浅谈新彩工艺之特点

<正>新彩在20世纪50年代以前称新"洋彩"。是通过德国为主的欧洲国家传来的瓷用颜料,故称"洋彩"。但到20-30年代景德镇开始有少数艺人对"洋彩"的表现方法进行探索,尝试着去表现牡丹、梅花等中国画题材,但由于彩绘技法的结合还处于初级阶段,因此作品不够纯熟。到了40-50年代,景德镇的艺人在创作中将中国画的笔墨情趣融入瓷画中。到后期,景德镇创办了中国第一家瓷用化工厂,专门生产"洋彩"颜料、金水及陶瓷贴花纸,从此结束了新彩材料依赖进口的局面。在表现技法上有没骨法、工笔画法及写意画法,改"洋彩"为"新彩"。至此"新彩"开始成为艺术家喜爱瓷画品种。     

天然气净化工艺方法综述

我国从事天然气净化处理已有50年历史,经过几代“净化人”的努力,天然气净化产业从无到有,逐渐发展成为国内重要的产业之一。本文初步介绍了天然气净化的工艺方法。     

粉状活性炭柱法连续处理酒的研究

把传统的粉状活性炭间隙式处理方法,改为连续式的活性炭柱法处理酒,使粉状活性炭最先易吸附大分子化合物这一特点,首次用设备来实现,使其具有强的选择吸附能力,处理出的酒比原酒风味好,酒的总酯、总酸和固形物含量基本不变。     

使用AutoCAD读取0vation组态图参数

Ovation系统的组态软件是基于AutoGAD的Control Builder.介绍使用AutoCAD离线读取Control Builder组态图中逻辑块参数的三种方法以及如何实现读取参数的程序.     

4-(5'-氟尿嘧啶甲基)-3-硝基苯甲酸的合成及光控性能

以3-硝基-4-甲基苯甲酸为原料,经酯化、溴化,再与2,4-双-三甲基硅烷氧基-5-氟尿嘧啶反应,最后水解合成了标题化合物,有关中间体及最终产物经NMR、FT-IR和HRMS进行结构表征。通过UV-Vis、HPLC以及1HNMR跟踪监测标题化合物光照分解的过程,研究其光照分解的速率、半衰期、量子产率以及光照对5-氟尿嘧啶(5-FU)的控释效果。结果表明,标题化合物在365 nm紫外光照射下迅速分解并释放出5-FU,分解速度先快后慢,量子产率为0. 028;在以水为主体的溶剂中分解速度最快;光照下5-FU持续释放,避光下停止释放,最终约有86%的5-FU被释放。     

无人机航测技术在矿山工程测量中的应用

为解决以往矿山工程测量中存在测量结果数据与实测数据差值较大,影响测量精度问题。引入无人机航测技术,开展对其测量方法的创新设计研究。通过确定无人机计划航线、矿山工程航测外业布置、原始影像处理与平面控制测量,提出一种全新的测量方法。通过实例应用的方式证明,新的测量方法在应用到真实矿山工程项目中,可有效提高测量结果的精度,为后续矿山工程施工方案设计和施工提供更有利的数据条件。     

基于S型函数的自适应粒子群优化算法

针对粒子群算法求解精度低和后期收敛速度慢等问题,提出了一种基于S型函数的自适应粒子群优化算法SAPSO (S-shaped function based Adaptive Particle Swarm Optimization)。该算法利用倒S型函数的特点,实现了对惯性权重的非线性调整,从而更好地平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力;同时,在算法的位置更新公式中引入S型函数,并利用个体粒子自身的适应度值与群体平均适应度值的比值自适应地调整搜索步长,从而提高算法的搜索效率。在若干经典测试函数上的仿真实验结果表明,与已有的几种改进粒子群算法相比,SAPSO在收敛速度和求解精度方面均有较大优势。     

面向低空智联网频谱认知与决策的云边端融合体系架构

介绍了面向低空智联网频谱认知与决策这一典型应用场景的新型体系架构。首先,分析了低空智联网频谱安全管控与高效共享面临的挑战,凝练了亟待解决的关键科学问题。其次,以云边端深度融合支撑低空智联网频谱管控和共享为思路,提出了面向低空智联网频谱认知与决策的云边端融合体系架构。接着,探讨了基于云边端融合的低空智联网频谱快速精准认知与敏捷适变决策等关键技术。最后,介绍了该体系架构的未来研究方向。     

求解TSP的改进信息素二次更新与局部优化蚁群算法

针对蚁群（ACO）算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种改进信息素二次更新局部优化蚁群算法（IPDULACO）。该算法对蚁群搜索到的当前全局最优解中路径贡献度大于给定的路径贡献阈值的子路径信息素进行二次更新,以提高构成潜在最优解的子路径被选择的概率,从而加快算法的收敛。然后,在搜索过程中,当蚁群陷入局部最优时,使用随机插入法对局部最优解中城市的排序进行调整,以增强算法跳出局部最优解的能力。将改进算法应用于若干经典的旅行售货商问题（TSP）进行仿真实验,实验结果表明,对于小规模的TSP,IPDULACO可以在较少的迭代次数内获得已知最优解;对于较大规模的TSP,IPDULACO可以在较少的迭代次数内获得更精确的解。因此,IPDULACO具有更强的搜索全局最优解的能力和更快的收敛速度,可以高效求解TSP。