低温烘烤型双组分水性聚氨酯涂料

采用溶液聚合法，合成了丙烯酸五元共聚物；将该共聚物中的羧基中和后制成丙烯酸多元醇分散体，将其作为B组分与一种低黏度的多异氰酸酯固化剂(A组分)组成双组分水性聚氨酯涂料。研究发现：引发剂含量、羟基含量、中和度以及A、B两组分混合搅拌方式都对双组分涂膜的性能产生重要影响。当引发剂含量为1％，羟基含量为2．7％，中和度为100％，A、B组分采用机械搅拌混合时所得的涂膜综合性能最好。水性涂料的适用期达到8h，超过相应的溶剂型涂料。     

钛合金的粘接件的湿热耐久性研究

采用拉伸剪切强度试验和楔子试验研究了钛合金TI— 6A1— 4V/改性环氧接头在湿热条件下的耐久性 ,考察了环氧胶固化条件、表面处理方法对胶接接头耐久性的影响 ,由此得出最佳条件以得到相当好的接头耐久性     

图引擎底层存储的设计与实现

随着社交网络和语义Web等数据应用的兴起,催生了许多图数据处理产品,包括Neo4j,Hyper Graph DB等,然而这些产品在设计时并未充分考虑图应用对数据可用性和可扩展性的更高要求。为此,提出一种基于分布式内存云的图引擎底层建模和存储解决方案。在内存云上搭建分布式键值引擎,进而在键值存储的基础上对图的数据进行建模和读写。在大规模数据集上的实验结果表明,该方案具有较好的图随机访问性能,并能够高效地支持海量规模的图数据应用。     

50%乙酰甲胺磷WG的配制

以98％乙酰甲胺磷为原药，硅藻土为载体，进行了50％乙酰甲胺磷WG的配方研究。并对样品的分散性、润湿性、崩解性和稳定性进行测定，从中筛选出最佳配方：乙酰甲胺磷50％，十二烷基苯磺酸钠5％，木质素磺酸钠6％，尿素4％，硅藻土补至100％。实验证明：50％乙酰甲胺磷WG配方，其制剂性能优良。     

正态分布属性数据集上的Skyline查询

Skyline查询适用于多目标决策、数据挖掘等领域。以往的研究工作主要关注确定型数据集,少数针对不确定型数据集的研究处理的也多是离散型不确定数据。为此,定义属性呈连续型分布的不确定数据集,并给出一种针对该种数据集的Skyline查询算法,利用索引和分治思想解决其Skyline查询问题。实验结果表明,该算法可以在牺牲少量精度的情况下提高查询效率。     

视觉传感网中基于二次规划的图像压缩感知

为降低视觉传感网络中图像压缩感知算法的计算复杂度,提出一种基于二次规划的网络图像恢复算法。该算法将压缩感知重构中的欠定线性方程组求解问题,转化为有界约束二次规划问题,在此基础上结合阿米霍步长准则,设计一种压缩感知图像恢复算法,通过求解二次规划问题对网络图像数据进行恢复。理论分析和仿真结果表明,与传统图像压缩感知算法相比,该算法可减少约1/3的图像数据恢复运算时间,且图像重构质量提高3 dB~6 dB,有效提高了视觉传感器网络图像恢复算法的实时性。     

基于动态特性的D-LTSV语音端点检测方法

端点检测是语音信号处理的一个关键环节。为提高语音在低性噪比以及非平稳噪声环境下的端点检测性能,在长时信号变化特征(LTSV)的基础上提出一种新的D-LTSV语音端点检测方法。采用Bartlett-Welch方法估计语音谱,分析语音谱在长时域上的熵,利用倒谱的动态特性分析方法提取连续帧熵值的动态变化特征。实验结果表明,D-LTSV综合考虑了语音的非平稳性和帧间非平稳性的动态变化情况,具有比LTSV更好的分辨能力,特别是在低性噪比和非平稳噪声的环境下,D-LTSV的分辨能力提升了50.77%,能够准确地进行端点检测,具有更强的鲁棒性。     

片上网络业务量的自相似性分析及模型研究

进行片上网络的架构、映射、流控与服务质量(Quality of Service,QoS)等研究时,迫切需要一个准确的业务量模型用于延时分析与测试验证,以保证设计的性能。而现有的基于马尔科夫模型和回归模型的短程相关模型无法准确地描述业务量的突发性和分形特性,不适用于基于流水的通信信号处理片上系统(System on Chip,SoC)芯片。为了解决这个问题,通过理论与实验相结合的方法,研究了网络拓扑、任务流图、映射对业务量自相似性的影响,根据通信系统的信号处理特点建立了多处理器片上系统(Multi-core Processing System on Chip,MPSoC)数据关联模型,利用典型DSP系统进行建模实验,用实测的业务量Hurst参数拟合数据关联模型参数与Hurst参数的经验函数关系式,建立了用MPSoC数据关联模型预测和估计业务量Hurst参数的方法。实验表明,采用该业务量模型估计的Hurst参数与其真实值误差较小,能较准确地描述业务量的自相似性。     

基于日志挖掘的移动应用用户访问模型建模技术研究

提出了一种基于监控日志挖掘的移动应用用户访问模型自动构造方法,该方法包括监控代码注入和界面访问模型构造两部分。首先,提出了一种监控代码自动注入方法,即通过对移动应用代码的静态分析,自动地在相应位置插入监控代码以支持在运行时动态地监控用户的访问行为。其次,提出了一种基于状态机的移动应用用户访问模型构造方法。访问模型中状态机的节点和节点间跳转上的附加属性描述了UI界面之间的跳转行为和界面内控件的使用情况。对移动应用进行的实验表明,这种基于监控日志挖掘的移动应用用户访问模型自动构造方法能够成功地自动注入移动应用的监控代码,并能够有效获得移动应用用户界面访问行为。     

基于CUDA的并行粒子群优化算法研究及实现

应用图形处理器(GPU)来加速粒子群优化(PSO)算法并行计算时,为突出其加速性能,经常有文献以恶化CPU端PSO算法性能为代价。为了科学比较GPU-PSO算法和CPU-PSO算法的性能,提出用"有效加速比"作为算法的性能指标。文中给出的评价方法不需要CPU和GPU端粒子数相同,将GPU并行算法与最优CPU串行算法的性能作比较,以加速收敛到目标精度为准则,在统一计算设备架构(CUDA)下对多个基准测试函数进行了数值仿真实验。结果表明,在GPU上大幅增加粒子数能够加速PSO算法收敛到目标精度,与CPU-PSO相比,获得了10倍以上的"有效加速比"。