膜法与泥法A／O过程处理PTA废水的对比试验研究

分别采用生物膜法和活性污泥法两种工艺，在两套两级Ａ／Ｏ流程的间歇试验装置上处理ＰＴＡ废水，比较ＣＯＤｃｒ降解特性。结果表明，膜法有较快的ＣＯＤｃｒ降解速率。当起始ＣＯＤｃｒ浓度分别为１０９１ｍｇ／Ｌ和１００５ｍｇ／Ｌ时，膜法的Ａ１、Ｏ１、Ａ２和Ｏ２级２４小时ＣＯＤｃｒ去除率均高出泥法，各级分别为３２％、２５％、１３％和４２％；并结合试验中的一些现象，讨论了膜法工艺的优越性和缺氧条件下的生物降解特性     

2232型多臂机产生跳纱的原因及预防措施

我公司在使用Staubli公司生产的2232型多臂机时,常会出现跳纱疵点,尤其是织造小提花织物时更为严重.这类疵点无法修织,严重影响了织物的质量.     

甲醇在不同方法制备的碳载Pt-TiO_2催化剂上的电催化氧化

采用TiO2溶胶法,在不同条件下制备了碳载Pt-TiO2催化剂.通过循环伏安法(CV),计时电流法(CA)对碳载Pt-TiO2催化剂在甲醇上的电氧化特性进行了研究.结果表明不同条件制备的催化剂对甲醇的电催化氧化的催化活性不同.其中加入聚乙二醇所制得的Pt-TiO2/C催化剂对甲醇的氧化具有最佳的电催化活性和稳定性.     

瓯江口航道治理工程水沙环境问题研究

基于现场实测资料,对瓯江口的水沙特征、冲淤演变、航道的淤积特点及原因进行了分析。建立了波浪潮流泥沙数学模型和台风骤淤数学模型对瓯江口航道二期治理工程正常航道年泥沙淤积和台风泥沙骤淤进行了计算,对其对周围水沙环境的影响进行了分析。研究结果表明：1）瓯江口航道二期治理工程对周围水沙环境的影响很小;2）瓯江口航道的泥沙淤积主要是大风骤淤,瓯江口航道治理二期工程方案可以通过控制三角沙达到航道减淤的目的,采用北导堤和三角沙西堤作为整治方案有明显的减淤效果。     

基于粗糙熵的离群点检测方法及其在无监督入侵检测中的应用

香农的信息熵被广泛用于粗糙集.利用粗糙集中的粗糙熵来检测离群点,提出一种基于粗糙熵的离群点检测方法,并应用于无监督入侵检测.首先,基于粗糙熵提出一种新的离群点定义,并设计出相应的离群点检测算法-–基于粗糙熵的离群点检测(rough entropy-based outlier detection,REOD);其次,通过将入侵行为看作是离群点,将REOD应用于入侵检测中,从而得到一种新的无监督入侵检测方法.通过多个数据集上的实验表明,REOD具有良好的离群点检测性能.另外,相对于现有的入侵检测方法,REOD具有较高的入侵检测率和较低的误报率,特别是其计算开销较小,适合于在海量高维的数据中检测入侵.     

支持向量机函数拟合在边坡稳定性估计中的应用

在综合分析了各种边坡稳定性分析方法的基础上，提出了基于支持向量机的边坡稳定性预测方法，并在MATLAB中编制了相应的支持向量机程序，建立了相应的边坡稳定性预测模型。以大量的实例数据为学习样本和测试样本，讨论了基于支持向量机的边坡稳定性分析及其可行性，研究表明，用支持向量机方法来预测边坡的稳定性是可行的。     

高速公路软土路基沉降预测

软土路基沉降量的准确预测对高速公路施工与维护是非常重要的，但是影响路基沉降量的因素众多，并且沉降量之间具有高度复杂的非线性关系，用传统的数学、力学方法很难表示；将最新的机器学习技术一支持向量机应用于软土路基沉降量预测研究，提出了软土路基沉降量预测的支持向量机模型，该模型的应用结果表明，利用支持向量机进行预测是科学可行的，建立的模型很好地表示了沉降量之间的映射关系，并且提出的模型准确性高、推广预测能力强。     

高速公路软土路基沉降预测

软土路基沉降量的准确预测对高速公路施工与维护是非常重要的,但是影响路基沉降量的因素众多,并且沉降量之间具有高度复杂的非线性关系,用传统的数学、力学方法很难表示;将最新的机器学习技术-支持向量机应用于软土路基沉降量预测研究,提出了软土路基沉降量预测的支持向量机模型,该模型的应用结果表明,利用支持向量机进行预测是科学可行的,建立的模型很好地表示了沉降量之间的映射关系,并且提出的模型准确性高、推广预测能力强。     

基于微粒群优化的智能位移反分析研究

优化技术是影响反分析精度和效率的重要因素,将微粒群优化技术与支持向量机技术结合,提出了一种新的智能位移反分析方法。该方法利用了支持向量表达非线性关系方面的优良特性,可以避免大量的数值计算,同时充分利用微粒群的全局优化、收敛速度快的优点。将提出的方法应用到具体的算例中,比较表明,本方法是一种科学、可行、收敛快、精度高的优秀算法。     

边坡变形预测的群体智能模型

变形是岩土工程结构反馈出的重要信息，变形监测对指导施工具有重要意义。如何有效地利用监测数据是工程技术人员关心的问题。结合时间序列分析方法，将一种新的仿生群体算法——微粒群算法引入到边坡变形预测模型中，并提出变形估计模型。该算法能实现模型结构和参数的耦合识别，且该算法具有很好的全局识别能力；同时，建立的模型具有较高的推广预测能力。将该方法应用到三峡船闸高边坡变形预测中，取得比较理想的效果，该方法具有快速、准确的特点，可为岩土工程的信息化施工和管理提供一条新的途径。