摘要：采用Ｔｅｎａｘ树脂吸附－热解吸／氢火焰气相色谱法定量测定室内空气中芳香烃类有机污染物（苯，甲苯，邻、间、对二甲苯，乙苯等）．现场采样测定了某办公楼装修前后室内空气环境中芳香烃浓度．为考察污染物的来源，设计并开展了模拟实验研究，对４种常用室内装饰材料挥发有机污染物进行研究；采用毛细管气相色谱－质谱联用技术对模拟室污染源挥发出的多种烷基苯类化合物进行定性鉴定．

摘要：针对土壤风蚀研究的需求,依据空气动力学要求设计了NK-1型可移动式风蚀风洞。该风洞由进气段、动力段、过渡段、转角段、稳定段、收缩段、实验段和扩散段组成,总高2456mm,全长15900mm,能量比0.41。该风洞主要特点为:进气口为双扭线形唇口;转角段为20°仰角设计;稳定段采用六角形蜂窝器和两层阻尼网组合设计;实验段风速为0.3～20m/s连续可调;尾部扩散段扩散角为20°。最后运用Fluent6.3流体模拟软件,对空风洞实验段纵截面的气流速率分布、静压分布进行了模拟,满足设计要求。

摘要：制备了纳米光催化剂悬浮液,借助后整理工艺对3种织物进行负载加工,并利用X射线衍射仪(XRD)和扫描电镜(SEM)等对其进行了表征.通过自行设计的小型环境舱和光催化反应器重点考察了棉机织物、涤纶机织物和涤/棉混纺机织物对纳米光催化剂净化氨气性能的影响,并比较了在不同负载织物表面上纳米光催化剂的活性.结果表明,负载纳米光催化剂的棉织物的氨气净化性能高于负载纳米光催化剂的涤纶织物和涤/棉混纺织物的氨气净化性能.在负载Ag?TiO2光催化剂的条件下,负载涤纶织物和涤/棉混纺织物对氨气的净化性能有所加强.

摘要：在颗粒物研究中 ,分级采样是一种常用的监测方法 ,而冲击采样器是颗粒物分级采样的重要仪器。从颗粒物的受力分析着手 ,得到了冲击采样器重要参数———斯托克斯数的表达式 ,并对TSP、PM1 0 和PM2 5冲击采样器设计参数进行了详细分析 。

摘要：对传感器镜片结构特征进行塑件工艺分析,采用模流分析软件对产品充填、翘曲变形、冷却等因素进行预测性分析,确定了一模八腔的模具结构形式,侧重对型芯及型腔结构设计、复位机构设计及主要零部件设计与加工进行了分析。为保证各个型腔的产品尺寸一致性,设计定、动模芯专用抛光夹具来保证关键零部件尺寸一致性。该模具结构设计合理,动作可靠,塑件尺寸精度高,完全满足客户需求。

摘要：为解决五阳矿7603综放面瓦斯超限问题,提出了布置走向高抽巷瓦斯治理方案。通过数值模拟研究了走向高抽巷在不同抽采负压条件下瓦斯治理效果,得出了高抽巷最佳负压抽采参数,确定了走向高抽巷瓦斯抽采管路、配套设备及密封墙的设计形式。现场试验数据表明:采用走向高抽巷瓦斯抽采方案后,抽采瓦斯纯量平均为22 m^3/min,抽采量占瓦斯涌出量的50%左右,工作面瓦斯浓度均控制在许可范围内,有效地解决了该综放面瓦斯严重超限的难题。

摘要：在颗粒物研究中,分级采样是一种常用的监测方法,而冲击采样器是颗粒物分级采样的重要仪器。根据斯托克斯数,对PM10-PM2.5冲击采样器设计参数进行了详细分析,并对PM10-PM2.5的捕集效率特征进行了分析。结果表明,PM10-PM2.5冲击采样器具备理想的PM10和PM2.5捕集效率,PM10冲击采样器、PM2.5冲击采样器切割粒径分别为9.94、2.43μm,均在其允许误差范围内。

摘要：从用户需求分析、数据库结构设计、系统功能设计和用户界面设计四个方面 ,比较详细的介绍了天津市医疗垃圾管理信息系统 (MWMIS)的设计思想与设计方法及其主要功能特点。

摘要：目的目前基于视觉信息的海浪要素检测方法分为基于立体视觉和基于视频/图像特征的检测方法,前者对浪高的解析不稳定、模型复杂、鲁棒性较差、不能很好地满足实际应用的需求,后者主要检测海浪的运动方向和浪高等级,无法获取精确的浪高值,其中基于图像特征的检测受限于先验知识,检测稳定性较差。为此,本文结合深度学习的特征学习机制,提出了一种面向近岸海浪视频的浪高自动检测方法。方法从近岸海浪监控视频中提取视频帧图像,计算相邻两帧差分获取差分图像,通过数据预处理对静态图像集和差分图像集进行数据扩充;针对两类图像集分别设计多层局部感知卷积神经网络NIN(network in network)结构并预训练网络模型;分别用预训练的网络模型提取静态图像和差分图像的高层特征来表达空间和时间维度的信息,并融合两类特征;通过预训练支持向量回归SVR(support vactor regerssion)模型完成浪高的自动检测。结果实验结果表明,本文近岸海浪视频浪高检测方法在浪高检测上的平均绝对误差为0.109 5 m,平均相对误差为7.39%;从不同绝对误差范围内的测试集精度上可以看出,基于时间和空间信息融合的回归模型精度变化更加平稳,基于空间信息的NIN模型的精度变化幅度较大,因此本文方法有较好的检测稳定性。结论通过预训练卷积神经网络提取近岸视频图像时间和空间信息融合的方式,有效弥补了人工设计特征的不完备性,对近岸视频的浪高检测具有较强的鲁棒性,在业务化检测需求范围内(浪高平均相对误差≤20%)有着较好的实用性。

摘要：基于人工神经网络的空气质量预测模型优于传统的逐步回归模型,但由于性能差异不明显而较少在空气质量预报中应用.设计了将遗传算法和神经网络算法相结合的基于GA-ANN的空气质量预测模型,并利用天津市2003—2007年气象和污染物监测资料对该模型进行验证.对2007年全年的ρ(SO2),ρ(NO2)和ρ(PM10)进行预测,预测值与实测值的相关系数分别为0.899 6,0.828 3和0.600 0.与一般的人工神经网络预测模型相比较,GA-ANN模型将空气质量等级预报的准确率从77.57%提高到79.67%.GA-ANN模型可结合其他方法进行日常空气质量预报.