用于吸附污废水中重金属离子的复合材料的制备方法

    公开(公告)号:CN104923160A

    公开(公告)日:2015-09-23

    申请号:CN201510383469.2

    申请日:2015-07-03

    摘要: 本发明用于吸附污废水中重金属离子的复合材料的制备方法,涉及多孔固体吸附剂复合物,所述复合材料是矿物纳米纤维粉体与泡沫碳的复合材料,步骤是:制备具有内部多孔结构的矿物纳米纤维粉体;模板法制备质轻且多孔的泡沫碳;矿物纳米纤维粉体与泡沫碳复合,制得用于吸附污废水中重金属离子的矿物纳米纤维粉体与泡沫碳的复合材料。本发明方法克服了现有用于含重金属废水处理的吸附剂吸附效率不高、制备工艺需要的条件复杂、功耗大、成本高和不便于回收的缺陷。

    用于吸附污废水中重金属离子的复合材料的制备方法

    公开(公告)号:CN104923160B

    公开(公告)日:2017-06-27

    申请号:CN201510383469.2

    申请日:2015-07-03

    摘要: 本发明用于吸附污废水中重金属离子的复合材料的制备方法,涉及多孔固体吸附剂复合物,所述复合材料是矿物纳米纤维粉体与泡沫碳的复合材料,步骤是:制备具有内部多孔结构的矿物纳米纤维粉体;模板法制备质轻且多孔的泡沫碳;矿物纳米纤维粉体与泡沫碳复合,制得用于吸附污废水中重金属离子的矿物纳米纤维粉体与泡沫碳的复合材料。本发明方法克服了现有用于含重金属废水处理的吸附剂吸附效率不高、制备工艺需要的条件复杂、功耗大、成本高和不便于回收的缺陷。

    基于注意力机制卷积神经网络的冗余陀螺仪标定方法

    公开(公告)号:CN117029881A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202311167518.X

    申请日:2023-09-12

    IPC分类号: G01C25/00

    摘要: 本发明为一种基于注意力机制卷积神经网络的冗余陀螺仪标定方法,首先,利用冗余IMU采集运载体的IMU数据,对冗余IMU数据进行时间对齐,建立虚拟坐标系并对各个IMU测量的IMU数据进行融合,得到融合IMU数据,进而得到IMU数据序列,若干个IMU数据序列组成一个IMU数据集;然后,构建陀螺仪误差标定模型,模型包含两个分支,一个分支用于标定陀螺仪的系统性误差,另一个分支用于标定陀螺仪的随机性误差;最后,对IMU数据集进行归一化处理,利用归一化后的IMU数据集对陀螺仪误差标定模型进行训练,并将训练后的陀螺仪误差标定模型用于冗余陀螺仪的标定。该方法提高了标定精度,减小了参数量和计算复杂度,使模型能够在资源受限的环境中部署。