论成果转化在功能材料开发中的作用

当下迫切需要将功能材料的研发与生产有效地衔接起来,使得真正好的功能材料能够落地。成果转化对功能材料技术市场化具有重要意义。初始阶段,成果转化通过市场及政策对功能材料技术选题进行指导;过程中,成果转化对技术可行性、经济性及规模化进行评价,同时将人力、物力、财力等资源统筹协调,打造协同联动模式;最终与地方经济结合将功能材料科技成果高效转化输出。     

微进给机构在便携式胰岛素泵中的应用

论文提出了一种微进给机构在便携式胰岛素泵中应用的设计方案．并从总体上介绍了胰岛素泵的硬件和软件设计方案。重点阐述了以AT89C51为核心控制单元的微进给驱动梗块的实现和硬件接口电路。同时讨论了该泵各个模块的基本功能和实现方法。     

一种基于随机森林的激光大气传输效应评估方法北大核心CSCD

针对现有的激光大气传输效应评估方法(定标律评估和波动光学仿真评估)较难有良好的模型正则性和应用普适性的困难,提出一种基于随机森林的激光大气传输效应评估方法。该方法首先以烟台某地大气环境数据(温度、风速、湍流强度(C^(2)_(n))等)的随机采样和激光发射参数(传输距离、激光功率等)作为输入数据和多层相位屏模型仿真生成的环围功率(PIB)作为输出数据,然后利用随机森林进行训练和预测。结果表明,随机森林较支持向量机能更好的表征输入与输出间的多元回归关系,预测均方根误差优于0.021%;传输距离、C^(2)_(n)与PIB相关性最强,对PIB影响最大。本方法可为机器学习在激光大气传输效应评估的应用提供更加完善的理论依据,具备一定的应用价值。     

粗糙涂层材料的偏振反射特性分析

选取了三种不同粗糙度的绿色涂层材料开展偏振实验,探究了S偏振光照射涂层表面时,波长、入射角及探测角等因素对不同粗糙度涂层表面反射光的线偏振度影响,并且讨论了实验条件下的线偏振度峰值的变化规律。研究表明：(1)三种粗糙涂层在400～780 nm波段的线偏振度明显大于780～1000 nm处的线偏振度;(2)小角度照射粗糙涂层时,三种粗糙度样品表现出不同的偏振反射特性;(3)555 nm或670 nm处,粗糙涂层的线偏振度值随探测角的增大先变大后减小,而865 nm处的线偏振度与探测角正相关;(4)555 nm和670 nm波长下,小粗糙度涂层的线偏振度峰值位置与入射角正相关,峰值大小与波长相关。本文对粗糙涂层的偏振反射特性研究、偏振双向反射分布函数模型构建及偏振图像探测等有一定的参考价值。     

基于扩展WF-Net的配电网故障诊断与抢修流程优化

基于扩展WF-Net对配电网故障诊断与抢修流程进行了建模与优化。首先将流程涉及的信息系统封装成具有松散耦合特性的 IT 服务;然后扩展了 WF-net 的时间集和颜色集,提出了基于 IT 服务的赋时有色工作流网（TCWFN-ITS）,以显式地表达业务流程与IT服务的调用关系。最后,针对某电力公司配电网故障诊断与抢修流程,采用TCWFN-ITS进行建模,使用Petri网建模工具CPN Tools进行仿真分析,通过并行执行任务、合并任务、优化服务占用端口数量等手段,实现了配电网故障诊断与抢修流程性能提升和 IT 服务的平衡配置,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于单片机的等比例采样器的研制

本文介绍了一种简单的等比例采样器系统,该系统以AT89C51单片机为核心,主要包括AD转换部分,设定数据的存储以及设定数据的显示,液晶显示屏与AT89C51的接口,步进电机的控制等几大部分.该系统硬件电路结构简单,稳定,功耗低,较好地实现了等比例采样器所要求的各项功能,所以该系统有很高的实用价值.     

基于神经网络颜色识别在RoboCup中的应用

提出了在Visual C 环境下的基于神经网络颜色识别方法,并将其应用到RoboCup中.该方法首先在Visual C 中提取颜色的YUV值,然后设计神经网络并处理YUV值,网络最后输出颜色对应的ID值.该方法极大地提高了颜色提取和识别效率.     

面向制造业的物流伙伴模糊优选模型研究

通过对物流企业评价体系的分析,针对中小型制造企业的物流特点,提出了一种面向物流子业务的合作伙伴模糊优选模型.该模型首先对子业务所要求的物流企业核心能力进行模糊聚类,在所有候选物流企业中初选出满足要求的物流伙伴,构成候选伙伴集合;然后在不完全信息条件下采用优属度排序的方法对候选集合进行模糊决策,选出最优物流合作伙伴.最后通过案例证明了该模糊优选模型的实用性.     

RANSAC平面估计算法在路面物体体积测量中的应用

在利用车载单线式激光扫描仪实施路面三维重建及路面目标物体积测量的应用中,使用RANSAC平面估计算法获得了路面的0高度平面,提高了路面目标物体积计算的精度。实际测试表明,对路面上一不规则形状坑,采用注水法测量得到的坑体积为2.25 m3,点云经优化前后计算得到的坑体积分别为1.86 m3和2.10 m3,误差分别为17.3%和6.7%,点云优化过程耗时约7 s。因此,本文的路面三维点云优化方法速度快,且三维重建效果及目标物的体积计算精度可满足实际要求。