添加剂在固相法制备三氧化二铬中作用的研究

研究了在固相法制备三氧化二铬中多种添加剂对三氧化二铬性能，特别是六价铬残留量和表面性质的影响。     

动态硫化NBR/PFPA热塑性弹性体流变性能的研究

对动态硫化NBR／石油发酵尼龙（PFPA）共混型热塑性弹性体的流变性能进行了研究。结果表明，NBR／PFPA为假塑性流体；表观粘度随剪切速率和剪切应力的增大而减小，随温度升高而降低；粘流活化能随PFPA用量的增大而减小。     

基于十二烷基衣康酸甘油酯的光电双响应传感器

该文制备了一种利用结构色水凝胶作为导电电极的光电双响应传感器。以十二烷基衣康酸甘油酯(DGI)、丙烯酰胺、十二烷基硫酸钠(SDS)、氯化钠等为原料,通过双分子层自组装的方法,制备了结构色水凝胶。将这种结构色水凝胶与传统电容型传感器相结合,得到了光电双响应传感器。采用SEM、LCR数字电桥、拉力试验机、光纤光谱仪等对器件进行了结构、光学、电学及机械性能的表征。结果表明:传感器在拉伸状态(0～100%)和压缩状态(0～60.9k Pa)下,传感器的电容分别变化了31%和44%,其自身颜色在可见光光谱内可以动态可逆地从红色变化到紫色。经历15000次循环拉伸后,传感器性能依旧保持稳定。利用传感器颜色的刺激响应性,传感器在发生形变时,其表面可以清楚地显示出应变源的位置和形状,这样传感器在检测时就可以实现可视化效果。     

大规模水电系统优化调度降维方法研究I:理论分析

中国水电系统规模持续扩张,使得已有方法在求解大规模水电调度问题时,存在严重维数灾及早熟收敛等不同程度局限,亟需分析已有方法以便发现其瓶颈所在,为探寻能均衡求解效率与计算精度的实用化方法提供有益参考。为此,首先深入研究了线性规划、二次规划和动态规划等多种方法的计算复杂度,然后定量对比分析了各方法在不同情景下的适用性,最后提出“四维一体可拓降维”总体思想,并给出具体的降维方法与策略,建议从空间维、时间维、状态维和组合维等4个方面开展综合研究,以切实服务于大规模水电系统优化调度的高效优质求解。     

基于S3C44B0X的网络磁盘的设计与实现

文章结合嵌入式技术和存储网络技术的发展,设计了一种简单易用的网络磁盘。该磁盘采用802.3和TCP/IP通信协议,可以应用于以太网局域网和Internet中,用户端直接通过网络访问磁盘上的数据。文章详细讨论了网络磁盘的软件系统和关键技术,并通过在S3C44B0X开发板上移植uClinux操作系统和开发应用软件,实现了网络磁盘。     

如何做好电力企业人力资源管理工作

随着电力体制改革的不断推进,电力企业需要加强人力资源管理,以增强企业的核心竞争力.通过阐述电力企业人力资源管理工作面临的主要问题,提出了做好电力企业人力资源管理的对策.     

基于MPUI模型的JPEG2000图像最大隐写容量

隐写容量是信息隐藏的4项性能指标之一,目前,相关科研工作者对其他3项指标,即鲁棒性、透明性和计算复杂性进行过大量的研究,但隐写容量方面的研究却很少.该研究有力地完善了信息隐藏的理论体系,根据JPEG2000压缩标准以及人眼对小波系数改变的敏感程度,借助小波系数的失真代价函数,区分出小波系数的承载秘密信息能力：失真代价函数值越小,该小波系数承载能力就越强;反之,该小波系数承载能力就越弱.当失真代价函数值大于1时,该系数不具有承载信息的能力,即为湿系数.通过最大隐写容量估算实验以及位满嵌入、过位嵌入和湿嵌入等评估实验,验证了所提方法的有效性.     

马尔可夫跳变系统的鲁棒故障检测与时域优化

研究马尔可夫跳变系统(MJS) 鲁棒故障检测滤波器(FDF) 的设计与优化问题. 基于观测器构建残差发生器, 将相应的FDF 设计问题转化为H_∞ 滤波问题, 以LMI 的形式得到并证明了FDF 存在的充分条件及求解方法. 为进一步改善故障检测系统的性能, 采用一种时域优化方法对其进行优化, 并以矩阵Moore-Penrose 逆的形式给出了该优化问题的最优解. 数值仿真表明该方法具有较好的检测效果.     

汽车灯用热熔胶的研究及性能表征

介绍了生产汽车灯用热熔胶的各种原料及其在胶粘剂中所起的主要作用，为汽车灯用热熔胶原料的选择提供了参考。还介绍了汽车灯用热熔胶的制备过程和厂家所需的各种性能及其表征方法。通过选择适当的原料及配比，生产出性能优良并具有良好市场前景的产品。     

基于中位数的用户信誉度排名算法

针对推荐系统易受Spammer攻击的影响,从而导致对象的实际得分不准确的问题,提出基于中位数的用户信誉度排名算法。通过衡量用户信誉度调整用户打分权重,根据中位数具有不易受极端打分影响的特性,选取用户打分与对象得分差距的中位数作为降低用户信誉度的标准,不断迭代调整用户信誉度以及最终得分直至收敛。在多个真实数据集上的运行结果证明,相比现有排名算法,该算法具有更合理的信誉度分布和更高的排名结果准确度,通过该算法预处理后的数据集在SVD++上运行可以得到更低的均方根误差。