不同促进剂对NR平衡硫化体系的影响

研究了促进剂的种类，促进剂并用及硫化温度等条件对平衡硫化体系（ＥＣ）硫化天然橡胶（ＮＲ）的影响。结果表明，噻唑类促进剂具有较低的硫化返原率，尤其是促进剂ＤＭ，在１３０～１７０℃的硫化温度范围内，硫化２小时的硫化返原率均为０；当促进剂ＮＯＢＳ或ＣＺ与ＤＭ并用时，可缩短正硫化时间；当ＤＭ摩尔分数分别为４０％和５０％左右时，不仅使硫化２小时的硫化返原率为０，而且可使３００％定伸应力保持恒定；以ＮＯＢＳ或ＣＺ为主促进剂时，正硫化时具有较高的拉伸强度和撕裂强度，但硫化２小时时的降低幅度比ＤＭ大。     

聚合物材料脆韧转变判据及影响因素分析

综述了聚合物共混增韧机理包括弹性体增韧、刚性粒子增韧、弹性体与刚性粒子协同增韧等研究进展；着重介绍了临界基体层厚度、损伤竞争准数、分子链参数、临界界面黏结条件、临界特征长度等几种源于单一粒子填充的脆韧转变判据，并分析其在复合粒子填充改性聚合物中的适用性。此外，还结合增韧机理和脆韧转变判据讨论了基体性能、分散相状态及相间界面黏结强度等因素对复合体系韧性的影响，提出寻找合适的复合分散相、适当调整复合粒子的结构比例、改善相间界面黏结以及设计最佳断裂路径仍将是今后努力的方向。     

毛细管气相色谱法测定丁硫克百威及其代谢物在稻田水和土壤中的残留量

本文介绍了用大孔径毛细管气相色谱法直接测定稻田土壤和水中丁硫克百威及其代谢物克百威和３－羟基克百威的残留分析方法。     

平台漂移测试系统中PSD非线性修正算法研究

针对平台动态漂移测试人工操作误差大、自动化程度低的问题,设计了基于位置敏感探测器PSD的平台动态漂移自动化测试系统。针对PSD非线性对平台漂移测试系统测量范围和测量精度的影响,提出一种新算法。该算法首先利用双线性插值对PSD的非线性误差进行修正,然后用BP神经网络非线性逼近特性进一步修正,最终得到修正值。将其应用于平台漂移测试,试验结果表明,该方法能有效消除非线性的影响,使PSD的B区(边缘区域)获得了A区(中央区域)近似的线性度,扩大了测量范围,同时测量精度达到了平台漂移测试的精度要求。     

基于相关向量机的MEMS陀螺仪随机漂移补偿

提出了一种基于相关向量机的MEMS陀螺仪随机漂移预测方法。针对MEMS陀螺仪随机漂移误差的非线性、不确定性等特点,建立了相关向量机预测模型,并采用EM算法获得模型的参数。针对随机漂移的混沌特性,利用相空间重构技术,将重构后的漂移序列作为输入变量进行模型的训练和预测。训练和测试结果均表明,该方法具有很好的预测效果,优于常用的时间序列分析法和支持向量机法。利用预测结果对随机漂移进行补偿,有效地提高了陀螺的使用精度。     

江铜教培中心就业管理信息系统的设计与实现

介绍了江铜教育培训中心的现状,从而引出该课题的研究背景及意义。对江铜教培就业中心进行了信息系统需求分析、功能模块设计、业务流程分析、角色权限划分。采用ASP.NET、sqlserver2005、Visio、Rational Rose等工具进行江铜教培就业管理信息系统的开发和实现,建立了一个符合江铜教培中心师生需求、功能齐全的就业信息网。     

表面原位化学组合改性Al（OH）3／PVC复合材料的制备与性能

基于Al(OH)_3粉体与PVC基体的界面设计和调控,采用表面原位化学组合改性方法,在Al(OH)_3表面依次化学键合烷基酚醛树脂、丁腈橡胶等几种大分子改性剂,形成极性逐渐过渡的梯度界面层。当改性Al(OH)_3在PVC复合材料中的用量为80份时,材料的缺口冲击强度达到最大值,分别为添加等量偶联剂改性Al(OH)_3、未改性Al (OH)_3复合材料的2．5和2．7倍,是基体树脂的1．5倍,获得了具有高阻燃消烟性能,同时改善了力学和加工性能的综合性能良好的高填充复合材料。通过扫描电镜分析表明,Al(OH)_3粒子经过表面原位化学组合方法处理,在PVC中分散均匀,与塑料基体结合良好,并形成了以Al(OH)_3粒子为核、以多层大分子改性剂为壳的软壳硬核结构。     

CAXA绘图软件在《金工实训》教学中的作用

本文首先介绍CAXA软件和《金工实训》课程,讲述CAXA软件和《金工实训》课程如何紧密结合,然后通过剖析传统《金工实训》教学存在的弊端,阐述了CAXA软件在《金工实训》教学过程对于教员以及学员的影响,最后以制作錾口锤子作为教学案例,对CAXA在《金工实训》教学中的作用进行了论证。     

相转移催化合成长链双(硫代磷酰基)亚胺

以三氯硫磷为原料，用相转移催化方法(PTC)在碱性条件下与长链醇作用合成了两个O，O—二烷基硫代磷酰氯，然后经过氨解、缩合反应合成了两个新的长链双(硫代磷酰基)亚胺；确定了最佳反应条件：在合成烷氧基硫代磷酰氯时，用四丁基溴化铵(TABA)作相转移催化剂，三氯硫磷、醇、氢氧化钠物质的量比为1：2：2．5，反应时间为3～4h，反应温度为40℃，二氯甲烷作溶剂；在合成长链双(硫代磷酰基)亚胺化合物时，以NaH作催化剂效果最好；用元素分析、IR、^1HN—MR对化合物进行了表征。     

基于循环神经网络的电信行业容量数据预测方法

在电信运维的容量预测过程中,存在容量指标和部署业务种类繁多的问题。现有研究未考虑指标数据类型的差异,对所有类型的数据使用同种预测方法,使得预测效果参差不齐。为了提升指标预测效率,提出一种指标数据类型分类方法,利用该方法将数据类型分为趋势型、周期型和不规则型。针对其中的周期型数据预测,提出基于双向循环神经网络（BiRNN）的周期型容量指标预测模型,记作BiRNN-BiLSTM-BI。首先,为分析容量数据的周期特征,提出一种忙闲分布分析算法;其次,搭建循环神经网络（RNN）模型,该模型包含一层BiRNN和一层双向长短时记忆网络（BiLSTM）;最后,充分利用系统忙闲分布信息,对BiRNN输出的结果进行优化。与传统的三次指数平滑、差分自回归移动平均（ARIMA）模型和反向传播（BP）神经网络模型进行比较的实验结果表明,在统一日志数据集和分布式缓存数据集上,提出的BiRNN-BiLSTM-BI模型的均方误差（MSE）分别比对比模型中表现最优的模型降低了15.16%和45.67%,可见预测准确率得到了很大程度的提升。