为改善浮选工艺,改进浮选设计,提高浮选效率,实现浮选的自动控制,提出一种将模糊理论与神经网络相结合的预测方法。利用多层级的前馈神经网络,构建矿浆浓度、精矿质量、药剂用量这3个主要浮选指标与矿浆浮选速率之间的模糊神经网络模型。采用T-S模糊模型不断修正模糊子集的隶属函数,从而提高了预测输出值的精度。通过实验数据的研究结果表明,该算法能够准确描述实际的浮选过程,具有很高的准确度和精度,证明了其用来预测矿浆浮选速率变化趋势具有可行性,为浮选动力学的研究发展提供了一种新的方法和途径。

针对当前基于VR的虚拟仿真系统存在的沉浸式交互体验感较差、物理效果较难模拟等问题,提出一种VR环境下基于物理属性的虚拟手自然交互方法。将虚拟物体物理属性与启发式交互方法相结合,避免了交互过程中虚拟手与虚拟物体相互穿透,实现了虚拟物体位姿随虚拟手接触点变化实时调整与自适应。最后,借助HTC VIVE虚拟现实套件以及Leap Motion体感控制器所搭建的沉浸式人机交互环境,对各类虚拟物体的交互操作进行实例验证并测试计算效率,验证了该方法的可行性。

生态混凝土的研究利用为海绵城市的建设提供了新的思路和方向。本文在研究国内外文献和实际调研的基础上,分析了生态混凝土和海绵城市在理念上的一致性,对生态混凝土的应用现状和功能特性做出了全面分析,指出尚存的问题,进一步指导其在海绵城市中的推广应用,改善我国当前资源环境紧张的问题,促进经济社会可持续发展。