湿法炼锌制镉碱渣综合回收实践

采用高温高酸氧化浸出工艺对湿法炼锌粗镉生产过程产出的制镉碱渣进行处理。通过“电解液+锰粉氧化浸出”与“电解液直接浸出”制镉碱渣小试工艺试验对比,获得高温高酸氧化浸出的工艺参数为：浸出温度85~90 ℃、浸出时间8 h以上、液固质量比~4 g/g,锌、镉高温高酸氧化浸出率分别达到96.88%、95.35%。通过工业化实践,将某锌冶炼厂长期堆存的制镉碱渣有效处理,实现锌、镉等有价金属的回收,提高金属回收率,同时避免含隔渣长期堆存带来的环保风险,具有较好的经济和环境效益。     

一种四自由度并联机构的标定技术

运动学标定就是对实际几何参数的估计过程，通过标定来减少动平台的位姿误差。本文对并联机构的标定技术进行了介绍，并对一种四自由度并联机构的标定过程以两种标定方法进行了说明，给出了仿真结果。     

耐磨白口铸铁的综合性能与价格比

采用模糊数学对耐磨白口铸铁性能进行综合分析,通过大量计算得出了耐磨白口铸铁的综合性能价格比,计算结果表明,在这些材料中,Cr27的综合性能价格比最好,Ni1最差,而Cr24,15-3和Ni4依次介于两者之间。本方法对于工程技术方案评价将具有实用价值。     

机器人视觉引导中标定参数同步求解方法

在分析机器人视觉引导中各坐标系转换关系的基础上,提出一种基于最大似然估计的非线性机器人视觉引导标定参数的计算方法,该方法根据最大似然估计构造计算过程中矩阵变换测度函数,采用Levenberg-Marquardt算法求解非线性最小二乘问题,可一次性求解出摄像机标定参数和手眼标定参数。通过数值仿真和真实机器人标定实验,将计算结果与经典标定方法的计算结果进行了比较。结果表明:提出的算法相对于经典算法在估计误差、对噪声的敏感度和稳定性方面均有所提高。     

用ASP.NET开发基于Web的综合测评系统

利用ASP .NET技术构建基于Web的动态交互式综合测评系统 ,该系统可以在Windows 2 0 0 0 /XP局域网或Internet上使用 ,测评内容修改方便 ,适用范围广泛。     

铬盐清洁生产中铬渣的综合利用

利用二氧化碳与液相氧化铬盐清洁生产工艺所产生的铬渣反应 ,得到碳酸氢镁溶液和富铁渣。碳酸氢镁溶液经加热分解得到轻质碳酸镁产品 ,富铁渣可以作为水泥行业原料铁精矿的替代品 ,最终实现了铬铁矿资源的充分利用和铬盐生产的零排放。     

应力交变下微型土压力计的标定及应用

为了研究土压力计在不同应力状态下的敏感系数,利用镶嵌有微型土压力计的模型桩,按照两种方式设计应力交变加载模式进行标定:(a)从初始零应力状态分级加载—卸载至零;(b)从初始零应力状态加载到应力最大值,分级卸载—加载,逐渐到零应力状态。研究结果表明:初始应力为零的加载曲线线性较好,敏感系数可用线性函数进行拟合;初始应力不为零的加载曲线线性也较好,敏感系数也可用线性函数进行拟合;而卸载曲线包含显著的非线性和滞后效应,此时敏感系数就不是一个固定值,可采用指数曲线来进行拟合。将获取的标定系数应用于水平受荷模型桩的桩身应力分析中,在加载过程中3.5D~5.5D深处桩身应力一直变大,且变化幅度最大。研究成果可为水利工程中板桩、抗滑桩等水平受荷桩桩身截面尺寸及配筋设计提供参考。     

安徽省农业旱灾脆弱性综合分析与评价

旱灾是影响安徽省农业特别是粮食生产可持续发展的重要制约因素。在相同致灾强度下,灾情会随灾害脆弱性的增强而加重,因此,研究农业旱灾脆弱性对安徽省防灾减灾和农业可持续发展具有特别重要意义。根据影响旱灾脆弱性的因素和指标体系选取的原则,选择了旱灾面积比、森林覆盖率、农村人均收入等9个指标,采用加权综合评价方法对各市旱灾脆弱性进行分析,并利用聚类分析方法进行旱灾脆弱性区划。结果表明,除合肥市、阜阳市、池州市、宿州市和黄山市5个市需要采取措施降低旱灾脆弱度外,安徽省总体上农业旱灾脆弱性较弱,有较强的抗旱承灾能力。     

利用废茶制备洁面用品的研究

茶叶中含有茶多酚、氨基酸、茶碱等护肤和洁肤成分 ,将茶提取液添加到洁面用品中 ,使洁面用品既具有洁肤效果 ,又有护肤作用 ,可改善洁面用品的使用感觉 ,提高洁面用品的品质 ,符合化妆品的发展方向。通过实验 ,成功研制了多种性能良好、价格较低的含茶提取液洁面用品 ,为我国废茶的综合利用提供了一种新途径。     

基于TOPSIS-模糊综合评判的模糊推理模型在开河预报中的应用

冰凌开封河受到较多自然和人为因素的影响,具有较高的不确定性,为了进一步提高冰凌开封河预测的精度,考虑各因素的综合作用成为解决问题的关键。先采用主成分分析法初步确定冰凌开封河历时影响因子的权重,运用模糊推理模型依据影响因子矩阵的相似性进行初步预测,进而采用TOPSIS-模糊综合评判模型对预报因子进行识别,筛选出合理的预报因子进行二次预测。运用实例对基于TOPSIS-模糊综合评判模型冰凌预报因子识别的模糊推理模型的效果进行了检验,同时与冰凌预报模糊优选神经网络BP模型进行对比,结果表明:在TOPSIS-模糊综合评判模型因子进行识别基础上的模糊推理模型预测精度较高、效果较好,既能够有效识别预报因子,又能够较好地提高预报封河、开河历时的精度,为凌汛预测提供了新的途径。