利用普通棉毛机进行针织产品开发

近年来,随着市场的繁荣,消费者对产品花色品种的要求越来越高,产品流行周期短,季节性强。根据这一特点,我厂利用普通棉毛机进行针织产品开发,收到了一定效果。下面就36英支腈棉半袖弹力衫和涤粘混     

求解鞍点问题的一类广义SSOR预条件子

本文研究了鞍点问题的预条件子.在SSOR型预处理方法的基础上,通过引入新的松弛参数,提出了一种广义的SSOR型预条件子,该预条件子需要选择一个预处理矩阵和2个待定参数.文中分析了预处理后系数矩阵特征值的性质及收敛性,最后用数值例子验证了新预条件子的有效性.     

氮离子注入65Nb模具钢的研究及应用

氮离子注入６５Ｎｂ模具钢的研究及应用夏立明，张红宝，朱雪芳离子注入是近年来用于材料表面改性的新工艺，经离子注入后，材料耐磨性显著提高。但由于注入层很薄，一般经过能量为１００ｋｅｖ、剂量在１０１７Ｎ＋／ｃｍ２数量级的离子束轰击后，其注入层只有５００～１...     

土体参数对改良黄土边坡变形的影响

为了探讨固化剂SH改良黄土边坡的物理力学参数对边坡变形的影响,以山西太原的湿陷性黄土为研究对象,进行了直剪试验,测得了不同含水率下改良黄土的内摩擦角和黏聚力;并以此试验数据为依据,基于有限元ABAQUS软件分析了不同含水率、弹性模量和泊松比对边坡变形的影响。研究结论显示:固化剂SH能明显提高黄土的抗剪强度;含水率对改良黄土边坡变形的影响较大,但泊松比对改良黄土边坡变形几乎没有影响。研究结论为固化剂SH在黄土地区的推广使用提供了一定的参考价值,并对实际边坡工程的设计、治理提供了理论依据。     

1.2V高线性度低噪声折叠混频器设计

设计一种工作在1.2 V低电源电压下的折叠混频器。混频器电路采用折叠结构和电流复用技术,降低电源电压,减小直流功耗,降低噪声、提高增益和线性度。跨导级采用交流耦合互补跨导进一步降低电源电压。混频器设计基于SMIC0.18μm标准CMOS工艺。仿真结果表明:输入射频频率和输出中频频率为2.5 GHz和100 MHz时,IIP3为3.857 dBm,NF为5.257 dB,转换增益为9.787 dB,功耗为5.22 mW。     

利用Capped核范数正则化的人体运动捕获数据恢复

结合人体运动数据的低秩性、噪声稀疏性和时序稳定性,将人体运动捕获数据恢复问题建模为低秩矩阵填充问题.不同于传统方法采用核范数作为矩阵秩函数的凸松弛,引入了非凸的矩阵Capped核范数(CaNN).首先,建立基于CaNN正则化的人体运动捕获数据恢复模型;其次,利用交替方向乘子法,结合截断参数自适应学习与(逆)离散余弦傅里叶变换对模型进行快速求解;最后,在CMU数据集和HDM05数据集上,将CaNN模型与经典的TSMC,TrNN,IRNN-Lp和TSPN模型进行对比实验.恢复误差和视觉效果比较结果表明,CaNN能够有效地对失真数据进行恢复,且恢复后的运动序列与真实运动序列逼近度较高.     

水泥熟料“速烧工艺”的研究与概念设计

朱雪芳工程师提出的熟料煅烧新工艺—速烧窑,希望大家对它进行可行性研究,提出补充、改进意见,使之更臻完善。为了加速发展我国的水泥工业,我们对现有老的水泥企业要大力进行技术改造,积极推广经济效益显著的新技术。同时要加强科学研究,不断有所发现,有所创造,促进技术不断进步,推动生产不断提高。朱雪芳同志提出的这种新工艺,虽然还不够完善,但是她二十年来锲而不舍的精神是值得赞扬的。希望通过她和大家的努力,获得丰硕成果。     

基于环的节点非均匀分布分簇算法

针对无线传感器网络（WSN）中基于环的节点非均匀分布网络模型下的能量空洞问题,提出了一种基于环的节点非均匀分布分簇算法（RCANND）。该算法在节点非均匀分布的网络模型下,通过每环的能耗最小化,计算每一环的最优簇首数;通过节点剩余能量、距基站距离以及与邻居节点的平均距离计算簇首选择度。在簇内以簇首选择度序列表进行簇首轮转,降低分簇次数,提高网络能量的利用效率。对提出的算法进行仿真对比实验,仿真结果表明,相同半径、不同分布模型下节点的平均能耗波动很小;相同分布模型、不同半径下节点的平均能耗波动也不明显。以网络中50%节点存活作为网络生命周期,在节点非均匀分布情况下,所提算法的网络生命周期比混合能量高效分布式不等分簇算法（UHEED）和轮转的混合能量高效分布式不等分簇算法（RUHEED）分别提高约18.1%和11.5%;在节点均匀分布模型下,所提算法的网络生命周期比基于分环的能量高效无线传感器网络分簇路由（RECR）协议提高约6.4%。所提算法有效均衡了不同分布模型下的能耗,有效延长了网络生命周期。     

改进支持向量聚类算法的研究

支持向量聚类,是在支持向量机理论的基础上发展出来的一种新颖的聚类方法,相比传统的各种聚类算法具有更好的表现。它通过二次规划问题求解,能得到全域最优解;能处理任意形状的聚类,对噪声能有效处理;无须事先指定聚类数目,而且参数少;容易处理高维数据。因此适合于希望提高准确度,而又可以离线实现的场合。