铅芯隔震橡胶支座铅芯饱满度对支座力学性能的影响

研究了铅芯隔震橡胶支座铅芯饱满度和竖向压力对其滞回曲线及水平剪切性能的影响.结果表明,随着铅芯饱满度的增大,橡胶支座屈服力和等效阻尼比增大,屈服后刚度减小,等效水平刚度先减小后增大;随着竖向压力的增大,橡胶支座屈服力和等效阻尼比均增大,屈服后刚度和等效水平刚度均减小,橡胶支座滞回曲线逐渐饱满;增大竖向压力对饱满橡胶支座...     

蒸馏—铁炭微电解—吹脱预处理乐果废水试验研究

对采用蒸馏—铁炭微电解—吹脱工艺预处理实际乐果废水的效能进行了研究。保持工艺条件为:蒸馏温度为105℃,搅拌速度为100 r/min;铁炭微电解进水p H=3,铁炭质量比为1∶1,气水比为10∶1,反应时间为120 min;吹脱过程p H=11,温度为35℃,气液比为300∶1,吹脱时间为120 min。结果表明,工艺对废水的COD去除率达78.56%,TP的去除率达99.86%,TN、氨氮的去除率分别为93.91%、95.91%,B/C由0.08提高到0.32。采用蒸馏—铁炭微电解—吹脱对乐果废水预处理效果较好,有利于后期生化处理。     

浅谈Sybase数据库常见问题的原因及控制处理方法

Sybase数据库主要用于大型数据库的构建和管理。在日常的Sybase数据库维护过程作中,有时会遇到Sybase数据库出错的情况,本文对Sybase数据库常见问题及原因做了介绍,并对如何解决这些问题作了进一步分析。     

“互联网+教育”背景下的学生行为模式与学习效果关系研究

随着“互联网+教育”的兴起，学生的学习方式和行为模式正在发生深刻变革，这对于教育领域既是挑战也是机遇。本研究旨在探讨在“互联网+教育”背景下，学生的行为模式与学习效果之间的关系，并提出相应的对策和建议。通过文献综述、案例分析和调查研究发现，现有研究中，学生行为模式和学习效果关系不明确，以及“互联网+教育”对学生行为模式和学习效果的影响不明确。为此，本研究提出了优化“互联网+教育”设计与平台建设，提升学生自主学习和信息素养，以及强化教师指导和辅助作用等对策，旨在促进学生行为模式与学习效果的积极关联。     

基于AR技术龙井茶包装APP设计与开发

目的以龙井茶为对象,针对当前龙井茶包装在产品信息的传递、茶文化的弘扬以及购买后包装被废弃等方面的不足,探究AR技术在龙井茶包装的设计与应用。方法利用AutoCAD软件将龙井茶包装结构设计为可复用的工艺品;根据龙井茶的展示特性,设计含有AR技术的包装装潢图,剪辑龙井茶冲、泡等视频,创建茶文化相关三维模型;Unity,Vuforia以及visualstudio工具开发可实现虚实结合效果的应用软件。结果发布一款龙井茶包装移动应用软件,以AR图像识别、3D扫描为手段,识别龙井茶包装盒,实现茶叶模型脱卡、旋转、缩放等功能,以及龙井茶制作工艺、产地信息介绍等展示效果。结论 AR技术应用于龙井茶包装,产品的信息展示从平面变为三维,包装作为家庭摆件的二次利用减少了资源浪费。传统产品与现代技术的结合,实现了"茶文化"的"可视化",为传统文化的弘扬提供了新思路。     

酸性含氟废水处理工程应用

对广东某制罐厂酸性含氟废水处理系统进行工艺设计、设备安装和运行调试。针对其含氟废水的水质情况,采用气浮、综合沉淀、水解酸化及生物接触氧化等工艺进行处理,经过一段时间运行,原污水中污染物COD、石油类、氟化物的去除率达92.0%、92.8%和85.8%,出水水质达到广东省地方标准《水污染物排放限值》(DB44/26-2001)第二时段一级排放要求,且系统运行稳定。     

Fe/C微电解联合Fenton法处理综合电镀废水

针对中小型的电镀厂产生的综合电镀废水,采用Fe/C微电解联合Fenton方法进行试验研究。试验结果表明,Fe/C微电解最佳工艺条件为:p H=3,Fe/C质量的投加比2∶1,反应时间60 min,汽水比20∶1;Fenton氧化的最佳工艺条件为:p H=4.0,反应时间60 min,H2O2投加量10%,然后投加Na OH调节PH=10.0左右共沉淀。COD去除率达95%,出水重金属离子低于电镀废水处理排放标准。     

工程项目供应链风险管理研究

由于建设工程项目的特殊性,项目受到许多不确定因素的制约,导致项目供应链存在风险扩散、价值浪费及质量缺陷等问题。该文运用精益六西格玛理论（LSS）,提出DMAICL模型,对项目供应链系统进行重构,同时通过建立故障树,找出关键因素,并运用灰色关联理论分析,进而在管理过程中重点控制,以达到制约风险、提升效率、减少浪费和加强质量控制的目标,并为企业进行风险管理提供支持。     

基于深度极限学习机的危险源识别算法HIELM

危险源识别是民用航空管理的重要环节之一,危险源识别结果必须高度准确才能确保飞行的安全。为此,提出了一种基于深度极限学习机的危险源识别算法HIELM(Hazard Identification Algorithm Based on Extreme Lear-ning Machine),设计了一种由多个深层栈式极限学习机(S-ELM)和一个单隐藏层极限学习机(ELM)构成的深层网络结构。算法中,多个深层S-ELM使用平行结构,各自可以拥有不同的隐藏结点个数,按照危险源领域分类接受危险源状态信息完成预学习,并结合识别特征改进网络输入权重的产生方式。在单隐藏层ELM中,深层ELM的预学习结果作为其输入,改进了反向传播算法,提高了网络识别的精确度。同时,分别训练各深层S-ELM,缓解了高维数据训练的内存压力和节点过多产生的过拟合现象。