纤维素纳米纤丝的制备和改性研究进展

近年来,纤维素纳米纤丝(CNF)因其独特的物理化学性能受到了广泛关注。当前,CNF主要采用化学或酶处理等方法对纤维进行预处理,再通过机械法对预处理后的纤维进行机械处理而得到。随着人们环保意识的日渐增强,可回收的有机酸水解法,低共熔溶剂预处理结合机械法制备CNF等已成为CNF制备领域的研究热点。本文综述了CNF的制备和改性研究进展,总结了CNF在制备和改性过程中存在的问题。此外,讨论了不同制备方法的优缺点,并介绍了环保、高效的CNF制备方法及其最新的应用领域。     

基于卡尔曼滤波修正的多步风电功率预测

针对传统时间序列预测多步风速时不能预测突变风速使风电功率预测误差较大的问题,采用基于数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)风速及历史风速修正的卡尔曼滤波法对NWP风速进行多步修正,并通过修正后的NWP风速进行多步功率预测,第16步风速平均绝对误差降低了0.47 m/s,将该修正NWP风速与支持向量回归相结合,构建风电功率预测模型。构建模型与ARIMA模型及NWP直接预测模型相比,误差分别降低了6.8%和8.4%。应用该模型对山东某地区风电场现场数据进行仿真测试,第16步预测准确率达到82.6%。     

基于STM32和FPGA的PPI信息采集与复现系统设计

在实际作战过程中,平面位置显示器(PPI)是雷达装备显示空情信息的重要手段.为解决某高炮指挥员对空情信息无法实时获取的问题,结合某高炮火控系统PPI信息的特点,提出并设计了一种PPI信息采集与复现系统.该系统基于FPGA设计了一种软性状态机模块来控制MAX196的数据采集,以STM32F407为系统枢纽控制PPI信息采集与传输,利用OpenGL形象复现PPI显示信息.实验结果表明,该系统可以对多通道、多类型信号进行实时采集,采集误差小,实时性强,性能稳定,实现了PPI信息的远程重显,为空情信息的远距离采集、传输与显示提供了一套可行性方案.     

弹丸目标红外图像的阈值分割算法研究

针对红外弹丸目标图像的特点,在分析比较了几种传统的基于直方图阈值分割算法的基础上,探讨了提高该类算法实时性的途径。结合弹丸目标体积固定的特点,提出了一种基于p率直方图的快速算法。在分割效果上提高了对弹丸目标提取的准确性,在运行时间上与传统直方图阈值分割算法相比平均降低了30%以上。在Matlab环境下进行了仿真,验证了算法的有效性和实时性。     

高炮校射双站多目标跟踪定位技术研究

针对现有高炮武器系统校射过程中均由人工直接目测偏差进行校射.所导致的校射精度低、时效性差等问题,采用基于计算机立体视觉技术的双目CCD空间交汇测量技术,通过合理配置两部光学二维坐标传感器同时获取目标和弹丸的空间三维坐标,从而计算出所需的空间三维弹目偏差.采用循环帧差和自适应阈值分割实现运动目标自动识别以及跟踪;采用异面...     

SQL Server约束实施数据完整性的方法研究

数据库中管理系统是核心的组成部分,在保障数据的完善性具有重要的意义。SQL Server数据库是常见的数据库之一,数据完整性是以约束定义为保障的,约束定义是中允值中的原则,是一种强制性的标准机制,对输入信息进行限制作为数据库中的管理约束。本文在分析SQL Server数据库数据完整性概念的基础上,就SQL Server约束实施数据完整性的方法展开研究,阐述了在数据库应用约束原则的方法和途径。     

基于红外区截法的高炮射弹初速测量技术研究

针对高炮初速闭环校射中炮弹初速测量的需要,研究了利用红外区截法实现高炮射弹初速实时随动测量技术。在炮口后效区设置两个相邻的光电靶,利用炮弹出炮口飞行时对红外线信号的遮挡效应,检测炮弹经过两个光电靶的时刻,经过解算得到射弹的炮口初速。经外场实弹射击试验证明,该技术可在后效区内实现射弹初速测量。     

某砖混结勾屋裂缝原因探析

针对某砖混结构房屋的开裂现象进行了探析.通过对该砖混结构裂缝状况的调查与分析,结合其地基基础以及结构整体垂直度检测结果,初步判定开裂是温度应力所致.然后,基于有限元方法,对该结构进行了温度应力仿真分析.仿真结果表明,结构在平面体型转角处存在温度应力集中现象,与该砖混结构实际裂缝分布情况吻合.     

VO_2热色智能玻璃研究进展

二氧化钒(VO2)是一种受人关注的热致变色材料,在68℃时发生从半导体相-金属相的转变,且相变可逆。在介绍智能玻璃在建筑节能中潜在应用的基础上,重点阐述了VO2纳米薄膜应用于智能型节能玻璃的国内外研究进展。较全面地论述了利用光学减反射技术提高VO2智能玻璃可见光透过率的技术现状。总结了VO2智能玻璃在实际应用中存在的技术难点:节能效率偏低、薄膜沉积温度高、外观颜色不美观、保温性能上的缺陷等。展望了VO2智能玻璃的研究与应用前景。