基于RBF神经网络的三维网格实体模型重构的研究

提出了一种新的基于RBF神经网络的重构三维网格实体模型的算法 ,输入是未知表面的采样点坐标集 ,输出是该未知表面的三维网格近似。同时提出了一个简便而有效的在三维域上三角形网格的Laplacian光顺造型方案 ,网格光顺的结果能保证重建的结果比较光滑。算法较传统的算法更精确和更可靠。     

带电设备在线式热像监测装置探讨

从变电站红外检测的现状入手,阐述了红外热成像设备的实际应用及应用过程中的不足,分析了红外热成像设备应具备的功能,以此为基础设计一款操作简单、便于观察、能连续监测的在线式热像监测装置,并介绍了该装置的使用说明。     

基于单纵模布里渊激光器的微波信号产生的研究

为了获得高精度的可调谐微波信号,利用掺铒光 纤作为饱和吸收体构成Sagnac环作为 激光单纵模选择元件,该选择元件与环形腔布里渊激光器构成双环结构的单纵模布里渊激光 器,设计一种串联结构双PID高精度温度控制系统,通过串联PID算法,利用闭环负反馈结构 实现温度的高精度、高稳定控制,当温度从26 ℃上升到目标温度40 ℃时,建立稳态的时间为 35 s,超调量仅为0.1%。利用该温度控制系统 控制布里渊激光器,当温度从25 ℃到85 ℃变 化 时,获得了11.04到 11.106 GHz的微波信号输 出,信号频率和温度的斜率为1.1 MHz/℃,当 泵浦波长从1528 nm到1565 nm变化时,获得了11.04到10. 77 GHz的可调谐微波信号输出。     

GO增强g-C3N4气凝胶的可见光响应及其光催化降解偏二甲肼废水

以超声剥离、溶液交联和冷冻干燥的方法制得系列GO/g-C3 N4气凝胶材料,优化配比参数,通过SEM,XRD,UV-vis吸收光谱等表征材料物化性能,以光催化降解偏二甲肼(UDMH)废水评估材料的光催化活性.纯g-C3 N4气凝胶以介孔结构为主,随着氧化石墨烯(GO)配比的提高,材料的层状结构、大孔结构逐渐增加,均表现出了较强的吸附性能;GO的质量分数为25％时光催化降解UDMH废水效果最佳、性能稳定,5次循环后,光催化活性仅降低了7.15％.通过能带结构、光电效应及PL谱表征,研究发现g-C3 N4分子轨道能级和带隙(Eg)因受GO层间π-π键与g-C3 N4芳香环的交联作用影响,而提高了对可见光的响应性能;GO的金属特性有利于光生电子空穴对的快速分离,进而提高光催化活性;根据带隙计算及材料本征分子轨道特性,GOCN光催化降解UDMH废水的主要活性物质为·O-2,h+.     

化学镀白青铜在汽车端子表面处理中的应用

介绍了一种汽车端子表面的化学镀白青铜工艺,对溶液中各成分在的作用、影响进行了讨论;最后对镀层成分、结晶状况、耐中性盐雾、抗锌扩散能力等进行了验证。     

光纤光栅解调系统的设计研究

本文设计了一种基于FPGA的光纤光栅解调系统,核心模块采用了FPGA芯片,型号为EP2C5Q208C8N,开发环境采用的是Quartus Ⅱ 9.1和Eclipse。通过软硬件相结合的方式,配置了一个NiosⅡ处理器软核,模数转换部分采用12位高精度转换芯片AD9226对采集到的温度信号进行实时转换,用VHDL硬件描述语言配置软核处理器,生成了一个适用于硬件系统的专用C环境,用C代码实现对硬件电路的控制。本文设计的高精度温度测量系统,能使光纤光栅传感器的中心波长随着温度的增加而逐渐增加,其信号波长与温度变化的斜率约为0.02nm/℃。     

复杂零件数控加工的仿真与优化研究

复杂零件数控代码繁多,采用人工检测、试切和机床运行的代码检测方法将造成极大的资源浪费。为了减小这方面的浪费及提高复杂零件加工的质量,本文以减速器中的典型零件产品为例,在Vericut里面建立三轴加工环境及方针模型,对数控代码进行仿真。通过仿真,优化了数控代码,精确模拟出实际的加工过程,直观地观察到刀具的轨迹和工艺的可加工性,为复杂零件的高效数控加工提供了借鉴。     

一种改进的水声正交频分复用稀疏信道时延估计算法

水声正交频分复用(OFDM)系统中,采用传统正交匹配追踪(OMP)方法估计离网格(off-grid)时延时,需要很高的过采样因子和高昂的计算开销。针对传统OMP方法估计离网格时延计算复杂度高的问题,该文借鉴多元线性拟合思想引入路径补偿的概念,提出了一种基于路径补偿的改进OMP时延估计算法,用以补偿从离网格路径向其周围网格位置泄漏的能量,并用补偿距离这一参数来解释路径补偿效果。该算法无需增加过采样因子,仅利用恰当的补偿距离即可实现较好的估计效果,且能在提高估计性能的同时降低计算复杂度。仿真分析与海试结果验证了该方法的优越性。     

高校教学-科研激励约束模型

运用委托-代理理论建立以高校管理者为委托人一方,教师为代理人一方的激励-约束参数模型。通过模型的求解和分析讨论,探讨影响高校管理层和教师行为的主要因素,为促进高校教学和科研协调发展提供理论依据。     

基于BP神经网络自贡房地产价格走势预测

文章通过分析调查影响自贡房地产市场的主要因素,基于BP神经网络,结合自贡住宅市场的实际情况,建立两类BP神经网络预测模型：基于时间序列的趋势预测模型、基于影响因素的回归预测模型,预测了自贡房地产市场价格走势。模拟预测2010年的结果证明了2011年房价预测的有效性,可为自贡城市建设的可持续发展提供有价值的指导意见。