公铁两用桥宽体桥面板架设安装技术

枝城、九江和南京等公铁两用桥升级改造的不断开展,标志着我国首批公铁两用桥梁维修周期的到来,而上述桥梁改造的主要内容为将原公路混凝土桥面板更换为正交异性钢桥面板。新制桥面板因其结构特点,单体尺寸较宽、质量较大,同时受空间、既有结构等多种边界条件限制,传统的架设方法、安装工艺等均无法使用。结合九江长江大桥升级改造桥面板架设安装施工,重点对公铁两用桥宽体桥面板架设安装技术进行研究。     

主盐浓度对化学镀Ni-Fe-P合金性能的影响

研究了镀液中主盐浓度对铜基体化学镀的影响,通过测定镀速、硬度、镀层形貌、自腐蚀电位,以确定主盐的最佳使用浓度.结果表明当主盐的浓度为25 g/L时,镀速、耐腐蚀性、硬度适宜,镀层分布均匀、紧凑、颗粒细小.     

基于虚拟现实的水电站培训系统开发

针对传统水电站培训交互性差、培训效果不明显的状况,结合目前水电站培训系统研究现状,提出将虚拟现实技术应用于水电站培训中,并详细介绍了系统开发过程中的关键技术。该系统提供的交互场所实现了全方位观察机组零部件三维模型、模拟操作安装与拆卸过程、漫游水电站场景等功能,达到了身临其境的效果,为学员深入学习机组构造及安装检修过程提供了帮助,同时为高校相关专业人才的培养提供了便捷。     

多组分中高档彩纱面料高效短流程工艺及功能整理的应用

阐述了多组分中高档彩纱面料的高效短流程染色加工工艺及其功能整理,探讨T-E艺流程的操作、主要工序以及生产控制,并指出了染色工艺,在柔软和定型工序对其进行功能整理,并指出了加工工艺。特别指出在功能整理时应注意的操作要点。     

有机硅导热垫片性能的研究

以双组分室温硫化硅橡胶为基体树脂,Al₂O₃与Al(OH)₃为填料制备有机硅导热垫片。对垫片的导热性能、力学性能进行测试,并对影响渗油的因素进行分析。结果表明,随着填料量的增大,有机硅导热垫片的硬度、导热系数增大,渗油量减少;相同填料添加量时,官能团r[r=n(Si-Vi)/n(Si-H)]对渗油的影响较大,4种不同r值树脂制备垫片的渗油量随着r值增大而增大,当r=3.25时,甚至出现交联不完全现象;官能团比例相同时,交联密度较大的垫片,渗油量较小。     

BP神经网络在水轮机调节过程中的应用

由于水轮机调节系统的大惯性、"水锤"效应等特点及其结构复杂等问题,采用传统的常规PID控制已很难满足控制要求,控制品质也难以改善,控制过程中易发生超调量大、震荡频次多、收敛时间过长等问题。对此,在常规PID控制基础上设计了基于BP神经网络自适应PID控制,并在Matlab软件中完成相关程序的编写及仿真试验。仿真结果表明,基于BP神经网络自适应PID控制是一种有效的水轮机调速器参数整定方法,相较于常规PID控制能获得更好的动态性能。     

X70管线钢焊接接头热影响区的冲击性能

对X70管线钢焊接接头热影响区进行了冲击试验,对结果进行了分析。结果表明：X70管线钢焊接接头热影响区冲击试样的冲击功与断口剪切面积基本成线性比例关系,冲击功越高,剪切面积越大。焊接接头热影响区冲击试样的断口由韧性区、脆性区和韧脆混合区组成。脆性区为解理断裂,韧脆混合区为准解理断裂。     

基于RGB-D相机的室内环境3D地图创建

RGB-D相机（如微软的Kinect）能够在获取彩色图像的同时得到每个像素的深度信息,在移动机器人三维地图创建方向具有广泛应用。本文设计了一种利用RGB-D相机进行机器人自定位及创建室内场景三维模型的方法,该方法首先由RGB-D相机获取周围环境的连续帧信息;其次提取并匹配连续帧间的SURF特征点,通过特征点的位置变化计算机器人的位姿并结合非线性最小二乘优化算法最小化对应点的双向投影误差;最后结合关键帧技术及观察中心法将相机观测到的三维点云依据当前位姿投影到全局地图。本文选择三个不同的场景试验了该方法,并对比了不同特征点下该方法的效果,试验中本文方法在轨迹长度为5.88m情况下误差仅为0.023,能够准确地创建周围环境的三维模型。     

面向HTTP身份鉴别协议的单点登录透明集成技术研究

针对单点登录技术实施过程中, 采用HTTP身份鉴别协议的已有Web应用系统不能修改、改变的技术难题, 提出了一种无须修改Web应用程序和Web服务器的身份鉴别方式即可实现单点登录的单点登录透明集成技术。该技术通过插入到Web服务器的HTTP请求、响应处理通道中的一个插件, 自动处理与Web服务器交互的HTTP身份鉴别协议数据, 从而在对Web服务器不作改变、对Web应用程序不作修改的情况下, 实现单点登录功能。实际应用和测试结果表明, 该方案实现了预定的功能, 达到了预期的效果。所提方案对单点登录的应用实施非常有帮助。     

一种级联式神经网络框架的路标识别方法研究

为了提升无人驾驶汽车对于外界环境感知的能力, 本文提出了一种级联式神经网络框架对虚拟环境中的路标进行检测与分类。该框架将添加了 辅助结构的全卷积神经网络与改进后的经典LeNet-5网络进行 组合,在处理所提取出的路标区域边缘不平整以及产生杂项问题上使用传统的腐蚀膨胀开运 算图像处理算 子进行优化和解决,实现虚拟道路图像中雨雪等多种情况下的多类路标进行定位与识别。通 过与经典的不 变矩特征、ORB全局特征提取方法,以及YOLO,SSD人工智能方法对比试验表明,本文所提出 方法具备检测准确度高,运算速度快的优势。