玻璃纤维增强聚氨酯复合材料性能的研究

以聚醚聚四氢呋喃醚二醇(PTMG)或聚丙二醇(PPG)与异氰酸酯4,4′-二苯基甲烷二异氰酸酯(MDI)或2,4-甲苯二异氰酸酯(TDI)作原材料合成了预聚体;以3,3'-二氯-4,4′-二胺基二苯甲烷(MOCA)为扩链剂制备了PU弹性体;采用手糊成型方法制备了聚氨酯(PU)/玻璃纤维(GF)复合材料。研究了2种预聚体制备的PU弹性体力学性能、玻璃纤维厚度和层数以及复合材料密度对PU/GF复合材料力学性能的影响,以及GF与PU弹性体的粘结强度。结果表明,MDI/MOCA-PU比TDI/MOCA-PU的力学性能优异;随着玻璃纤维厚度和层数的增加,复合材料力学性能提高;密度对PU/GF复合材料的拉伸强度有显著影响;用硅烷偶联剂处理过的玻璃纤维可提高复合材料剥离强度。     

聚丙烯纤维水相异相接枝马来酸酐

本文研究了用水相异相法在聚丙烯纤维上接枝马来酸酐，用称重法测定接枝率，结果认为，随着反应中使用的马来酸酐和过硫酸铵浓度的提高，所得产物的接枝率显著提高，而反应温度和反应时间的影响则是开始随温度升高和时间延长接枝率上升，达到最大值后下降，在本实验中，各种反应条件下，都可以得到超过1．8％的接枝率。     

量程可调的气压测试系统设计

在各种测量系统中,根据测量的预估值,选择不同的量程,测量的误差是不同的。设计了一种量程可调的气压测试系统,系统量程可根据测量预估值简单地进行调节,使得误差减到最小,测量精度得到提高。系统量程调节调理电路,采用了差分输入、同相放大、加法电路,其输出为0~5 V或4~20 mA标准信号,通过对信号调理电路中电位器阻值的调整,使得电压信号输出的输入范围为0~83.3 mV,电流信号输出的输入范围为0~117.1 mV。系统量程可以在此输入范围内任意改变大小,实验验证,根据测试的预估值,改变量程上限值,提高了气压测试系统的测量精度。     

Kinect与Unity3D数据整合技术在体感游戏中的应用研究

通过分析Kinect与Unity3D数据整合关键技术,从WPF与Unity 3D内部调用方式展开系统设计。设计分为Unity3D场景展示模块、Unity3D的接口模块和Kinect的数据获取三模块。其中Unity3D接口模块实现了的场景设置,骨骼绑定、镜像运动、近景模式、平滑处理功能;Kinect数据获取模块通过代码实现设备控制、骨骼绑定算法、设备图像获取。测试证明,通过C#对非托管的dll的管理方式,导入Kinect硬件的驱动程序,调用自定义的数据结构和算法,实现在unity 3D场景中,使用Kinect体感镜头控制场景中的人物模型运动,提高了体感游戏的开发效率,在体感游戏的开发和应用中有一定的社会推广价值。     

实验实践课辅助排课系统的设计与实现

该文详细介绍了在WINDOWS XP平台下,利用可视化集成开发工具C++Builder和SQL Server数据库技术开发的实验实践课辅助排课系统的设计与实现。该系统的运行提高了学院实验室排课的工作效率,促进了实验教学管理的定量化、规范化和信息化。     

异氰酸酯对聚乳酸/热塑性聚氨酯共混物性能的影响

以4,4^′-二苯基甲烷二异氰酸酯（MDI）为反应增容剂，采用熔融共混法制备了不同MDI含量的聚乳酸/热塑性聚氨酯（PLA/TPU）共混物，采用傅里叶变换红外光谱仪（FTIR）、万能试验机、冲击试验机、扫描电子显微镜（SEM）、差示扫描量热仪（DSC）和旋转流变仪对共混物力学性能、微观形态、热性能和流变性能进行了研究。结果表明：MDI可以有效改善共混物的力学性能，当MDI质量分数为1%时，共混物力学性能最佳，缺口冲击强度为40.0kJ/m²，断裂伸长率为214.1%，与未加MDI的共混物相比，分别增加了4.3倍和5.8倍，拉伸强度稍有下降（47.6MPa）；SEM表明，MDI的加入提高了共混物的相容性，加入MDI后，共混物的断面由海-岛结构变为核-壳包覆结构，相界面作用力增强；DSC测试表明，共混物的玻璃化转变温度、冷结晶温度和熔融温度随着MDI含量的增加而升高；流变测试表明，MDI质量分数的增加，共混物呈现更显著的剪切变稀行为，推测共混反应机理为：MDI质量分数的增加，体系内依次发生PLA的扩链、支化和TPU的交联。     

基于BondGraph模型的定性故障诊断方法

研究一种基于键合图（Bond Graph）模型的定性故障诊断方法。根据Bond Graph模型元件中有关参数和变量的特定因果关系,推导出当某观测参量发生变化时,系统内所有可能产生故障的部位,并在此基础上预测每个故障的将来状态,通过与系统实际观测特征比较,在可能产生故障的集合中准确定位故障源。通过实例仿真验证,该方法是便捷有效的。     

基于神经网络遗传算法优化的曲轴疲劳寿命预测

针对传统的曲轴弯曲疲劳实验的破坏性,利用神经网络的预测功能,以应力幅值和谐振频率变化值作为输入,疲劳寿命作为输出建立了神经网络模型.采用曲轴弯曲疲劳实验机测试的历史数据作为训练样本集,对神经网络进行遗传算法优化,对曲轴疲劳寿命进行预测.实例验证结果表明,预测结果与实际测试值之间的相对误差较小,可以作为一种无损检测的良好工具.     

基于压缩感知的电能质量扰动信号分析

电能质量扰动信号是衡量电能质量的一个重要指标,因此对电能质量扰动信号进行准确检测是提高电能质量的前提。针对传统采样方法中采样数据量大、采样时间较长以及压缩复杂度高的问题,本文基于压缩感知理论对电能质量扰动信号进行重构,首先证明电能质量扰动信号的稀疏性满足压缩感知的必备条件;采用自适应测量矩阵对电能质量扰动信号数据进行压缩采样,同时,采用谱投影梯度实现了对电能质量扰动信号的精确重构。仿真结果表明,本文采用的压缩感知恢复算法不但可以降低采样数据量和压缩复杂度,其重构误差小,压缩性能指标比较好。     

基于多传感器控制法的循迹机器人的设计

介绍了机器人的循迹场地及安装,讨论了一般的循迹方法,即双灰度传感器骑线法和三灰度传感器压线法,这两种控制法虽然简单易行,但是在带有拐弯和直角比较多的情况下,则会出现很多问题,甚至不能正常循迹。采用了多灰度传感器控制法进行循迹。经实验证明机器人能很好地沿循迹路线行走,并且效果很好。