活塞式液体灌装系统精度试验研究

试验研究了活塞泵内气体量、灌装液料和灌液速度方案对活塞式液体灌装系统灌装精度的影响及提高灌装精度的相应方法,并采用精度补偿的方法对系统固有特性与灌装液料引起的误差进行了有效补偿。试验结果对活塞式高精度液体灌装机的研发与调试提供了技术支持,具有一定参考意义。     

基于统计特征的图像篡改评价模型

为了实现图像篡改手段的定性分析,构造了基于图像统计特征的篡改评价模型。该模型提取图像的LTP三值模式特征、LBP纹理特征和WLD局部特征,利用SVM分类器,实现对自然图像、计算机生成图像、复制-粘贴图像、拼接篡改图像、重获图像的多分类。实验结果表明,该模型能够在盲环境下实现图像的有效分类,客观分析图像篡改手段,综合正确检测率为85%。     

Generation of electricity from CO_2 mineralization: Principle and realization

Current CO2 reduction and utilization technologies suffer from high energy consuming. Thus, an energy favourable route is in urgent demanding. CO2 mineralization is theoretically an energy releasing process for CO2 reduction and utilization, but an approach to recovery this energy has so far remained elusive. For the first time, here we proposed the principle of harvesting electrical energy directly from CO2 mineralization, and realized an energy output strategy for CO2 utilization and reduction via a CO2-mineralization fuel cell(CMFC) system. In this system CO2 and industrial alkaline wastes were used as feedstock, and industrial valuable Na HCO3 was produced concomitantly during the electricity generation. The highest power density of this system reached 5.5 W/m2, higher than many microbial fuel cells. The maximum open circuit voltage reached 0.452 V. Moreover, this system was demonstrated viable to low concentration CO2(10%) and other carbonation process. Thus, the existing of an energy-generating and environmentally friendly strategy to utilize CO2 as a supplement to the current scenario of CO2 emission control has been demonstrated.     

物联网技术在水下作业监控及救援中的应用

研究水下作业监控及救援问题。针对传统的水下作业监测系统中的终端节点不便携带,网络部署和维护成本高,难以自适应采集监控区域内各种水下作业数据和实时预警并实施水下救援等问题,分布式多传感异步网络提出了一种实时水下作业监测及应急救援的物联网技术。以监测分簇为单位构建异步通信网络,部署不同类型的传感器终端节点如温度、湿度、噪声传感器等,基于分布式传输技术针对不同性质的水下作业采集各种类型的水下作业环境和人员定位数据,同时根据监测数据对水下作业人员建立危险预警机制。仿真结果和分析表明,物联网技术对各种类型水下作业实施监测及实现远程数据判读,具有高可靠性的实时预警,并有效地增强了监控网络的生存周期。     

网格环境下机载导弹远程测试软件建模

随着技术的发展,机载导弹的维护变得越来越复杂.远程测试是由专家指导维护人员或者由专家直接对机栽导弹进行测试,定位故障.针对远程测试中碰到的防火墙阻塞,平台不独立等问题,提出了基于网格的远程测试.并在分析远程测试中可能发生时序错乱,网络延时等问题的基础上,建立了机载导弹远程测试软件模型.     

关联规则挖掘中Apriori算法的研究与改进

经典的产生频繁项目集的Apriori算法存在多次扫描数据库可能产生大量候选及反复对候选项集和事务进行模式匹配的缺陷,导致了算法的效率较低。为此,对Apriori算法进行以下3方面的改进:改进由k阶频繁项集生成k+1阶候选频繁项集时的连接和剪枝策略;改进对事务的处理方式,减少Apriori算法中的模式匹配所需的时间开销;改进首次对数据库的处理方法,使得整个算法只扫描一次数据库,并由此提出了改进算法。实验结果表明,改进算法在性能上得到了明显提高。     

基于多变异粒子群优化算法的模糊关联规则挖掘

针对事务数据库中连续型数值较难划分及粒子群优化算法易陷入局部最优的问题,提出一种用多变异粒子群优化算法进行模糊关联规则提取的框架,即先对连续型数值进行模糊区间划分,再通过多变异粒子群优化算法对划分结果进行模糊关联规则挖掘。分别对模糊划分方法和多变异粒子群优化算法的相关参数及框架等进行说明。在多组实验中进行比较分析,结果表明了该方法的准确性和有效性。     

基于排列组合熵的高速列车走行部故障分析

针对列车走行部的多种故障模式,提出了基于排列组合熵的高速列车走行部故障诊断方法.对原车和抗蛇行减振器失效、空气弹簧失气、横向减振器失效四种工况进行仿真实验,得到列车不同位置的振动信号.计算列车振动信号的排列组合熵,首先实现了同一速度下不同故障的分离,然后以排列组合熵作为故障特征向量,对特征向量进行多级SVM分类识别.实验结果表明,该方法可以有效识别列车同一速度下的不同故障,高速时对四种工况的平均识别率达97％以上.     

含孔道大理岩圆柱试样的尺寸效应

为研究孔道尺寸对孔道试样力学特性的影响,选取质地均匀的中晶大理岩块,加工成直径50mm,长度100mm完整试样和含直径5,10,15mm孔道的试样,在伺服试验机上进行单轴和不同围压下常规三轴压缩试验．结果表明：不同孔径的试样,单轴压缩时强度和变形没有明显区别．常规三轴压缩时,低围压下试样的变形和强度没有明显区别,当围压达到40MPa时,随着孔道直径的增大,试样的强度和塑性变形明显减小．煤矿深埋井筒、巷道的变形破坏随埋深的增加而变的严重,维护也更加困难,支护形式和参数应随埋深的增加应进行适当调整．     

微孔致孔剂对钙磷陶瓷表面类骨磷灰石形成的研究

钙磷陶瓷表面类骨磷灰石层的形成对瓷诱导新骨生成起非常重要的作用. 本文利用体外模拟装置首次研究了微孔致孔剂对新工艺制备的含CO₃^2-的双相HA/β-TCP多孔陶瓷表面类?骨磷灰石形成的影响. 结果表明, 该陶瓷因CO₃^2-的掺入, 导致类骨磷灰石晶体的形成时间大大缩短(从14天缩短至6天). 此外还有缺钙羟基磷灰石晶体?的生成. 并且微孔致孔剂以聚乙烯醇缩丁醛(PVB)优于硬脂酸(SA)粉末, 它更有?利于类骨磷灰石的形成. 在同时加入PVB作微孔致孔剂时, 类骨磷灰石晶体的形成情况随PVB加入量的增大而越来越好. 综合其相关性能来看, PVB的加入量以m_钙磷粉:m _致孔剂=1:0.3为宜. 微孔致孔剂的优化有利于该陶瓷材料骨诱导性的提高.