铝阳极氧化的回顾与展望

简单介绍了半个多世纪以来铝阳极氧化技术在理论与应用方面取得的进展,重点民法了如何充分利用铝阳极氧化膜的多孔性,借助膜的纳米级规范有序的微孔,开发制备新型超精细分离膜以及具有光学特性,磁性,太阳能吸收,催化性能等多种功能的新型材料的美好前景。有望使铝阳极氧化膜成为新型纳米材料中的一员。     

油墨与纸张接触的瞬间

油墨的吸收性是印刷质较短的时间尺度上分析油墨与纸张的接触过程,从而建立模型.探讨油墨吸收性对印刷质量的影响,并提出解决办法.     

天然气超声流量计健康状态评价方法初探

目的天然气计量用超声流量计性能诊断主要采用设定参数阈值的诊断方法,为降低误报、漏报等情况,建立了基于生成对抗神经网络(generated adjoint neural network,GAN)和高维非线性无监督学习的超声流量计健康状态系统诊断方法。 方法采用GAN对原始数据进行学习、生成和扩充,保障超声流量计健康状态诊断建模的数据基础,提取超声流量计在运行过程中的健康状态参数并对其进行时序分析,采用高维非线性无监督聚类学习方法,结合超声流量计失效模式分析,对超声流量计设备进行在线的健康状态诊断。 结果结合超声流量计工作原理和现场实际采集数据,对生成的故障数据集进行了验证。 结论能够准确识别超声流量计当前状态,显著解决传统阈值法误报率、漏报率高的问题,为超声流量计健康诊断的统一管理与开发给予支撑。      

改性聚偏氟乙烯接枝苯乙烯/丙烯酸磺酸电解质膜及其在CO传感器中的应用

以过氧化苯甲酰(BPO)作引发剂,通过溶液接枝聚合法把苯乙烯/丙烯酸同时接枝到原硅酸钠改性的聚偏氟乙烯(PVDF)膜上,磺化后得到聚偏氟乙烯接枝苯乙烯/丙烯酸磺酸(PVDF-g-PS/ PASA)膜.FTIR分析表明:苯乙烯和丙烯酸接枝到PVDF膜上;环境的相对湿度在20%～80%范围内,对PVDF-g-PS/ PASA膜电导率的影响基本不变,并达到0.0198S·cm-1,40℃保水率达99%.将膜应用于CO传感器中,传感器电流响应信号与CO气体浓度具有较好的线性关系.     

瓦斯突出预测敏感指标的确定方法研究

通过模糊数学与概率论相结合分析,提出确定预测敏感指标的数学模型,把抽象的敏感指标确定问题通过具体的数值表示出来。实践证明,该模型预测的结果与实际相吻合,该模型的建立对突出矿井确定其敏感指标具有一定的参考价值。     

简易退锚装置的研制与使用

以山东省济宁市鲁西煤矿3上107综采工作面为例,阐述了简易退锚装置的研制与使用,以及所获得的效果和经济效益。     

MAX197芯片在现场总线智能从站开发中的应用

介绍一种PROFIBUS-DP智能从站的设计方案,应用MAX197实现8路A／D转换。由于MAX197占用较少的CPU资源,因此,该智能从站采用此芯片作为前端的信号采集和数据处理部分。     

基于推拉策略的文本分类增量学习研究

学习算法是否具有增量学习能力是衡量其是否适合于解决现实问题的一个重要方面。增量学习使学习算法的时间和空间资源消耗保持在可以管理和控制的水平,已被广泛应用于解决大规模数据集问题。针对文本分类问题,本文提出了增量学习算法的一般性问题。基于推拉策略的基本思想,本文提出了文本分类的增量学习算法ICCDP,并使用该算法对提出的一般性问题进行了分析。实验表明,该算法训练速度快,分类精度高,具有较高的实用价值。     

基于K-means聚类和LVQ神经网络的OLED缺陷像素识别

提出改进的K-means聚类分割和LVQ神经网络分类的方法，用于有机发光二极管显示面板喷墨打印制程中缺陷像素的识别。首先采用改进的K-means聚类算法对预处理后的打印像素进行分割，然后采用连通域水平矩形确定每一个打印像素的坐标及几何特征，再通过灰度共生矩阵提取其纹理特征，最后通过LVQ神经网络对所述特征进行分类，完成缺陷像素的标记及分类统计。结果表明，本文算法的识别率明显优于其他常用分类识别算法，平均缺陷检测率为100%，分类准确率达到98.9%，单像素检测时间为8.3 ms。     

CSRe团簇内靶的温度控制系统的设计

介绍了国家重大科学工程项目——兰州重离子加速器冷却存储环（HIRFL-CSR）的实验环（CSRe）团簇内靶的温度控制系统。这个系统主要通过远程控制加热功率来改变喷嘴的温度。温度的测量是通过测量铜丝的电阻得到,加热电流和测量部分构成反馈回路,实现温度的自我调节和手动调节,以满足实验的要求。