咪唑长链烷基甲基硅油的合成及棉织物整理应用

合成了一种新型长碳链氨基硅油,研究了其织物整理功效。以羧十一烷基甲基硅油和乙二胺为原料,通过脱水缩合、环化反应合成了侧链端基含咪唑环的长链氨烷基甲基硅油。将此硅油乳化配成不同浓度的整理剂,用于棉织物整理并研究其整理功效。结果表明,整理后的棉织物具有良好的回弹性和柔软性以及丰满的手感,当整理剂浓度为60 g/L时,经纬向的弯曲刚度(B)分别降低到0.0513 N.cm2/cm和0.0310 N.cm2/cm,织物压缩比功(WC)高达0.198N.cm/cm2,且经10次水洗后仍比空白织物高40.3%,耐久性优异。     

羟丙基硅油改性水性聚氨酯在纯棉织物整理中的应用

以异佛尔酮二异氰酸酯(IPDI)、聚丙二醇(PPG)、羟丙基硅油(M=4000)、甘油聚醚(G-18)、二羟甲基丙酸(DMPA)和二乙烯三胺等为原料,合成了有机硅改性聚氨酯乳液,并制备了4种不同有机硅含量的乳液,再将其分别稀释成4种不同浓度的乳液,应用于纯棉织物整理,测试了整理前后棉织物的风格、强力等各项性能变化。结果表明,当有机硅改性聚氨酯乳液中有机硅质量分数为6%、整理剂浓度为100g/L时,整理后棉织物的综合性能最佳,织物表面光滑性大大提高,耐热性能得到较大的改善,经向断裂强力可达725.0N,增幅为27.35%;急弹回复角和缓弹回复角分别可以达到218°和230°,增幅分别为21.11%和12.20%。     

咪唑长链烷基甲基硅油的合成及棉织物整理应用EI北大核心CSCD

合成了一种新型长碳链氨基硅油,研究了其织物整理功效。以羧十一烷基甲基硅油和乙二胺为原料,通过脱水缩合、环化反应合成了侧链端基含咪唑环的长链氨烷基甲基硅油。将此硅油乳化配成不同浓度的整理剂,用于棉织物整理并研究其整理功效。结果表明,整理后的棉织物具有良好的回弹性和柔软性以及丰满的手感,当整理剂浓度为60 g/L时,经纬向的弯曲刚度(B)分别降低到0.0513 N.cm2/cm和0.0310 N.cm2/cm,织物压缩比功(WC)高达0.198N.cm/cm2,且经10次水洗后仍比空白织物高40.3%,耐久性优异。     

一种新型的有源电力滤波器直接功率控制方法

提出了一种新型的有源电力滤波器恒频直接功率控制方法,该算法直接采用电源功率对APF进行控制,从而省略了负载谐波和无功的检测及计算环节,提高了控制的可靠性、降低了成本;采用恒频直接功率控制保证了开关频率固定,提高了系统的动态性。另外分析了直流侧电压与功率损耗以及补偿能力之间的关系,应用下垂控制器获得直流侧电压控制参考值,从而实现APF的有功功率损耗与补偿性能的综合优化。仿真结果验证了该方法的正确性与有效性。     

多目标等量分批柔性作业车间调度集成优化方法

针对多目标等量分批柔性作业车间调度问题,提出了一种集成优化方法。构建了一种以完工时间最短、生产成本最低为优化目标的多目标等量分批柔性调度集成优化模型。提出并设计了一种改进的非支配排序遗传算法对模型加以求解。算法中引入面向对象技术处理复杂的实体逻辑关系,采用三段式分段编码技术分别对分批方案、加工顺序、设备进行编码,采用三段式分段交叉和变异的混合遗传算子实现遗传进化,采用两种精细化调度技术进行解码以缩短流程时间。通过案例分析验证了所提方法的有效性。     

机械手夹紧控制系统基于模糊PID控制的研究

本文以某机械手夹紧气动比例位置控制系统为研究对象,选用模糊控制技术与PID技术相结合,建立模糊PID控制器,以模糊逻辑算法及模糊规则为基础,按照所给定的输入信号及接收的反馈信号,经计算机分析得出实际值与理论值之间的偏差e及当前的偏差变化ec,通过模糊推理,进行在线修正PID的三个参数,从而使系统得到理想的控制效果。     

望目特性连续型参数稳健设计遗传优化方法

针对一类可通过理论计算得到输出特性值的望目特性连续型参数稳健设计问题,提出了一种遗传进化方法。描述了研究的问题;提出了望目特性连续型参数稳健设计遗传进化方法的技术思路：以密集抽样取代离散化处理,以个体取代试验方案,以变化的种群取代固定的内表,通过遗传进化得到最优设计方案。提出并设计了一种望目特性连续型参数稳健设计遗传算法,阐述了算法的计算流程、个体编码、适应度、种群初始化、解码操作及遗传操作。通过案例分析验证了所提方法的有效性。     

磷钨酸/多壁碳纳米管催化合成乙酸正丁酯

利用多壁碳纳米管(MWCNTs)为载体,用浸渍法制备了负载磷钨酸(H3PW12O40,简写为HPW)的复合材料磷钨酸/多壁碳纳米管(HPW/MWCNTs)。磷钨酸/多壁碳纳米管具有很高的催化活性,在磷钨酸负载量为30%,醇酸物质的量比为1.4∶1,催化剂用量为反应物总质量的1.3%,反应温度为117℃,反应时间为3h的条件下,酯化率可达96.08%。     

图像修复研究进展综述

图像修复是计算机视觉领域中极具挑战性的研究课题.近年来,深度学习技术的发展推动了图像修复性能的显著提升,使得图像修复这一传统课题再次引起了学者们的广泛关注.文章致力于综述图像修复研究的关键技术.由于深度学习技术在解决"大面积缺失图像修复"问题时具有重要作用并带来了深远影响,文中在简要介绍传统图像修复方法的基础上,重点介...