美国绿河油页岩中沥青热解特征及动力学

沥青是油页岩中的重要有机质,也是油页岩中油母质热解产油和气过程的重要中间产物,对其热解研究有利于加深油页岩/油母质热解理解。通过索氏萃取提取出了绿河油页岩中的沥青,并对其进行了不同升温速率下热解实验。基于热重（TGA）数据,使用Friedman法计算了沥青热解的活化能,并通过活化能分布特征,推测沥青热解可能包含三个过程。接着,使用双高斯函数对含有交叠峰的DTG曲线进行反褶积处理,分解成三个峰,依次对应每一个过程。使用最小二乘法获得了这三个过程的活化能、指前因子和反应模型通式,并将获得的通式与四类固态物质热解模型中的11种理想模型进行对比,辨识出上述三个过程均遵循n级反应模型。     

从世界经济形势看我国木工机械出口走势

介绍了中国社会科学院、联合国、世界银行和国际货币基金组织对2012年世界经济增长的预测,探讨近年来世界经济增速变化与我国木工机械出口额变动之间的关系,简要分析欧债危机对我国木工机械出口的影响,对2012年我国木工机械出口走势进行预测。     

对高层住宅建筑内部空间设计的研究

本文从高层住宅建筑的角度入手,对高层复式住宅进行了较全面的概述,针对此类高层高档住宅设计的感受和看法,总结了高层复式住宅设计的若干特性;此外,在符合中国国情的基础上,大胆提出了高层复式住宅设计的前景展望.希望这些探讨和研究,能对当下国内的高层复式住宅的建筑实践提供有益的参考与借鉴,使其整体户型设计和配套达到较精密的层次,以提升此类住宅的空间使用功能和感受.     

内蒙古膨润土处理氨氮废水的研究

采用内蒙古某地产膨润土处理氨氮模拟废水,在废水体积为100 mL,膨润土用量为5 g的条件下,利用静态吸附试验考察了吸附时间、溶液pH值、溶液中Ca2+,Mg2+浓度及氨氮初始浓度对氨氮去除率的影响,并采用改性液对膨润土进行了盐改性。结果表明,最佳吸附时间为60 min,溶液pH值为7.92,此时氨氮去除率最大,为63.38%;随着Ca2+,Mg2+浓度的增大,氨氮去除率降低,且Mg2+比Ca2+的影响程度大;当氨氮初始浓度为0～200 mg/L时,Langmuir等温线的相关系数达0.996 2;在改性液质量分数为4%时,盐改性膨润土的氨氮去除率最高,为90.18%。     

界面法制备聚苯胺-邻苯二胺共聚物

利用界面聚合的方式制备了聚苯胺-邻苯二胺共聚物,并利用红外、紫外和DSC对制备的聚合物进行表征,结果表明邻苯二胺在分子链上的分布并不均匀,并且酸掺杂聚合物的玻璃化转变温度要高于非掺杂态共聚物。     

基于ZigBee的车联网辅助驾驶平台设计

随着我国汽车保有量的飞速增长,道路拥堵与交通事故问题日益严峻.作为未来智能交通的重要环节,车联网是物联网这一新兴概念在城市交通中的具体应用.提出一种基于ZigBee的车联网辅助驾驶平台的设计,可在车辆与车辆之间、车辆与道路之间进行信息交互,实现车辆异常行为提醒、防碰撞、结合路况的路径规划等功能,提升行车的便捷性,增加车辆间行驶的安全性.该设计实用性强、成本低、可扩展性好,对智能交通的发展与规划具有一定的参考价值.     

TDMI方法在MEMS陀螺温度漂移补偿中的应用

微机电系统(micro-electro-mechanical systems,MEMS)陀螺易受外界温度环境影响,需要进行温度漂移补偿.使用外置温度传感器测量时,存在测量温度与MEMS陀螺感知单元温度不一致的问题,降低了MEMS陀螺温度漂移补偿效果.针对该问题,研究了时间延迟互信息(time-delayed mutual information,TDMI)方法,并采用该方法辨识MEMS陀螺温度漂移与温度传感器输出变化之间的时间延迟,将辨识结果应用于温度漂移预测补偿中.试验结果表明,该方法可有效提高MEMS陀螺温漂补偿精度,具有较好的工程应用参考价值.     

快速装夹钻孔夹具

在机械制造业特别是压力机生产装配过程中,经常会遇到如图1所示零件结构,该零件端面上需钻攻4个或6个均布的螺纹孔,单件生产加工时,采用划线钻孔或与相配零件装夹配钻孔,而批量生产时,就显得费时又费1 2;     

金属铸铁件工艺质量存在的问题与对策

本文针对金属铸铁件在实际应用中存在的工艺质量的缺陷,电镀过程中只见铸铁件表面激烈冒泡,难以沉积上镀层,大面积零件的中间部位情况更糟,高电流密度区又极易镀焦,返修件返修次数越多越不好镀,本文对焊修工艺等问题进行分析和探讨并提出相应的解决对策。     

基于带有噪声输入的稀疏高斯过程的人体姿态估计

高斯过程回归（Gaussian process regression，GPR）是一种广泛应用的回归方法，可以用于解决输入输出均为多元变量的人体姿态估计问题.计算复杂度是高斯过程回归的一个重要考虑因素，而常用的降低计算复杂度的方法为稀疏表示算法.在稀疏算法中，完全独立训练条件（Fully independent training conditional，FITC）法是一种较为先进的算法，多用于解决输入变量彼此之间完全独立的回归问题.另外，输入变量的噪声问题是高斯过程回归的另一个需要考虑的重要因素.对于测试的输入变量噪声，可以通过矩匹配的方法进行解决，而训练输入样本的噪声则可通过将其转换为输出噪声的方法进行解决，从而得到更高的计算精度.本文基于以上算法，提出一种基于噪声输入的稀疏高斯算法，同时将其应用于解决人体姿态估计问题.本文实验中的数据集来源于之前的众多研究人员，其输入为从视频序列中截取的图像或通过特征提取得到的图像信息，输出为三维的人体姿态.与其他算法相比，本文的算法在准确性，运行时间与算法稳定性方面均达到了令人满意的效果.