协合型增稠剂的流变性及其应用性能的研究

本文采用Brookfield RVT型旋转粘度计进行粘度测定,研究协合协增稠剂的流变性,将粘度数据进行计算机处理,回归出Casson方程,获得屈服值和无穷大剪切粘度,以描述增稠体系的遮盖力、稳定性、流平和流挂、沉降等性质,并对耐电解质性和后增稠进行了测试。本方法通过对粘度的测定,提供了一种对增稠剂的应用性能进行综合评价的途径。     

一种新型智能模糊控制器的研究

从模糊控制器量化因子入手，对其进行了深入的分析，提出了一种智能型的模糊控制器结构。其中，智能调节器使量化因子随控制不同阶段而动态变化。文中对智能调节器的设计过程作了介绍，并对两个被控对象分别用基本模糊控制器和基于智能调节器的模糊控制器的控制效果进行了分析比较。仿真例子证明了智能模糊控制器的有效性。     

基于能陷理论的石英谐振式力传感器的研究

采用能陷理论对石英谐振式力传感器的谐振器进行了分析和设计，通过基于基频的传感器和基于三次谐波传感器的性能分析，提出了采用三次谐波切角的ＡＴ切谐振器，并合理设计晶片及电极参数，可达到对非谐波及低次谐波的抑制作用；证明了基频传感器，尤其是三次谐波传感器工作于三次谐波比工作于基频时有更优性能。     

加工不锈钢用车刀

不锈钢也是比较难加工的一种材料。因为它具有耐腐蚀和耐热的特点,为了达到这种材料的可加工性,首先就得对这种材料的特性加以了解,然后才能采取有效措施和改进办法,以便达到可加工性。不锈钢的材料种类很多。如4Cr13,1Cr18Ni9,1Cr18Ni9Ti等,但归纳起来主要有如下的特点: 1.高温强度高,硬度高,切屑不易被切离一般钢材在切削温度的作用下,切屑比较容易切离,而不锈钢却因具有高温,强度高,硬度高,在切削温度达700℃时,仍然不降低其机械性能的     

用活化焙烧-硫酸浸出-溶剂萃取法从钴渣中提取硫酸钴的试验研究

研发了一种从钴渣中提取硫酸钴的新工艺,即钴渣活化焙烧-硫酸浸出-溶剂萃取工艺.在活化焙烧温度900 ℃,活化剂添加量2∶1(添加剂与钴渣的质量比),焙烧时间1 h;硫酸浸出液固体积质量比5∶1,硫酸浓度20%,浸出温度90 ℃,浸出时间1.5 h条件下,钴浸出率为98.8%.然后采用P204萃取除杂-P507萃取分离钴、镍工艺得到纯净的高浓度钴溶液,蒸发结晶后得到质量符合HG3-914-78化学纯度要求的硫酸钴.     

视觉检测技术及应用

视觉检测技术,尤其是基于三角法的主动和被动视觉检测技术具有非接触、速度快、柔性好等特点,是一种先进的检测手段,适合现代制造业的需要。文章论述了视觉检测技术原理,讨论了已经研制的多个实际视觉检测系统,从不同角度展示了视觉检测技术在现代制造业中广阔的应用前景。     

基于单片机的校园安防系统设计分析

在我国实行大学扩招的政策之后,大学生的数量大量增加,这为学校的管理带来新的挑战.伴随学生数量的增加大学校园的安全问题逐渐成为一个社会公众普遍关注的问题.面对目前大学校园的安保问题,笔者认为只能通过建立立体化的安防系统才能将危险降低到最低.在系统的设备选取上,笔者选取了价格低廉运用较普遍的单片机.本文以单片机为核心设计了大学校园的防火和防盗的安防系统.这两个系统有效的降低大学校园在失火和被盗窃方面的安全性问题.在论述防盗系统时重点论述了它涉及到的辅助技术,总体的设计框架等内容.在论述防火系统时重点论述了防火系统硬件和软件设计两个方面的问题.     

基于并行运算的双层图像锐化方法

针对低清晰度照片或图像放大后边界模糊、画质差及人们对高清图像的实际需求,基于统一计算架构(CUDA)环境,提出了一个两层结构的图像并行锐化方法,设计并实现了一个基于GPU的并行锐化算法：第一层采用并行线性插值法,反复对图像非边界部分进行计算以及边缘区域锐化处理;第二层采用改进的梯度法对图像进一步优化。放大后的图像经该方法处理后,基本上可消除图像边缘区域的锯齿,使图像画质平滑、自然、清晰。经实验验证,设计的基于GPU的并行锐化算法在效率和画质上都优于目前流行的算法,提出的方法可应用于现有图像及照片放大后处理。     

前馈神经网络WAFS学习算法

1.引言前馈神经网络是目前应用最广的一种神经网络,其学习算法是由Rumelhart等人于1986年提出的反向传播(Back Propagation,BP)算法,故这种神经网络也常被称为BP神经网络。人们对前馈神经网络学习算法的研究,以前主要着重对各层之间联接权值优化的研究,如BP算法以     

基于小二乘-卡尔曼滤波的wMPS系统跟踪定位算法研究

wMPS(workspace Measuring Position System)是一种新型的基于平面交会原理的网络式测量系统,在静态测量研究的基础上,研究了动态跟踪测量的问题。为了减小运动引入的测量误差,利用运动方程提高测量精度,采用了最小二乘法对接收器的位置进行静态估算,将其结果作为伪观测值,然后利用卡尔曼滤波做进一步处理,该方法避免了观测方程中的非线性误差,实现了接收器在运动过程中的高精度跟踪定位。通过试验对最小二乘法和最小二乘-卡尔曼滤波法进行了比较,结果表明最小二乘-卡尔曼滤波法的估值精度远高于最小二乘法。