用于金属型的可更换陶瓷浇注系统

为解决金属型由于浇注系统容易损坏而报废问题,改用可更换的SiC陶瓷浇注系统。SiC陶瓷浇注系统热传递效率低,可减少铁液流过时的热量损失,而且其内壁不容易粘附铁液及熔化,节约了能源消耗,缩小了温度差对铸件质量的影响,提高了铸件力学性能,使金属型寿命延长到原有寿命的4倍。     

水性环氧丙烯酸酯乳液涂层成膜性能

采用细乳液聚合法制备了环氧丙烯酸酯复合乳液,考察了固化温度、固化时间及磷酸酯乳化剂含量对环氧丙烯酸酯复合涂膜性能的影响,结果表明环氧丙烯酸酯复合乳胶粒子呈均匀的球形结构,且平均粒径分布在150 nm左右。当固化温度为120℃、固化时间为2 h、磷酸酯乳化剂含量为3%时,涂层的耐腐蚀性较好。研究了复合乳液的成膜过程和防腐蚀机理,通过复合乳液与金属底材形成致密的钝化膜,阻隔水分子和无机离子的浸入,提高了涂层的防腐性能。     

车辆监控管理系统的设计与实现

利用GPRS、GPS和JMF等技术开发了“车辆监控管理系统”。系统通过GPRS和JMF分别实现了车载GPS终端GPS数据的采集和站点现场交通的视频监控。系统根据GPS位置数据提取出终端的经纬度、速度和基本信息,并在电子地图上显示车辆的实时位置,同时通过视频实时查看站点路况并统计出站点对应时段的交通流。文中给出了系统主要功能实现的详细流程,该系统不但可精确定位出车辆的实际位置,且通过监控道路交通为车辆管理部门和车辆主出行提供了详细的路段车流分析,实现了车辆管理的科学化,并可有效缓解道路的交通压力。     

聚合物乳液的胶体特性对工业漆的影响

从聚合物乳液胶体的角度,讨论了水基胶体涂料与溶剂型涂料性能差异的起因;介绍了聚合物乳液主要的胶体特性;简单地分析了聚合物乳液的胶体特性对于工业漆耐盐雾、光泽、流变等性能的影响。提出充分了解水性工业漆的使用特点是优化涂料配方和涂装条件和方式的基础,结合聚合物乳液性能的改进将有助于提高水性工业漆性能的观点。     

基于聚类分析和决策树的堆垛方法优化

准时生产模式下的大型钢铁卷材仓储方法是一个多目标综合优化问题,依靠人工经验的传统方法已不能满足生产需要.由此提出根据生产计划和安全在库系数计算货品在库量的方法,设计聚类分析算法用于货架配置,构造决策树方法解决多目标综合优化问题.实验结果证明,该方法能够提高出库效率和仓储空间利用率,满足安全生产、优质高效、减少浪费的要求...     

超声波辅助酸性天然低共熔溶剂提取黑果腺肋花楸花青素及其稳定性和抗氧化活性分析

建立一种绿色、高效的超声波辅助酸性天然低共熔溶剂提取黑果腺肋花楸花青素的新方法,利用人工神经网络和遗传算法优化提取条件,并研究花青素提取物的稳定性和抗氧化活性。以甜菜碱和有机酸为氢键受体和氢键供体,制备了一系列酸性天然低共熔溶剂,并对其密度、粘度、pH理化性质进行了测定,通过红外光谱研究了天然低共熔溶剂的结构和形成机理,利用人工神经网络结合遗传算法优化了最佳提取条件,并评价了花青素提取物的光稳定性、热稳定性和抗氧化活性。结果表明,甜菜碱和乳酸通过氢键相互作用形成的天然低共熔溶剂具有密度低(1.19)、粘度小(24.75 mPa·s)、pH低(2.89)的特点,其最佳提取条件为：以甜菜碱和乳酸制备天然低共熔溶剂,摩尔比1:3,含水量为32%,超声功率124 W,超声时间24 min,初始超声温度32℃。在此最佳条件下,花青素的提取率达到23.62 mg/g。与传统溶剂和其它方法相比,本方法绿色高效,操作简单。稳定性和抗氧化实验结果显示,光照会加速提取物中花青素的降解,当温度大于50℃时,花青素热降解加速,一级动力学降解常数k>0.0234。当质量浓度为200μg/mL时,花青素提取...     

短信搜索信息系统的研究与应用

在无线数据业务获得巨大成功的背景下,随时随地获取最新信息成为了一种日益增长的大众需要。本文给 出了一种基于SMS平台的信息搜索服务系统解决方案;利用短消息实现信息的动态发布和搜索服务。为了克服 短信长度较短、手机屏幕较小以及费用比互联网贵等不便,本文以短信名片作为基本信息单元,并采用了归类方 法,以保证在最短的时间内找到目标信息。该系统基于J2EE平台架构,具有跨平台、响应速度快、操作简单等优 点,能顺利转化为Web服务应用系统。     

基于拓扑损失的遥感图像植被信息提取

绿色植被在城市的生态系统中扮演着非常重要的角色,非常有必要对城市植被进行合理的规划与检测。近年来,深度学习技术,尤其是深度卷积神经网络（DCNNs）在高分辨率遥感图像的解析和处理方面取得了显著进展。因为高分辨率遥感图像成本低、周期短和精度高等特点,为城市植被信息提取提供了可能性。但是,高分辨率的城市遥感图像中伴随着比较复杂的背景信息,增加了图像预测的难度。将拓扑数据分析方法（持续同调）通过拓扑损失函数和拓扑先验的方法引入到UNet模型中,提高模型的结构感知能力。实验结果表明,不同分割模型中进行的实验在一定程度上均取得了良好的表现。