过硫酸盐氧化-氯盐浸银研究

介绍了采用过硫酸铵（(NH₄)₂S₂O₈）作氧化剂、氯化钠（NaCl）作络合剂的无氰浸银新方法。对浸银过程中(NH₄)₂S₂O₈及NaCl的浓度、浸出温度和时间、浸出环境的pH值、浸出过程中的搅拌强度等进行了条件试验。试验研究结果表明,在(NH₄)₂S₂O₈浓度0.225%,NaCl浓度25%,浸出温度45 ℃,浸出时间6 h,搅拌速度675 r/min条件下,对银粉中银的浸出率可达95%以上。     

C4F7N/CO2混合气体中粗糙度对环氧树脂表面闪络特性的影响

直流电场会导致环氧树脂表面电荷积聚并引起闪络,表面粗糙度也会影响电介质性能。为了探究表面粗糙度引起闪络变化的原因,建立了二维仿真模型,采用有限元方法分析了表面粗糙度处理后环氧树脂表面电荷特性和陷阱分布。此外,在C₄F₇N/CO₂混合气体中进行了闪络实验,研究了粗糙度对环氧树脂闪络特性的影响。模拟结果表明,电荷在指形电极附近的环氧树脂表面聚集;粗糙度的增大会降低电极附近最大电场,增加环氧树脂的表面电荷密度。表面粗糙度的变化对表面电荷特性的影响比掺杂Al₂O₃填料的影响大。实验结果表明,在C₄F₇N/CO₂混合气体中,环氧树脂闪络电压随表面粗糙度的增加先增后减,当表面粗糙度为1.3μm时达到最大值。因此,表面粗糙度通过改变电荷特性和局部电场来影响闪络特性,合理地调控粗糙度可以提高环氧树脂的闪络电压。     

锰矿资源及化学选矿研究现状

介绍了锰矿资源状况,按锰矿类型介绍了近年来锰矿化学选矿技术研究现状,展望了锰矿化学选矿技术发展前景。     

高层基础隔震建筑非平稳随机响应改进算法

利用虚拟激励法和等效线性化技术,计算了基础隔震高层建筑的非平稳随机响应。研究了高阶振型对高层隔震建筑响应的影响,提出了针对基础隔震结构随机响应分析的改进算法。计算中假定隔震建筑上部结构在大震作用下依然保持弹性状态,塑性变形集中在隔震层处,隔震层的恢复力-位移本构关系采用Bouc-Wen模型来描述。上部结构只需要提取前若干阶振型参与动力计算,剩余的高阶振型对结构响应的贡献按照静力校正技术求得。研究表明,改进的计算方法在没有显著增加计算量的同时,通过近似考虑高阶振型的影响,有效地提高了计算的精度。     

30.5L－32 ALS28钢丝帘线缓冲层林业轮胎的设计

介绍30.5L－32 ALS28钢丝帘线缓冲层林业轮胎的设计。结构设计：外直径　1 845 mm,断面宽　750 mm,行驶面宽度　758 mm,行驶面弧度高　90 mm,胎圈着合直径　812 mm,胎圈着合宽度　685 mm,断面水平轴位置（H1/H2）　0.702,人字形花纹,花纹深度　32 mm,花纹饱和度　32%,花纹周节数　16。施工设计：胎面采用缠绕法成型,胎体采用10层1400dext/3V1锦纶66浸胶帘布,缓冲层采用4层3×0.20＋6×0.35HT钢丝帘线,采用半芯轮式成型机成型,胶囊硫化机硫化。成品轮胎试验结果表明,成品轮胎充气外缘尺寸及胎面胶强度和耐磨性能达到设计和相应国家标准要求。     

苯二胺还原酸浸大洋多金属结核研究

研究了间苯二胺、邻苯二胺、对苯二胺对大洋多金属结核酸浸的还原作用，结果表明，上述试剂均可作为多金属结核酸浸的有效还原剂。在室温、苯二胺用量０．２～０．４ｇ／ｇ结核矿、硫酸用量０．９２５ｇ／ｇ、液固比４ｍｌ／ｇ条件下，仅浸出１０～２０ｍｉｎ，多金属结核中锰、钴、镍浸出率即可大于９５％。苯二胺作还原剂用量较大时，出现铜浸出率反而降低的现象。间苯二胺、邻苯二胺的还原浸出效果稍优于对苯二胺     

对普通大学生运动损伤的调查与分析

对河南大学师范学院、开封大学、黄河水利职业技术学院的部分学生参加体育运动时运动损伤发生的时间、部位、类型、项目、原因等进行了调查与分析，提出了运动损伤的处理方法和预防措施。     

移动随机荷载作用下桥梁振动分析

为了研究移动随机荷载作用下桥梁的振动问题,首先利用虚拟激励法将随机荷载转化为确定性的简谐荷载,推导了桥梁的非平稳随机响应,包括演变功率谱和时变标准差;再将精细积分法扩展到求解移动简谐荷载作用下结构的动力方程,提出了协调分解过程来模拟荷载的连续移动.在数值算例中,研究了单跨及多跨桥梁的基本随机振动特性;讨论了桥梁模态之间的相关性和荷载之间的相关性对桥梁响应的影响.     

浅谈煤炭企业计算机机房管理与维护

根据企业计算机机房的特点,通过对机房环境的维护、安全管理与软硬件的管理,摸索出了一套适合当今发展的基本的机房管理模式,保证了企业安全生产和信息化建设的顺利进行。     

基于深度学习的课程推荐模型

针对网络课程推荐中数据稀疏和推荐效果不佳的问题,将深度学习引入课程推荐,提出基于辅助信息的神经网络模型（IUNeu）. 该模型在已有神经矩阵分解模型（NeuMF）的基础上,结合用户信息和课程信息,并考虑它们之间的相互作用关系,以提升模型表示用户和课程的准确性. 爬取慕课网（MOOC）上的学习数据进行实验,结果表明,随着向量长度和推荐课程数的增加,IUNeu模型的性能增长速度较NeuMF模型更快;不同的消极采样量对2个模型的影响较大,模型性能随着消极采样量的增加而增加,当采样量达到一定值时,变化趋于稳定;IUNeu模型比NeuMF模型具有更高的收敛速度. 在IUNeu模型中加入更多课程特征信息,可以进一步提高IUNeu模型的推荐质量.