一种电脑提花毛衣编织机

本文介绍一种电脑提花毛衣编织机，它采用多处理机并行通讯进行控制，实现高效多功能自动编织。给出其电气控制系统结构组成与工作原理。     

基于串口的无线通信调制解调的软件实现

利用软件实现调制、解调具有方法灵活,实现简单的优点,通过分析FSK调制、解调原理,利用RS-232串行通信接口的特点,研究在该串口下的软件实现调制、解调的方法,实现了无线通信中的软件调制、解调功能,将其应用于基站与中继站之间的无线通信,为保证无线通信的可靠性,具体设计了具有一定容错能力的编码调制方式与软件判读流程,对远端进行监测;在该方式下运行测试,无线通信误码率约为10-5～10-6,达到了设计要求。     

国内外水煤浆气化技术研究开发现状

国内外水煤浆气化技术研究开发现状化工部西北化工研究院张东亮水煤浆气化是在重油气化基础上发展起来的第二代煤气化技术，属于加压气流床（又称喷流床）气化工艺，火焰型部分氧化反应，液态排渣。水煤浆气化是一个很复杂的物理——化学反应过程，水煤浆和氧气喷入气化炉...     

基于“课岗交融、项目主导、工学结合”人才培养模式的“双师”素质教师培养体系研究

建立一支专兼结合、结构合理的＂双师型＂教师队伍是确保国家骨干校建设实施,提升高职教育教学质量的重要前提。该文在分析国家骨干院校师资队伍建设任务及＂课岗交融、项目主导、工学结合＂人才培养模式内涵的基础上,研究建立具有实用价值的＂双师＂素质教师培养体系,提升学院双师素质教师整体水平,形成具有专业特色的＂双师型＂师资队伍培养模式。     

无三苯CR/SBS/MMA/BA自交联鞋用胶粘剂的研制

采用复合引发剂 ,以N 羟甲基丙烯酰胺 (NAM )及丙烯酸 (AA)为功能单体 ,与CR、苯乙烯 丁二烯嵌段共聚物 (SBS)、甲基丙烯酸甲酯 (MMA)和丙烯酸丁酯 (BA)进行多元共混接枝共聚 ,再配以混合型增粘树脂 ,研制出不含苯、甲苯和二甲苯 (简称三苯 )自交联环保型鞋用胶粘剂。探讨了SBS用量、MMA/BA配比、功能单体NAM及AA用量对胶粘剂粘合性能的影响。结果表明 ,CR/SBS/MMA/BA/AA/NAM自交联型接枝胶粘剂对非极性鞋材的粘合性能明显优于CR/MMA/BA三元接枝胶和CR/SBS/MMA/BA四元接枝胶。     

废聚苯乙烯泡沫塑料接枝丙烯酸丁酯改性白乳胶的研制

通过对聚苯乙烯泡沫塑料进行乳化研究，获得了稳定的聚苯乙烯乳液。再采用丙烯酸丁酯（BA）和功能单体对聚苯乙烯进行接枝改性，制成水乳型胶粘剂。研究了溶剂比、乳化剂与稳定剂用量、改性单体及功能单体的用量、引发剂及交联剂用量等因素对粘接性能的影响。     

建筑用抗震钢HRB400EⅢ级钢筋焊接接头的低周疲劳性能

采用轴向应变控制方法,在MTS809拉扭复合疲劳试验机上开展了HRB400EⅢ级钢筋母材及焊接接头的低周疲劳试验,获得了母材及焊接接头的低周疲劳性能,如循环应力响应特征、循环应力-应变关系以及寿命预测公式等.通过断口电镜扫描发现,HRB400EⅢ级钢筋焊接接头的裂纹萌生于试件表面,且存在多处裂纹源.研究结果表明,焊接接头与母材的低周疲劳寿命及微观断裂机理方面均存在明显差异,并从力学性能变化的角度对引起差异的原因进行了解释.     

基于图像处理的投弃式温深仪探头姿态测量研究

为改进国产投弃式温深仪(XBT)的下降速率公式,采用基于图像处理的方法测量XBT探头的运动参数.采用背景差分法获取差分图像,选择合适的阈值并对差分图像二值化,标记二值图像中的连通区域,将二值图像分割为几个互相独立的区域.通过计算分析各连通区域的特征集合来识别XBT探头.利用探头中轴线描述探头的运动姿态,将探头的长轴作为探头的初始中轴线,然后通过迭代优化的方法得到更加精确的结果.实验结果表明:该方法角度测量平均误差小于0.5°,能满足XBT探头姿态测量精度要求.目前已将基于该算法搭建的视觉测量系统应用于XBT投放实验中,取得了令人满意的结果.     

大功率量子级联激光器的光学与热学协同优化设计北大核心CSCD

针对大功率量子级联激光器存在热积累严重的问题,本文基于MBE与MOCVD结合的二次外延生长InP基量子级联激光器结构的工艺方法,设计优化中波单管4W连续光输出的大功率量子级联激光器光学与散热性能。通过COMSOL软件对器件结构进行建模,设计器件光学和热学结构模型,分析不同结构参数对器件性能的影响,得到最优结构参数:在In053Ga047As层厚度为50nm,波导下包层InP为1μm,上包层InP为2μm,封装金层厚度为3μm时,器件光学和热学综合性能最优,其中波导光限制因子为074,核心区温度为378 K。本文研究相关结论可为后续大功率中波量子级联激光器结构与工艺设计提供指导。     

CTH-Net：从线稿和颜色点生成服装图像的 CNN-Transformer 混合网络

绘制服装效果图是服装设计过程中重要的一环,针对目前存在智能化程度不足、对用户绘画水 平和想象能力要求较高等问题,提出了一种使用线稿和颜色点生成服装图像的 CNN-Transformer 混合网络 CTH-Net。CTH-Net 结合卷积神经网络(CNN)在提取局部信息和 Transformer 在处理长距离依赖方面的优势,将 2 个模型架构进行高效混合,并设计 ToPatch 和 ToFeatureMap 模块减小输入 Transformer 的数据量和维度以降 低计算资源消耗。CTH-Net 由 3 个阶段组成：一是草图阶段,旨在预测服装的颜色分布,获得没有渐变和阴影 的水彩式图像;二是细化阶段,将水彩式图像细化为有光影效果的服装图像;三是调优阶段,组合一、二阶段 的输出进一步优化生成质量。实验结果表明,仅需输入线稿和少量颜色点,CTH-Net 便能生成出高质量的服装 图像。与现有的方法相比,该网络生成图像的真实感和准确性均有较大优势。