MEMS陀螺主要性能指标研究

以ADI公司的微角速度单轴陀螺仪ADXRSXXX为例,对MEMS陀螺的主要性能指标进行了研究,并进行了标定实验,计算了主要性能指标。通过数据拟合方法得到了该陀螺的校准曲线,经过分析计算,该陀螺的精度较高,在姿态测试系统中有一定的应用前景。     

对叔丁基苄胺的合成研究

摘要选择Delepine反应法的路线合成对叔丁基苄胺，并对反应投料比、反应温度及酸化后的反应时间进行了优化试验，得到了较好的反应条件：反应温度为40℃，对叔丁基苄氯与乌洛托品投料比为1：1；加入酸和醇后的保温时间为2h，从而使反应收率稳定在90％以上，含量达到95％。     

两种群食饵-捕食者模型参数估计的数值微分法

给出了一种基于数值微分的两种群食饵-捕食模型参数估计的两阶段方法。该方法将参数的非线性最小二乘估计,转化为一个数值微分和一个线性最小二乘估计问题,具有计算简单快速的特点。数值算例详细分析了三种常见有限差分数值微分法及非线性最小二乘估计对参数估计精度的影响,结果表明提出的方法是可行的。     

利用RLS-Laguerre格型算法消除多波束测深声呐的隧道效应

为了避免多波束测深声呐输出数据中产生测深假象,分析了海底多波束测深声呐中存在的隧道效应及其产生机理,指出旁瓣干扰是引起隧道效应的重要因素,隧道效应的出现导致多波束测深声呐把相对平坦的海底绘制成凹面向上的水平半圆柱面海底地形.采用系统辨识模型仿真了基于先验误差的误差反馈递归最小二乘(RLS)Laguerre格型算法的极点位置对算法性能的影响,并利用该算法对湖试数据中存在的隧道效应进行分析处理.结果表明通过对Laguerre极点的选择,该算法能够有效消除多波束测深数据边缘波束中存在的旁瓣干扰并快速跟踪真实的海底回波,同时又能保留中央波束信号能量,减少对真实信号的影响.     

产高温碱性蛋白酶菌株筛选及酶学性质研究

从高温堆肥土样中筛选到一株高产蛋白酶的菌株,经鉴定为Bacillus subtilis,命名为I15.对最适产酶发酵条件进行了优化,并研究了发酵产蛋白酶的酶学性质.结果表明,玉米淀粉和豆饼粉是该菌发酵产蛋白酶的最适经济碳氮源;该蛋白酶属高温碱性蛋白酶,具有很强的热稳定性和酸碱稳定性.另外,突出的性质是该蛋白酶对表面活性剂和温和型去垢剂具有超强的耐受性,将具有广阔的市场前景.     

控制爆破拆除危桥的实践

介绍了运用控制爆破技术,对悬臂钢筋混凝土斜拉桥爆破拆除方法,指出了布孔、装药、防护等方面的技术问题.     

微型无人机群空空数据链协议建模与仿真

为较为准确、客观地评价微型无人机群（UAV：Unmanned Aerial Vehicles）空空数据链系统的各项性能指标,根据ZigBee（Zig＋Bee无线数传网络）协议,通过建立时隙轮询表完成时隙分配。在简要分析ZigBee协议栈各层的功能及其网络拓扑结构的基础上,重点阐述了空空数据链协议的时隙分配机制及网络地址分配机制,讨论了利用网络仿真工具OPNET（Optimized Network Engineering Tools）建立该无线通信协议模型的过程,并通过构建一个网络仿真平台对信道接入延时、吞吐量等进行仿真分析。验证了该空空数据链采用的通信协议的有效性,同时也为其他网络协议仿真提供了参考。     

配合剂对NBR硫化胶性能的影响

试验研究促进剂和炭黑的品种和用量对要求较高硬度和强伸性能的NBR硫化胶整体性能的影响。结果表明，与促进剂CZ和DM相比，促进剂TMTD硫化胶的300％定伸应力、拉伸强度、撕裂强度和耐油性能较高，而硬度变化不大，促进剂TMTD的最佳用量为1．2份；与炭黑N660、N770和喷雾炭黑相比，填充炭黑N330硫化胶的硬度和拉伸强度较大，而拉断伸长率、拉断永久变形和压缩永久变形较小，炭黑N330的用量以75份为宜。     

ZDB自动调谐消弧装置在10kV系统中的应用

介绍ZDB自动调谐消弧装置的工作原理,及其在10kV系统中的应用。     

改进Mask R-CNN算法的带钢表面缺陷检测

在带钢的生产过程中可能会因为生产工艺的问题导致带钢表面出现缺陷,传统的带钢表面检测方法存在检测速度慢、检测精度低等问题。在计算机深度学习快速发展的今天,为实现带钢表面缺陷快速有效的检测,提出改进的掩码区域卷积神经网络（Mask R-CNN）算法,使用[k]-means II聚类算法改进区域建议网络（RPN）锚框生成方法;同时调整Mask R-CNN模型的网络结构,去掉掩码分支,提高了模型的缺陷检测速度。实验在NEU-DET数据集的5种缺陷检测中将原算法的均值平均精度（mAP）从0.810?2提升到0.960?2,检测速度达到5.9?frame/s。并且能够实现对缺陷目标的检测和实例分割,以便研究人员观测缺陷的大小和形状,从而改进工艺。相比于目前其他深度学习的缺陷检测算法,更能满足带钢的生产检测要求。