedoids算法的时间序列数据异常检测北大核心

针对工业生产中传统聚类算法直接应用于时间序列聚类效果准确性较低的问题,提出一种基于DTW距离度量的K-medoids算法。使用DTW计算时序数据之间的距离取代传统的欧氏距离度量方式,提高了相似性度量算法精度,同时也提高了聚类算法的准确性,并通过构建阈值机制实现了对时间序列数据的监督与异常检测。最后,结合烟叶含水率的时间序列数据进行分析,与传统聚类算法的异常检测模型比较,实验结果表明,DTW-kmedoids算法对时序数据的监督与异常检测具有可靠性、准确性。