从汽车尾气废催化剂浸出液中提取钯试验研究

研究了用自制二异戊基硫醚(S201)作萃取剂，从含贵金属汽车尾气废催化剂浸出液中回收钯。考察了有机相组成、萃取相比V_o/V_a、搅拌速度、萃取时间对萃取分离钯的影响。结果表明：在萃取有机相为12.5%S201+87.5%磺化煤油、相比V_o/V_a=1/5、搅拌速度700 r/min、萃取时间30 min条件下，钯萃取率达90%;铂、铑留在萃余液中，钯与铂、铑得到有效分离；合成的S201循环使用8次后，钯萃取率达90%以上，重复使用性能良好。该法工艺简单，操作简便，可从低浓度汽车尾气废催化剂浸出液中高效萃取分离钯。     

基于响应面模型的手性超结构固有频率灵敏度分析及多目标优化

韧带型手性超结构是新型的负泊松比缓冲减震材料,四韧带手性结构是其中结构较为简单且减震效果较好的一种。但振动在衰减的过程中,材料过低的固有频率极容易产生低频共振,造成结构破坏。因此减震性能要求材料尽可能实现轻量化的同时提高其固有频率。降低质量和提高固有频率两个目标具有一定冲突,需要对四韧带手性结构进行结构参数多目标优化,获得最优的结构参数组合。通过有限元分析和中心复合试验设计方法（CCD）构建出四韧带型手性超结构关于质量和固有频率的响应面代理模型。基于响应面代理模型计算出手性超结构各重要参数的灵敏度数值,获得对固有频率和质量影响较大的结构参数。最后以高灵敏度响应的结构参数作为优化变量,固有频率和质量作为优化目标,运用优化设计方法和多目标遗传算法计算出四韧带型手性超结构参数的最优解。基于响应面模型的多目标优化设计方法为减震降噪的新材料的优化提供了设计思路和参考。     

家装设计渲染图增强

目的 提出一种亮度、对比度、饱和度三要素与神经网络相结合的家装设计渲染图增强方法。方法 该方法分析了图像增强的3个要素：亮度、对比度和饱和度。算法从下列几个方面着手进行三要素的调节：1）根据原图饱和度和图像融合方法实现亮度和对比度增强;2）采用颜色矩阵实现饱和度增强;3）采用直方图均衡实现对比度进一步增强。这3个要素对图像增强的效果均有贡献,本文为三要素分别赋予一个权值,并引入神经网络方法,自动建立图像亮度分量均值、方差和饱和度分量均值、方差与三要素的权值系数的非线性映射关系。结果 根据图像本身的信息自动获取图像增强三要素的增强系数,实现家装设计渲染图的自适应增强。算法的有效性在不同程度偏灰暗的家装设计渲染图上得到了验证,并与几种经典方法进行了直方图、信息熵、平均对比度（AC）和平均灰度（AG）的定量比较。实验结果显示,本文算法实验结果的直方图具有很少的信息丢失和较好的特征保持,与遗传算法相比,信息熵提高了约0.2,AC值提高了约0.1,AG值提高了约15,本文算法在多数情况下评价指标优于改进的直方图方法。结论 通过对实验结果的直观评价与定量评价,证明与某些现有的方法相比,本文方法适用于不同程度偏灰暗的渲染图,具有较好的通用性,并能达到更优的渲染图像增强效果。