硫化体系对氢化丁腈橡胶性能的影响

研究硫化体系对氢化丁腈橡胶（HNBR）胶料性能的影响.结果表明,HNBR胶料采用硫黄/过氧化物硫化体系较为合适;随硫黄/过氧化物硫化体系中硫化剂DCP用量的增大,HNBR硫化胶300%定伸应力和拉断强度增大,拉断伸长率、拉断永久变形和撕裂强度减小,硫化剂DCP用量为5～7份时,HNBR综合性能较好.     

短梗霉最佳培养条件研究

本文针对短梗霉多糖高产菌N518号菌株在发酵时的营养、初始pH值、温度和氧气等发酵条件的需求进行了研究．利用五因素四水平的正交试验获得了蔗糖等五种营养成份的最佳组合及最适的培养条件．结果表明，在本研究的条件下该菌蔗糖的转化率可达到56.2％．     

带气絮体在气浮分离区运动的数值模拟

目的 研究水处理构筑物内的流动以及絮体在池内的运动,为气浮的优化设计提供参考依据.方法 以等圆直径作为带气絮体的特征粒径,通过图像法来计算带气絮体的密度,得出带气絮体直径-密度的函数关系.以上述得到的结果作为Fluent中DPM(Discrect Phase Model)模型的粒子粒径-密度设定的依据,对两相流进行计算.结果 在模型分离区中对不同位置的带气絮体运动速度进行观测,其速度一般在10～20 mm/s.以图像法得到分离区中带气絮体的直径-密度函数关系来表示絮体颗粒物理特性,当进水量Q为20 m3/h,回流比R为9%,投加15 mg/L三氯化铁时,带气絮体粒径-有效密度的数学表达式为ρ0-ρ=0.000 2D-1.684 5.结论 以图像法得到分离区中带气絮体的直径-密度函数关系来表示絮体颗粒物理特性,结合Fluent的DPM(离散相)模型来模拟带气絮体在气浮分离区的运动是可行的.     

基于C2C模式下顾客忠诚影响因素的研究

顾客参与、关系质量和感知风险是近年来研究顾客忠诚驱动因素的新热点。针对C2C电子商务消费者购买行为的研究表明,网上顾客对于自己感兴趣和性价比高的商品关注度较高,购买时的合作程度也较高。信任是顾客最为看重的因素,感知风险对顾客忠诚的影响最大。网络顾客忠诚主要表现为重复购买,涨价易使顾客流失,因此,网络商家努力降低顾客的感知风险,提升顾客参与度,建立良好的关系质量,是维系顾客忠诚度的有效途径。     

基于使用者行为需求的建筑设计模式研究

人们在使用空间时的行为是建筑创作中最基本的信息,掌握这一信息可使建筑设计更具有针对性和科学性.目前由于缺少科学、有效、易于操作的设计模式作为指导,往往会出现建筑空间无法满足使用者需求的现象.传统的设计模式是单向直线型的,不利于设计者与使用者之间的信息沟通.本文提出的基于使用者行为需求的建筑设计模式是双向环型的,在原有设计模式的基础上分别在设计阶段的中前期介入建筑计划学、后期介入使用后评估的理论及方法.该模式将使用者行为需求研究贯穿于整个建筑设计过程,对促进建筑设计方法的科学化具有良好的指导意义.     

实时分布式系统性能测试技术研究

实时分布式系统的性能是关注核心,对其进行评估和测试关系着系统的应用前景。基于实时分布式系统的性能测试需求,对系统关键的处理性能、存储性能、传输性能以及实时恢复性能这四种性能测试方法进行了研究和探讨,同时分别利用实时分布式系统中e600架构的处理器、flash存储器、FC网络以及分区调度策略针对这些方法开展了测试,并对获得的测试结果进行了分析。分析结果表明,性能测试结果可信,方法可行,可作为实时分布式系统评测依据。     

基于区域结构特征的城区LiDAR数据快速分类

机载激光雷达能够及时准确地获取大量具有精确三维位置信息的三维点云数据,在数字城市、森林防火、智能交通等领域有着广泛的应用。城市中心区域的三维点云数据往往会因为高大树木或植被的遮挡,造成建筑物等人造目标识别特别困难。本文通过直接的二次多项式拟合方式提取高大树木等植被与建筑物目标典型局部区域的区域信息,构建区域目标敏感的结构特征,进而,通过模糊逻辑即可完成三维点云数据的建筑物目标敏感的分类任务。实验结果表明,该方法能够快速有效地实现较大尺度范围内LiDAR点云数据的分类,具有较好的应用前景和推广能力。     

基于多网络融合的缺失测井数据复原方法

为解决在实际地质储层特性分析过程中存在测井数据不完整的问题,提出一种基于多网络融合的缺失测井数据复原模型.该模型由两个网络组成,其中通过交叉网络捕获有限度的有效特征之间的相互作用关系,并通过残差思想构造网络模型,降低模型复杂度.另一网络先通过构造的树模型进行特征选择,将树模型得到的稀疏向量通过嵌入层转成稠密向量作为神经网络的输入,从而获得高度非线性的组合特征.通过组合两个网络的输出对缺失测井数据进行复原,实验结果表明,该方法在相关评价指标上优于现有方法.     

自适应时间尺度分解方法及其应用

针对齿轮故障振动信号的非线性、非平稳和多分量的特征,在定义了瞬时频率具有物理意义的本征时间尺度函数(intrinsic time-scale function,ITF)的基础上,结合固有时间尺度分解中基线信号的构造方法,提出自适应时间尺度分解(adaptive time-scale decomposition,ATD)的时频分析方法,该方法可以自适应地将一个复杂信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的本征时间尺度分量之和.仿真分析验证了ATD方法的有效性以及定义本征时间尺度函数方法的合理性.分别将ATD、经验模态分解(EMD)、局部均值分解(LMD)和固有时间尺度分解(ITD)与包络解调分析相结合应用于斜齿轮故障诊断中,实验结果表明:自适应时间尺度分解方法在保证分解结果正确性的前提下,计算效率方面具有明显优势,将该方法与包络解调相结合能够有效提取到齿轮的故障特征.