Arduino监测系统在电解质制备过程中的可视化应用

在不同聚合温度和原料配比条件下,利用Arduino监测系统对固态聚合物电解质的原位聚合过程进行实时在线监测和数据采集,分析实时监测数据,构建"聚合时间—模拟电阻值"实时曲线.根据本体聚合机理和化工传热原理,分析"聚合时间—模拟电阻值"实时曲线的特点,实现固态聚合物电解质制备的微观过程可视化.通过可视化分析,可以清楚地了...     

苯乙烯装置共沸精馏系统的优化与探讨

从生产操作和节能以及工业化装置的角度,对苯乙烯共沸精馏节能技术的流程以及技术特点进行了详细介绍.其次对此技术方案提出了几点优化措施,包括对后冷器的负荷优化,对乙苯/苯乙烯塔顶控制优化以及对乙苯蒸发系统蒸汽出口控制方案的优化等,通过回收塔顶低温热,能够给苯乙烯装置带来一定经济效益.最后分析了苯乙烯共沸精馏技术优化后的效果,从运行工艺参数和运行稳定性以及节能效果、经济效益几方面进行了对比,指出苯乙烯共沸精馏节能技术具有很大的实际应用价值,对苯乙烯装置的可持续发展具有重要意义.     

基于位置指纹与PDR融合的室内定位算法研究

运用位置指纹与行人航位推算(pedestriandeadreckoning,PDR)融合的方法研究室内定 位算法,以提高室内定位精度。 对于位置指纹算法,通过优化指纹数据库完成离线数据训练,通 过限定区域加权 K 实现最优邻近法的在线实时匹配 。 对于行人航位推算法,提出自适应加权波 峰检测算法检测步频,改进了步长估算的非线性模型,融合陀螺仪和磁力计信息进行航向估计。 最终运用无迹卡尔曼滤波器对位置指纹和PDR进行融合,提高了定位精度,并在定位系统中进 行了验证和应用。     

多维荷载对不同含水率混凝土渗透性的影响

为研究多维荷载对不同含水率混凝土渗透性影响,利用ZYS-1煤岩多功能三轴渗透仪进行不同试验条件下三轴渗透性试验,研究了轴压、围压、孔隙压上升过程中渗透系数的变化趋势,并分别得出渗透系数特征曲线。试验结果表明:混凝土的渗透系数与轴压、围压呈负指数的关系;混凝土渗透系数对围压的敏感性更高,在围压较低时混凝土的渗透系数随围压变化较快;在围压或轴压的作用下,混凝土的渗透系数趋于稳定时,混凝土的渗透系数随着其含水率的增加呈现递减趋势且对混凝土含水率的敏感度逐渐降低。上述研究成果对研究和提升混凝土的耐久性具有重要意义。     

压力注浆成型大规格ITO靶材坯体研究

以ITO粉体为原料,使用压力注浆成型技术制备了ITO靶材坯体。研究了浆料粘度、固含量、加压时间、真空处理等因素对ITO靶材坯体结构的影响。结果表明,使用3步加压时,通过变单孔注浆模具为双孔模具,可显著提高注浆效率,同时解决坯体空心的问题;适当延长中压保压时间和提高浆料固含量可使大规格坯体密度得到不同程度的提高;所得高密度坯体在1 590℃烧结,可制备出相对密度达99.87%的较大规格ITO靶材。     

RPL:一种基于反应式Agent的机器人编程语言

开放环境下的机器人具有环境敏感性、行为自主性和并发性、反应实时性等特点,这对支撑这类机器人的控制软件及其编程语言提出了新的要求,包括支持对环境进行显式表示,支持自主和并发的行为,需要对行为间在时间、空间、物理上的关系进行规约等等.面向Agent的编程语言将软件系统的基本执行单元视为自主的软件Agent,它为机器人控制软件的构造提供了新的方法和思路.针对开放环境下机器人特点对其编程语言的要求,提出了基于反应式Agent的编程模型RECA和编程语言RPL.RECA将单个机器人的软件系统视为一个反应式Agent,它包括Sen-sorEvent、EventRule和ScenarioBehaviour 3个组成部分,其中SensorEvent是对机器人所处环境信息变化的一种封装;ScenarioBehaviour是对机器人的不同行为进行的规约;EventRule定义了机器人环境输入到行为输出的动态绑定关系.RPL提供了一系列的机制来支持机器人控制软件的编程,包括事件机制、多线程机制、优先级描述、行为动态绑定.最后介绍了RPL程序开发和运行支撑环境的技术框架,并基于NAO机器人分析了机器人作为老人生活助理的案例,验证了该编程模型、语言和运行支撑环境的有效性.     

北京市用水结构演变分析及驱动因子研究

水资源与社会发展密不可分。近年来,北京市水资源短缺问题逐渐显现出来。在此基础上,规划未来水资源利用,明确目前用水结构和用水量变化驱动力很有必要。将信息熵和灰色关联分析法相结合,运用信息熵法对近些年北京市的用水结构进行分析,认清各用水类型的发展态势;运用灰色关联分析法对引起用水量变化的驱动因子进行分析,识别影响程度最大的驱动因子。结果显示,北京市用水结构在逐年变好,其中对用水量影响较大的驱动因子是工业和人口。结果可为未来水资源管理与规划提供支撑。     

面向智能家居的挥手识别算法

目的 用手势控制家电是智能家居发展的趋势之一,传统的静态手势识别算法难以适应复杂的居家环境,特别当使用广角相机或环境干扰大时,为此提出一种动态的挥手识别算法,可以对视频序列中的挥手动作做出响应,以达到控制家电的目的。方法 挥手动作具有周期性且频率相对稳定,算法首先调整长滤波器和短滤波器使其检测到视频内周期性运动的区域,然后利用人手识别算法对周期性运动区域进行验证并确认人手。结果 通过与主流的手势识别算法的对比,在复杂环境下,本文算法将成功次数提高了3%,误触发次数降低了44%,响应时间也降低了近0.4 s。结论 实验结果表明,算法能够满足实际应用需求。此外,算法不基于运动目标检测,运算量极低,可以在较高的图像分辨率下实时运行,并能被移植到嵌入式平台下。     

铈钴复合催化剂的研究

以硝酸铈和硝酸钴、尿素等为基本原料,采用水热合成法制备出前驱体,经高温锻烧获得铈钴复合氧化物粉体,经TG-DTA,XRD,SEM等检测手段进行表征。将其作为催化剂,应用在H2O2液相氧化甲苯制备苯甲醛的实验研究中,反应物料用GC分析检测。结果表明,900-B(900℃煅烧3 h,nCe∶nCo=5∶1)铈钴复合催化剂具有良好的催化性能,在反应温度80℃时,甲苯转化成苯甲醛的转化率达到41.7%。