不同炭化温度的稻壳炭对稻壳炭/高密度聚乙烯复合材料的影响

为了考察不同炭化温度的稻壳炭对稻壳炭/高密度聚乙烯(HDPE)复合材料性能的影响,利用马弗炉制备了不同炭化温度(200℃,300℃,400℃,500℃,600℃)的稻壳炭,以该稻壳炭为填料,采用注塑成型的方法制备了稻壳炭/HDPE复合材料,并对其性能进行对比分析。傅里叶变换红外光谱与扫描电镜分析表明,600℃炭化温度的稻壳炭的极性最低,孔结构最完善;熔融结晶分析表明,稻壳炭的加入有利于提高HDPE的相对结晶度;力学性能与动态力学热分析表明,600℃炭化温度的稻壳炭/HDPE复合材料的弯曲强度(45.37 MPa)、刚性及弹性最强,但是不同炭化温度的稻壳炭对稻壳炭/HDPE复合材料的拉伸强度影响不大。     

机载高清视频处理模块的设计与实现

现代飞机中各种信息传感器的使用越来越广泛,座舱显示系统需要处理的数据也越来越多。为了使飞行员能够认读更多更清晰地视频信息,研究了机载高清视频处理模块的硬件设计和逻辑软件算法。在座舱显示系统中实现了高清视频的显示,包括高清视频的缩放和叠加。满足系统对高清视频处理的要求。     

汽车用增韧尼龙6的热氧老化研究

分别研究了马来酸酐接枝(乙烯/辛烯)共聚物(POE)、铜盐抗氧剂和受阻酚类抗氧剂1010、1098及其与亚磷酸酯类抗氧剂626复配体系对增韧改性尼龙(PA)6材料抗热氧老化性能的影响,研究了不同抗氧剂体系和热老化时间对材料拉伸强度、简支梁缺口冲击强度的影响。结果表明,在增韧PA6材料中添加合适的抗氧剂可以满足材料在160℃条件下热氧老化24 h后力学性能保持率在90%以上的要求,该材料可以应用于汽车燃油管路系统。     

硅片Map图信息的提取和利用

分析了硅片Ｍａｐ图所提供的生产成品率和各类不合格芯片的位置分布信息，讨论了利用硅片之间Ｏｖｅｒｌａｐ法（重叠法）和硅片上Ｗｉｎｄｏｗ法（窗口法）对Ｍａｐ图进行的统计。着重讨论了：按硅片中不合格芯片密度的显著差异划分边缘区及中心区；不合格芯片局部聚集现象的定量表示；随机性强的不合格芯片的统计分布；有关信息由相应Ｃ语言软件自动提取，与Ｍａｐ图计算机测试进行联用，可用于生产监控、影响成品率因素分析和工艺缺陷的深入研究。     

钢管混凝土柱敏感性影响因素对比分析

利用正交试验设计法对不同因素水平的钢管混凝土柱的敏感影响因索进行对比分析,发现核心混凝土强度对钢管混凝土中长柱的承载力影响最大,但有下降的趋势,钢管屈服强度和含钢率的影响基本相同,影响最小的是试件的长细比,但有增大的趋势,成为较为敏感的影响因素,同时指出了下一步的研究方向.     

甜高粱杆含量对甜高粱杆/高密度聚乙烯复合材料力学性能与热稳定性的影响

采用注塑成型法制备了甜高粱杆/高密度聚乙烯(HDPE)复合材料,借助电子万能力学试验机、动态热机械分析仪、同步热分析仪以及扫描电镜等仪器,研究了甜高粱杆含量对甜高粱杆/HDPE复合材料力学性能及热稳定性的影响。结果表明:随着甜高粱杆含量的增加,甜高粱杆/HDPE复合材料的拉伸强度和弯曲强度均呈先增大后减小的趋势,但冲击强度逐渐降低;甜高粱杆的加入对甜高粱杆/HDPE复合材料的热稳定性影响较小。     

无线传感器网络节点自定位算法

针对目前传感器网络的定位算法节点定位精度严重依赖节点分布密度的问题,提出一种有一个较大功率的中心节点的定位算法。该算法计算出所有待定位节点距离中心节点及其所有邻节点的距离,将距离信息和邻节点表传到控制中心进行集中计算,确定节点位置。依据仿真结果,在节点数较少时该算法的定位误差仅为DV-distance 算法的1/8,提高了定位精度。     

冻干食品的生产及其市场前景

1前言 由于人们的工作节奏和生活节奏加快，外出旅行频繁，因而保质期较长、又富含营养价值的快捷方便的食品成为首选，然而随着人们自我保护意识增强，越来越多的人认识到，传统意义上的可长期存放的腌制、熏制和罐头等食品，虽然能满足要求，但因其或含致癌因素或营养受损，而受到人们的冷落，只有绿色的、方便的、也是有利于保健的冻干食品可以取而代之。     

本钢120 t转炉-LF 精炼热锻用非调质钢48MnV 的生产实践

本钢采用铁水预处理-120t转炉吹炼-LF精炼-4.8t铸锭-800轧机流程生产Φ150 mm 的热锻用 非调质钢48MnV(%:0.42～0.47C,0.98～1.18Mn,0.06～0.10V,0.008～0.035S,≤0.025P)。LF 精炼时加 N-Mn 合金调整钢中N 含量,吹氩,精炼后喂Si-Ca线。经分析,钢材中氢含量(0.6～1)×10^-6,氧含量(8～15)x10^-6,氮含量(108～149)×10^-⁶,轧材的力学性能为抗张强度σ_b815～880 MPa,屈服强度σ_s490～587 MPa,延伸率δ₅15%～21%,断面收缩率ψ32%～44%,冲击值a_k40～54 J/cm²,满足标准要求。     

基于图像处理的甘蔗茎节识别与蔗芽检测

为实现机器能够准确无误的找到甘蔗蔗芽的位置,让切刀在指定的位置切割甘蔗,运用图像处理技术对甘蔗的茎节和蔗芽分别进行了定位识别。通过滤波去噪、颜色空间转换、图像融合获得图像的二值化信息;再通过LBP(Local Binary Pattern)纹理特性和形态学操作实现甘蔗区域的分割。之后,通过计算每个茎节上列像素值之和,统计出位于直线中线的像素值,即该像素值对应的列坐标为茎上的最优直线。最后,由蔗芽总是环绕茎节分布的特征,结合boundingRect函数,定位出蔗芽的位置。试验结果表明:该算法的甘蔗茎节识别率,在单节时能达到100%,在多节时稳定在80%以上,算法执行时间为0.507 s。