电感耦合等离子发射光谱法测定氧化铁颜料中微量镉

在用电感耦合等离子体发射光谱测定氧化铁颜料中的镉时,镉常用的3条谱线Cd214.439,Cd226.502和Cd228.802均受到铁光谱不同程度的干扰。实验采用铑作内标,在0～20.0?g/L的铁质量浓度范围内,研究了铁在这3条谱线下的干扰大小。结果发现Cd226.502干扰最大,Cd214.439干扰次之,Cd228.802干扰最小,干扰质量浓度分别在0.130～1.430?mg/L、?0.031～0.329?mg/L和0.005～0.025?mg/L之间;铁在Cd226.502、Cd214.439的干扰随铁质量浓度的增加而增加,增幅均较明显;铁在Cd228.802的干扰随铁质量浓度变化影响不大。最终用Cd228.802进行筛选分析,对于0.500?g样品称取量,当结果≤5.0?mg/kg时判定合格,结果6.2?mg/kg时判定为不合格,只有当结果介于二者之间时,再用其他方法进行分析确认。因此,用Cd228.802进行分析,可以大大提高筛选效率。     

高功率射频微系统的微泵研究进展

随着射频电子装备不断向高集成度和大功率方向发展,传统开式循环冷却技术已不能满足系统微型化及高热流密度散热需求,急需发展闭式循环片上冷却技术。微泵是闭式冷却系统的核心部件,而目前微流控泵的性能与射频微系统大流量、高扬程的需求存在量级差异,因此亟待明确射频微系统微泵的发展方向,研制符合要求的高性能微泵,以解决射频微系统散热瓶颈,破除射频微系统性能提升的限制壁垒。     

现阶段纺织品出口问题及应对措施

今年9月份，业界流传已久的出口退税率下调的消息被证实了，国家财政部、发政委、商务部、海关总署、税务总局联合发出通知，从9月15日起，对我国部分出口商品的出口退税率进行调整，其中广受关注的纺织品（不包括服装）退税率由13％降为11％。联系到前段时期，美欧市场不断的摩擦，人民币的升值趋势，原材料和劳动力价格的不断上涨等，似乎所有的迹象表明中国的纺织业在经过了2005年的辉煌后，将面临更大的挑战。总的看来，现阶段纺织企业确实面临着不少的问题。     

线绕电位器动态测试及带电监视

线绕电位器的总噪声包括热激噪声、电流噪声和滑动噪声.电位器被旋转时,滑动噪声占总噪声的绝大部分,滑动噪声可用下式表示: ?? 式中:u_s是滑动噪声电压有效值;V_0是由接触电阻压降决定的常数;S是滑动相对速度;d是绕组表面突起尺寸的常数;n_0是滑动时每秒钟产生的脉冲数;ω是     

层合板多钉连接载荷分配均匀化方法

对不同钉孔配合下复合材料与金属铝板多钉双搭接的载荷分配进行计算,结果表明,通过在大载荷孔上采取间隙配合及小载荷孔上施加干涉配合的方法可显著影响多钉连接载荷分配,使得各钉载荷趋于均匀.     

顶空-气相色谱法测定指甲油中乙酸乙酯与乙酸丁酯

建立了顶空-气相色谱法测定指甲油中乙酸乙酯及乙酸丁酯的方法。对前处理条件、顶空平衡条件、色谱分离条件进行优化,采用程序升温的方式,使用氢火焰离子化检测器(FID)测定。乙酸乙酯的线性相关系数为0.9990,回收率为97.3%～103.0%,相对标准偏差(RSD)为2.3%;乙酸丁酯的线性相关系数为0.9995,回收率为98.3%～103.7%,相对标准偏差(RSD)为2.0%。该方法简单快速、稳定准确。     

多微通道内两相流动阻力特性及气泡行为

采用去离子水作为实验工质,对14条水力直径为187.5 μm的平行矩形微通道内两相流动阻力特性及气泡行为进行可视化实验。研究发现,当质量流速一定时,随着热通量增大,汽相逐渐增多,平行多微通道内压降相应增加;当热通量一定时,随着质量流速减小,压降出现先减小后增大的趋势,该曲线中的最低点被认为是静态流动不稳定性起始点（OFI点）。结合可视化图像并利用气泡动力学理论对4种不同的汽相行为特征进行分析,发现汽核受限、倒流等堵塞流道现象的出现导致系统阻力增大,压降增加。通过压降实验值与Kim & Mudawar关系式在不同质量流速下进行比较发现,Kim & Mudawar关系式仅能对本实验压降变化趋势进行预估,而无法对压降数值进行有效预测。     

基于ASP的SVG交互技术在电子地图中的应用

基于SVG技术主要面向网络应用,满足Web对动态、可缩放和与平台无关地展现复杂内容并实现灵活交互的需求的优点．它正逐渐的被广泛应用于网络图形开发、针对传统电子地图在网络交互中表现出的不足,结合ASP技术,开发C／S模式的SVG电子地图查询系统,以JavaScript作为脚本工具,实现与SVG地图在网页中的动态交互以及使用ASP访问数据库查询详细的地图信息。当实际地图信息发生改变时,可以根据客户端需要对地图具体位置增加或删除相应的元素,或修改地图元素的属性,快速并轻松的完成对地图的更改。     

基于改进YOLOv5的交通指示牌检测

随着深度学习的不断发展,汽车自动驾驶已成为一种趋势,自动驾驶的安全问题是最重要的。其中,能准确识别复杂环境下密集的交通指示牌是保障安全驾驶的一个重要环节,针对目前检测模型对交通指示牌召回率不够高的问题,在YOLOv5的基础上提出了YOLOv5-ACB。经过300次的迭代训练,实验结果表明YOLOv5-ACB模型的mAP为62.9%、mAP50为83.6%、召回率为76.6%,相比原始的YOLOv5模型的mAP为62.45%、mAP50为82.6%、召回率为74.6%,均有较好的提升,说明所提出的改进模型降低了交通指示牌的错检和漏检率。     

一种小型实验磨粉机的分析与设计

介绍了一种小型实验磨粉机的主要结构特点和工作原理，给出了该磨粉机的主要设计参数和应用示例。