水性环氧树脂的合成及性能研究

以环氧树脂E-44和聚乙二醇(PEG)为原料,在催化剂过硫酸钾作用下合成水性环氧乳化剂,使用相反转法制备稳定的水性环氧乳液,考察了PEG相对分子质量和乳化剂添加量对环氧树脂乳胶膜性能的影响。结果表明:聚乙二醇(PEG)相对分子质量为6 000,合成的乳化剂含量占乳液固含量的25%时,乳液离心稳定性最佳,粒径大都均匀分布在1μm左右,所得涂膜的综合性能最佳。     

聚恶二唑涤纶纤维绝缘纸生产工艺

本文对聚恶二唑涤纶纤维绝缘纸生产工艺技术进行了研究和探讨,得出了适合于生产的工艺技术条件。     

德州深层地下水位漏斗形成主导因素识别与可恢复性研究

本文以近40年来的深层地下水开采和水位动态监测系列数据为基础,应用水文地质学、地下水动力学和统计学方法,揭示了德州深层水位降落漏斗形成和演变规律,识别和确定深层水位降落漏斗形成与变化的主导因素为人工开采;建立了德州深层水位降深漏斗变化与人类开采活动的相关模型为多次项模型,并预测了不同开采条件下德州深层水位降深漏斗中心和漏斗区平均水位的变化趋势,为制定漏斗合理调控奠定了坚实基础。     

基于多脉冲的机载远程激光测距信号处理算法

通过接收端的信号处理电路提高回波信噪比,已成为增加机载激光测距机测程的一种有效方法。多脉冲累加平均利用信号相关而噪声不相关的时间特性能使信噪比提高N倍,从频域角度分析可得时域平均即频域的窄带化技术,带宽随脉冲个数增多而变窄。针对目标运动时回波有移位的特点,提出了多脉冲重叠区域应满足一定宽度的观点,通过仿真测试得到验证,给出了运动目标下多脉冲有效积累时脉冲重复频率需满足的条件。     

一种机载吊舱环控系统稳态工作性能分析方法

机载吊舱是一种能够显著提高飞机作战性能的光电探测与对抗设备。环控系统作为吊舱的重要组成部分, 是吊舱设计的重点和难点之一。介绍了一种吊舱环控系统稳态工作性能的分析方法, 给出了吊舱内外温差计算公式和不同飞行高度上允许的最低和最高飞行速度的计算公式, 结合某光电吊舱环控系统分析实例, 对该方法进行了理论计算与仿真验证。验证表明, 该方法能够有效指导环控系统的设计, 可广泛应用于吊舱环控系统设计与评估。     

红外双波段谐衍射光学系统设计

为提高红外系统探测能力,满足探测器在红外中长波双波段同时成像的要求,提出一种基于谐衍射的光学系统设计.根据谐衍射透镜的特点,通过合理选择谐衍射波长和衍射级次,采用折射式共光路构型成功完成了中/长波双波段光学系统的设计.系统在3.7～4.8μm和7.7～9.5μm两个波段成像,F数为2,视场角10°.优化结果表明,成像质...     

酸对硅烷膜形成及性能的影响

目前,有关不同的酸对硅烷水解及成膜性能的影响少有研究报道.借助电导率测定,研究了一元酸盐酸、醋酸及多元酸草酸、磷酸等对KH560、KH792单一硅烷及二者复合后硅烷水解、聚合过程的影响,以Q235低碳钢片和载玻片为基体,将其浸渍在不同酸调配的硅烷溶液中制备了有机硅烷膜,并通过铅笔硬度、塔菲尔极化曲线测定,评价了有机硅烷...     

航空视频图像定位技术

讨论航空摄影图像的系统几何校正方法,针对机载摄像平台对地观测系统,建立从相机坐标系到地球坐标系的一系列空间坐标系统。根据各个坐标系相互转换关系,建立系统几何校正模型,对图像进行系统几何校正计算,完成图像定位。实验结果表明在有激光测距数据参与情况下,提高原模型的校正计算精度,能够有效完成航拍视频图像的校正和定位计算。     

城市污泥灰对电镀废水中Cu(Ⅱ)、Zn(Ⅱ)的吸附研究

通过分光光度法研究了城市污泥灰(MSSA)去除水溶液中铜(Ⅱ)、锌(Ⅱ)离子的情况,试验了MSSA对金属离子的去除效果,考察了起始pH值、吸附剂用量、金属离子浓度和吸附时间对铜(Ⅱ)、锌(Ⅱ)离子去除率的影响.结果表明,MSSA对铜(Ⅱ)、锌(Ⅱ)离子具有较强的吸附性能,吸附达到平衡时的接触时间为80 min,pH值为5.5～6.0,吸附剂最佳用量为15.0 g/L时,去除率在90%以上.静电吸附和离子交换是主要吸附形式.该吸附剂吸附性能优越,可有效地去除废水中相关金属离子.     

俯视深度头肩序列行人再识别

目的 行人再识别是指在一个或者多个相机拍摄的图像或视频中实现行人匹配的技术,广泛用于图像检索、智能安保等领域。按照相机种类和拍摄视角的不同,行人再识别算法可主要分为基于侧视角彩色相机的行人再识别算法和基于俯视角深度相机的行人再识别算法。在侧视角彩色相机场景中,行人身体的大部分表观信息可见;而在俯视角深度相机场景中,仅行人头部和肩部的结构信息可见。现有的多数算法主要针对侧视角彩色相机场景,只有少数算法可以直接应用于俯视角深度相机场景中,尤其是低分辨率场景,如公交车的车载飞行时间（time of flight,TOF）相机拍摄的视频。因此针对俯视角深度相机场景,本文提出了一种基于俯视深度头肩序列的行人再识别算法,以期提高低分辨率场景下的行人再识别精度。方法 对俯视深度头肩序列进行头部区域检测和卡尔曼滤波器跟踪,获取行人的头部图像序列,构建头部深度能量图组（head depth energy map group,HeDEMaG）,并据此提取深度特征、面积特征、投影特征、傅里叶描述子和方向梯度直方图（histogram of oriented gradient,HOG）特征。计算行人之间头部深度能量图组的各特征之间的相似度,再利用经过模型学习所获得的权重系数对各特征相似度进行加权融合,从而得到相似度总分,将最大相似度对应的行人标签作为识别结果,实现行人再识别。结果 本文算法在公开的室内单人场景TVPR （top view person re-identification）数据集、自建的室内多人场景TDPI-L （top-view depth based person identification for laboratory scenarios）数据集和公交车实际场景TDPI-B （top-view depth based person identification for bus scenarios）数据集上进行了测试,使用首位匹配率（rank-1）、前5位匹配率（rank-5）、宏F1值（macro-F1）、累计匹配曲线（cumulative match characteristic,CMC）和平均耗时等5个指标来衡量算法性能。其中,rank-1、rank-5和macro-F1分别达到61%、68%和67%以上,相比于典型算法至少提高了11%。结论 本文构建了表达行人结构与行为特征的头部深度能量图组,实现了适合低分辨率行人的多特征表达;提出了基于权重学习的相似度融合,提高了识别精度,在室内单人、室内多人和公交车实际场景数据集中均取得了较好的效果。