自黏性宋锦箱包织物的纹织工艺研究

为使丝绸提花宋锦箱包织物具有自身黏合功能,采用低熔点聚酯纤维和桑蚕丝进行交织。自黏功能宋锦织物采用两组经线与四组纬线交织而成。经线分为地经和面经,比例为3︰1,纬纱排列比为甲纬︰乙纬︰丙纬︰丁纬=1︰1︰1︰1,其中丁纬线为低熔点聚酯纤维。地组织表层为地经3枚经斜纹,显地经色;3个花部组织的表层分别为甲纬、乙纬、丙纬与面经的3枚纬斜纹,分别显示甲纬、乙纬、丙纬的颜色;丁纬均背衬在织物反面,为长浮线,从而使低熔点聚酯纤维背衬于织物反面,将此宋锦织物与另一层用于保持箱包一定形态的里衬基布面料叠在一起,用高温加热,两层面料便黏合在一起。此加工过程与普通箱包过胶黏合工序相比,既提高生产效率,又环保安全。     

热处理工艺对TC11锻件显微组织和力学性能的影响

研究了TC11锻件热处理工艺对其组织和力学性能的影响。结果表明:TC11锻件中初生α相的含量和尺寸对力学性能影响较大,初生α相和β转变形成的α丛的大小和形貌对冲击韧性和硬度影响较大;随着冷却速度降低,α相长大,β相转变得到的α丛变大,使得材料强度降低,塑性、冲击韧性和硬度升高;相同温度下的双重退火与固溶/时效相比,锻件强度降低,但塑性、冲击韧性和硬度等性能提高。因此,可以通过调整热处理工艺来控制TC11锻件的组织,进而得到强度、塑性、冲击和硬度的合理匹配,为高标准用TC11锻件的生产提供指导。     

浅析高压水射流加工技术及应用

高压水射流是一项在工业上应用广泛的技术.介绍了高压水射流技术加工特点及应用,分析了高压水射流切割加工机理,简单介绍了该技术在机械加工领域中的应用状况,通过本文的论述,能够使高压水射流技术从业者更加了解高压水射流加工技术以及相关原理.     

化学计量学在贵金属多元素同时测定中的应用进展

近年来,贵金属多元素同时测定在贵金属分析测试中较为活跃,成为发展最快的研究领域之一。但多元素复杂组分同时测定时,存在的干扰问题一直困扰着诸多分析工作者,化学计量学的出现为解决这一问题带来了契机。对卡尔曼滤波法、偏最小二乘法、人工神经网络、遗传算法等化学计量学方法在贵金属多组分同时测定中的应用进行了综述,分析了各种方法的优缺点,最终阐明了化学计量学在贵金属分析中具有广阔的应用前景。     

ATCA机箱中业务板电源的监测与控制

对ATCA机箱中业务板电源监测与控制进行研究,采用Lattice公司的电源监控芯片ispPAC-POWR1220AT8来控制其电源状态,并通过管理次级电源模块控制板上各个电压.结合Renesas公司的HD64F2167V微处理器,处理收集到的业务板各个电源状态,通过双冗余的IPMB总线反馈给机箱管理控制器.通过以太网接口可远程监测业务板上各路电压状态.实验结果表明:该系统对电源的监控具有较高的可靠性.     

开放式演播室的探讨和思考

本文通过开放式演播室的特点和优势,探讨了在实施背景大屏幕、摄像机的选择、系统主要的配置及灯光的设计项目中的一些思路,并以香港凤凰卫视开放式演播室为例,浅析了设计系统方案和实际工作中应着重考虑技术与艺术相结合的理念,才能使开放式演播室发挥应有的成效和作用。同时,进一步地阐明了开放式演播室已逐渐成为广电事业新的发展态势。     

聚碳酸酯气流干燥系统影响因素研究

介绍了气流干燥基本原理及其特点,并结合中试装置气流干燥系统干燥聚碳酸酯实际应用效果,分析加热介质种类、流量、水蒸汽品位、伴热水蒸汽气量、伴热面积等因素对干燥效果的影响。     

银电铸金饰品的成分和硬度测定

采用硝酸溶解分银-重量法测定了银电铸金饰品中的金量,差减法得到银量;测定了饰品的维氏硬度。批量样品测定的统计表明,大部分送检饰品中金、银的含量和纯度符合饰品质量要求,电镀条件控制不当可能是少量饰品金含量或纯度不足的原因。在硬度检测中,采用景深法,引入不规则曲面偏差的修正系数,批量结果表明,银电铸金饰品的表面维氏硬度为100~145HV0.1。     

机器学习在RoboCup中的应用研究

RoboCup is a particularly good domain for studying multi-agent systems.A wide variety of MAS issues can be studied in robotic soccer,in which the theory,algorithm and architecture of agent system can be evaluated.Because of the inherent complexity of MAS,there are many interests in using machine learning techniques to handle it.This paper investigates and discusses the machine-learning techniques used in RoboCup.The background is firstly presented and the application of machine learning in RoboCup is lately demonstrated with some top simulation teams.The machine-learning system in NDSocTeam is also introduced.Finally some open issues in this field are pointed out.     

基于平衡系数的Active Demons非刚性配准算法

经典的Active demons算法利用参考图像和浮动图像的梯度信息作为驱动力,并使用均化系数调节两种驱动力之间的强度.该算法克服了Demons算法单一使用参考图像的梯度信息作为驱动力的缺点,但是Active demons算法中的均化系数无法同时兼顾大形变和小形变区域的准确配准,还会导致配准的收敛速度和精确度相互制约的问题.为此,本文提出一种新的Active demons非刚性配准算法.提出的算法在Active demons扩散方程中引入一个称为平衡系数的新参数,与均化系数联合调整驱动力,不仅可以兼顾图像中同时具有的大形变和小形变区域的准确配准,而且在一定程度上缓和了收敛速度和精确度相互制约的问题.为了进一步提高配准的收敛速度和精确度,避免陷入局部极值,在新的配准算法的实现中引入由粗到细的多分辨率策略.在Checkboard测试图像、自然图像和医学图像上的实验结果表明,提出的算法较经典的Active demons算法收敛速度更快,配准精度平均提高了54.28%,接近最新的TV-L1光流场图像配准算法的配准精度,解决了Active demons算法存在的问题.