溶剂萃取法回收与处理含DMAc废水的研究

本文研究了用低沸点萃取剂处理和回收含二甲基乙酰胺（DMAc)废水的可行性及工艺条件，经研究表明，在常温20－35℃时，用氯仿萃取二甲基乙酰胺，当溶剂与水相体积比为2：1时，经六级逆流萃取，可将废水中20％（w/w)的二甲基乙酰胺含量降至300mg/L以下。废水的pH值对萃取效率有明显的影响，当废水的pH值较大，即偏碱性对萃取有利。     

氢化可的松母液错流萃取行为研究

将氢化可的松母液解析为氢化可的松、表氢化可的松和６α－羟基ＲＳ三种组分，模拟了母液的表观分配系数。拟合结果与实验值符合较好，平均相对误差＜５．５％。     

包裹法国红色料在陶瓷领域应用的探索

探索包裹法国红色料在建筑陶瓷工业釉料、坯体中应用的工艺技术条件，采用正交实验方法找出包裹法国红色料在陶瓷釉料、外墙砖、地砖中的最佳发色条件：在釉料中一价的钾、钠离子特别利于该色料的发色；二价离子钡较好、钙次之、镁最差；法国红色料在普通熔块中发色不理想，在特制的熔块中发色良好。     

基于支持向量回归的动力电池参数辨识

根据铅酸蓄电池在放电过程中内部电化学反应导致外部电特性变化的特点,提出一种基于支持向量机原理的电解液密度辨识模型。利用支持向量机理论非线性回归的特性,简化测量电解液密度的过程,在恶劣环境下检测动力电池的电解液密度更显其优越性。预测实验表明,采用改进的交叉验证预测模型具有泛化能力强、稳定性好的特点,并且在小样本的条件下能达到预期的辨识精度。     

高维数据挖掘中基于中位数回归的特征提取新方法

为降低噪声对数据特征提取(变量选择)效果的不利影响,基于中位数回归分析方法,利用变量选择降维技术(正则化估计),提出了一种稳健、有效的特征提取(变量选择)新方法,并具体给出了估计算法,该算法具有快速计算的特点.实验结果表明,新方法能够有效地对高维数据集进行估计和变量选择,且具有较高的准确性,即使数据中的信噪比很低时,该方法仍具有较好的效果.因此,该方法为高维数据挖掘特征提取提供了稳健且有效的方法.     

气液交叉流阵列PM2.5热泳和扩散泳拟传质模型

基于气溶胶中PM2.5微细颗粒物拟流体特性，对气液交叉流阵列中PM2.5在气溶胶流体传热传质边界层内热泳和扩散泳运动进行拟传质机理分析，与跟随气体的对流传质相叠加，建立了气液交叉流阵列PM2.5热泳和扩散泳拟传质模型，并进行了实验检验。实验在固定对流条件下，考察了不同气液相温度差导致的热泳、不同气相湿度差导致的扩散泳和颗粒粒径等因素对气液交叉流阵列PM2.5拟传质系数的影响。实验数据统计值与模型表达趋势一致，在初始温差40℃、初始湿度0.118 kg/kg条件下，100排气液交叉流阵列PM2.5拟传质系数模型预测值为3.33×10^-3 m/s、实验值为3.75×10^-3 m/s。     

水溶性丙烯酸涂料的合成

制备了透明性高、光泽度好、附着力强、冲击强度高、成本低、污染小的水溶性丙烯酸涂料。讨论了共聚单体的含量、中和胺的种类和用量对乳液黏度、水溶性、稳定性等的影响。     

基于MVEKF的测向交叉定位跟踪算法

测向交叉定位能够根据两个或多个测量站对同一目标辐射源测得的方位信息,采用最佳状态估计法确定出目标辐射源的位置．针对扩展卡尔曼滤波（EKF）算法存在受初值、测量噪声影响大等缺点,将一种新的修正协方差的扩展卡尔曼滤波（MVEKF）算法应用到固定双站测向交叉定位中,可以提高收敛速度和定位精度．通过与EKF的仿真对比,验证了该算法具有更好的跟踪性能．     

视觉导航机器人三维场景重建研究

针对自主导航机器人在室外中的立体视觉,应用了一种基于置信点扩展的三维重建的方法。该方法改进了归一化交叉相关算法,由视差空间图寻找视差空间中的置信点并进行表面跟踪,并用计算亚象素视差和中值滤波的办法得到视差图,最后使用滚球算法对从视差图中得到的点云数据进行三角化从而进行地形重建。实验结果表明,所使用匹配方法优于单一的归一化交叉相关方法,有着较强的鲁棒性,重建的地形效果较为理想。     

宽波束双基地高频雷达海杂波谱特性研究

双基地角在杂波单元内的连续变化导致宽波束双基地高频雷达的海杂波谱不同于窄波束.为了揭示这种差异,在G ill和W alsh窄波束双基地海面雷达散射截面积(RCS)基础上,提出了宽波束双基地海面RCS模型;结合高频地波雷达方程,得到宽波束双基地海杂波功率谱密度模型,通过仿真计算得到海杂波谱的具体形态.理论分析和仿真结果表明,在发射机附近以及基线附近的雷达探测区域,宽波束海杂波谱具有明显的展宽效应.