球磨法制备钛纳米晶

用球磨法制备出钛纳米晶粉末.结果表明,经过24h球磨后,晶粒平均尺寸达到12—13nm粉末的氧、氮含量极低、粉末的硬度与晶粒尺寸的关系为正常的Hall-Petch关系。     

灰铸铁件膨胀裂纹的探讨

本文通过工厂调研及实验室试验,对近几年某些工厂反映比较突出的灰铸铁件的热裂问题进行了分析研究,提出了灰铸铁件由于膨胀产生裂纹的观点,探讨了裂纹形成的机理,分析了影响因素,提出了防止措施,并用于指导生产实践,取得较好效果,有助于减少和防止废品,提高经济效益。     

CPLD在万能试验机控制器中的应用

文章对现场可编程门列(CPLD)在万能试验机控制器中的应用方面作了一些探索，以此来满足要求的精度等方面的特殊性。CPLD集成了A／D、D／A、计数器、串口通信等功能。     

两类独立旋转车轮转向架横向动力学研究

研究了独立旋转车轮转向架因其左右独立车轮的耦合程度不同，而造成的横向动力学性能差异的原因。通过建立各自在直线上的横向动力学客车模型，利用新型快速显式数值积分法编程进行动态仿真，以比较其车辆的主要动态响应值。     

NiO对3Y-TZP陶瓷材料性能的影响

研究了少量NiO（0．25mol％-1mol％）添加剂对3Y-TZP陶瓷材料烧结和力学性能的影响。实验结果表明：掺杂NiO可以促进3Y-TZP的烧结，并提高材料的力学性能，但添加过量则对烧结和力学性能不利。经过1400℃，2h烧成后，掺有0．5mol％NiO的试样和掺有0．75mol％NiO的试样分别具有最高的抗弯强度和断裂韧性，其值分别为419MPa和10．0MPa·mm^1/2与同样条件下制备出的纯3Y-TZP相比，试样的抗弯强度和断裂韧性分别提高了22％和47％。     

基于量子坍缩形态算子的椒盐噪声去除算法

为解决以均方差为量子测量算子构造的量子坍缩形态滤波器去除高密度椒盐噪声的不足,提出一种基于量子坍缩形态算子的椒盐噪声去除方法.基于椒盐噪声的特点,构造一个简单的噪声检测算子;由噪声检测算子生成的标记图像构造新的量子测量算子;为更好地保留图像的细节信息,只对可能噪声点进行量子坍缩形态滤波.仿真结果表明,该方法能有效去除高浓度的椒盐噪声,相比其它滤波算法,具有更强的噪声去除能力和更短的处理时间.     

蜂窝网无线定位技术在铁路场景下的应用

针对蜂窝网络定位技术定位精度不高和在铁路实际中难以应用的缺点,提出一种新的列车定位方法.方法的核心是将速度传感器和蜂窝网的定位参数处理为若干列车可能的位置区域,并计算区域中列车位置出现的概率,以所有位置中出现概率最大为优化目标,建立列车定位的误差优化模型.在此基础上进一步引入遗传粒子群优化算法对模型进行求解,并用Matlab仿真.仿真结果表明:在复杂的铁路环境中,该定位方法对不同来源的误差有很好的吸收作用,是一种有效的定位方法.     

基于信息熵的改进人工蜂群算法

为了克服人工蜂群算法在处理复杂性问题时收敛速度慢、收敛精度不高、易早熟等缺陷,在原始人工蜂群算法的基础上引入信息熵。信息熵本身是不确定性的一种度量,由信息熵的值来度量人工蜂群算法中跟随蜂选择的不确定性,通过控制信息熵的值达到控制算法中跟随蜂选择过程的目的,实现算法的自适应调节。通过对测试函数和不同规模TSP问题的模拟仿真,对人工蜂群算法、蚁群算法和其他改进方法进行了对比,验证了所提出改进方法的可行性和有效性。     

车载终端车联网中间件技术研究与实现

为了解决因车身网络的数据协议差异造成的车载智能终端不能在多个车型上通用的问题,提出了一种车载智能终端中间件架构;在该架构中,采用多层结构隔离应用与网络直接访问;采用组件结构实现了应用的抽象与复用,降低应用开发难度;采用消息总线,负责管理组件之间的数据通信,为应用层提供一个统一接口的虚拟车身网络环境;通过消息的数据通信实现车载终端应用间的数据交互,底层采用通信服务层屏蔽了各种车身网络的差异性,解决了车载终端在不同网络协议车型上使用的通用性问题;最后,通过搭建实际的测试平台验证了该设计的可行性和有效性。     

基于TDMA模型的Ad Hoc网络路由算法的研究

移动Ad Hoc网络(MANET)是一种无中心节点且具有路由和转发功能的临时自组性网络。以其组网灵活、快捷、不需要预设网络基础设施,完全分布式等特点,在军用和紧急救援等特殊环境的应用前景非常广阔。而移动自组网络路由技术面临着拓扑结构动态变化、存在单向信道、有限的无线传输带宽以及移动终端能力的局限性等一系列挑战,因此对移动自组网络路由协议的研究显得尤为重要。该文利用OPNET网络仿真平台,根据电台信道接入方式的原理,构建TDMA进程模型,从而建立了Ad Hoc网络节点的仿真模型。通过仿真实验,对DSR和AODV两种典型的路由协议进行了横向比较分析,得出了两种协议的适用性定量结果和彼此间的差别。