本书分成五章。第一章是仿真，讲述环境工程过程的仿真即过程建模及求解的方法，并介绍活性污泥过程、二沉池二维流态等模型的建模和求解过程。第二章是过程控制，讲述反馈控制系统的控制规律及自动化仪表，并介绍污水处理主要设施的自动控制方法。第三章是动态分析，讲述如何导出过程的传递函数，以及如何利用传递函数对环境工程的过程动态进行定性和定量的分析。第四章是人工智能，重点介绍神经网络、专家系统和模糊控制的理论及在环境工程仿真与控制中的应用。第五章是复杂控制系统，介绍串级、分程、比值、前馈、选择性和非线性控制系统，以及在环境工程过程控制中的应用

一、单项选择题(在下列每小题四个备选答案中选出一个正确答案,并将其字母标号填入“答卷”纸上相应题号的括号中。每小题1分,共20分) 1.在音节zi、ji、zhi中,i、一i(前)、i(后)是 A.一个音位的不同变体 B.两个音位,i是一个音位,一i(前)、一i(后)是一个音位 C.两个音位,i和一i(前)是一个音位,一i(后)是一个音位 D.三个音位

卧式喷淋塔技术是北京科技大学环境中心开发的一种新型烟气脱硫系统工艺，在某些方面克服了立式喷淋塔的缺点，具有脱硫效率高、压力损失小、运行成本低、易检修等特点.但在实际工程中仍然需要进一步的改进.为了研究不同喷淋的布置格局对卧式喷淋塔的内部流场的影响，构建了卧式喷淋塔物理模型，采用Icem软件划分网格，利用Fluent软件数值模拟计算.模拟中选择k-ε湍流模型及随机轨道模型，数值模拟计算采用SIMPLE算法.模拟结果表明：双层喷淋设置时喷雾锥角为90°，上部喷淋高度为距顶部0.9 m，下部喷淋高度为距顶部2.4 m，喷淋层间距为1.5 m时，有效的减少脱硫塔压力损失，降低能耗，塔内吸收区烟气流动的速度均匀，增大了气液接触的频率.烟气的温度适宜于气液反应.总体上提高了烟气的脱硫效率，为实际工程的设计和应用提供指导

第4章集成运算放大电路 4-1概述 4-2集成运算放大电路的线性应用 4-3集成运算放大电路的非线性应用

1.1结构分析概述 结构分析的定义:结构分析是有限元分析方法最常用的一个应用领域。结构这个术语 是一个广义的概念,它包括土木工程结构,如桥梁和建筑物汽车结构,如车身骨架;海 洋结构,如船舶结构:航空结构,如飞机机身等;同时还包括机械零部件,如活塞,传动 轴等等 在 ANSYS产品家族中有七种结构分析的类型。结构分析中计算得出的基本未知量 (节点自由度)是位移,其他的一些未知量,如应变,应力,和反力可通过节点位移导 出

从细观角度、采用颗粒离散元法开展了预制裂隙花岗岩循环加卸载的数值模拟试验。首先，使用图像处理技术识别花岗岩中的不同细观组分、结合室内单轴压缩试验结果对细观力学参数进行了标定。然后，通过编制颗粒流代码追踪裂隙的类型和扩展过程，分析岩石破坏过程中裂隙发展的阶段性特征。结果表明：不同倾角裂隙岩石的新生裂隙走向与预制裂隙贯通方向基本一致；根据新生裂隙的优势倾向分组得到裂隙起裂角与预制裂隙倾角的关系：倾角β≤45°时剪切和张拉裂隙的起裂角单调递减，倾角β≥60°时剪切和张拉裂隙的起裂角单调递增；循环扰动荷载增加了裂隙岩体的轴向变形，轴向累积残余应变曲线呈反S形、提高扰动荷载应力上限促使曲线进入加速阶段；试件峰值强度随裂隙倾角增大表现出先减小后增大的趋势，峰值强度为实验室完整岩石单轴抗压强度的63% ~ 89%，反映了较为明显的劣化现象；在循环荷载作用下，剪切裂隙和张拉裂隙增长曲线表现出明显的变化特点，在裂隙不稳定扩展阶段中张拉裂隙数目增长速率显著大于剪切裂隙，对分析岩石变形破坏过程具有一定的参考意义

多环芳烃（PAHs）是近年来在大气污染问题中逐渐受到关注的一类污染物，不仅其自身严重威胁着人体健康，还可作为低挥发性物质促进二次颗粒物的生长.世界多国开始不断通过各种技术手段对废气中PAHs的排放进行控制，PHAs已成为大气环境领域共同关注的热点问题.吸附法是最具潜力且已被工业应用认可的一类PAHs控制净化关键技术，吸附剂对PAHs的吸、脱附性能是其中的关键.目前国内外学者无论是基于传统碳类吸附剂，还是新型的介孔吸附剂，都针对此类特殊低挥发性气体的吸附相平衡、动力学以及脱附特性做了相关研究，探悉了获取PAHs吸脱附最优平衡的关键因素以及最适吸附剂.本文针对这些结果及相关应用进行了综述，对比分析了介孔吸附剂较传统吸附剂在PAHs吸脱附特性上呈现的优势，旨在为PAHs及其他低挥发性气体吸附净化的相关工作提供有效参考

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义

第一节 概述 第二节 N-酰化反应 第三节 C-酰化

一、应收账款及预付账款的评估 二、应收票据的评估