Structure factors of modified liquid Al–Si alloys

The structure factor and the coordination numbers of liquid Al–Si alloys with different Si content have been measured by a high temperature X-ray diffractometer. Radial distribution functions (RDFs), the nearest atomic distance and the coordination numbers of eutectic Al–Si alloys before and after being modified with Sr and Sb were studied. The RDFs of the liquid alloy were decomposed by five Gaussian peaks. The results show that a Si–Si covalent bond exists in the liquid of eutectic and hyper-eutectic alloys. Sr in the liquid Al–Si has a capability to weaken the covalent bonds of Si–Si, suppressing the nucleation of the eutectic silicon phase. On the other hand, Sb in the liquid Al–Si increases the order degree of Si atoms, decreasing the supercooling degree of the nucleation and promoting the nucleation of eutectic silicon.     

几种起爆技术在水下爆破中的应用

文章综合介绍了水下爆破采用的几种先进的起爆技术,着重阐述电磁感应遥控起爆、超声波遥控起爆、导爆索起爆技术和控制震动技术的基本原理、装置和结构等.     

Bioadhesive Polymersome for Localized and Sustained Drug Delivery at Pathological Sites with Harsh Enzymatic and Fluidic Environment via Supramolecular Host–Guest Complexation

Targeted and sustained delivery of drugs to diseased tissues/organs, where body fluid exchange and catabolic activity are substantial, is challenging due to the fast cleansing and degradation of the drugs by these harsh environmental factors. Herein, a multifunctional and bioadhesive polycaprolactone‐β‐cyclodextrin (PCL‐CD) polymersome is developed for localized and sustained co‐delivery of hydrophilic and hydrophobic drug molecules. This PCL‐CD polymersome affords multivalent crosslinking action via surface CD‐mediated host–guest interactions to generate a supramolecular hydrogel that exhibits evident shear thinning and efficient self‐healing behavior. The co‐delivery of small molecule and proteinaceous agents by the encapsulated PCL‐CD polymersomes enhances the differentiation of stem cells seeded in the hydrogel. Furthermore, the PCL‐CD polymersomes are capable of in situ grafting to biological tissues via host–guest complexation between surface CD and native guest groups in the tissue matrix both in vitro and in vivo, thereby effectively extending the retention of loaded cargo in the grafted tissue. It is further demonstrated that the co‐delivery of small molecule and proteinaceous drugs via PCL‐CD polymersomes averts cartilage degeneration in animal osteoarthritic (OA) knee joints, which are known for their biochemically harsh and fluidically dynamic environment.     

基于无人机的山地遥感观测平台及可靠性分析——以若尔盖试验为例

在山地复杂条件下开展无人机遥感观测面临众多挑战,分析无人机遥感观测平台的可靠性是影像拼接、成果应用、平台和飞行方案改进的重要基础。介绍了一种基于低空无人机的山地多源数据遥感观测平台,重点阐述了无人机系统的组成、性能参数和传感器参数。以《低空数字航空摄影规范》为参照,总结低空无人机遥感观测平台的可靠性分析方法。以2014年7月25日若尔盖高原无人机遥感观测试验获取的数据为例,定量分析该低空无人机遥感观测平台的可靠性。结果表明:该平台在山地复杂条件下具有较高的可靠性,航向平均重叠度为73.58%,旁向平均重叠度为55.07%,平均倾角为2.23°,航线内平均旋角为1.36°,航线间平均旋角为10.41°,平均航线偏移为5.42m,最大航线弯曲度为0.19%,最大航高差为5m,各项指标评价结果远优于《低空数字航空摄影规范》要求。相机成像面与平台飞行方向的夹角可能引起旁向旋角的增大;在逆风条件下,该小型无人机遥感观测平台的姿态更为稳定。     

飞机气动力加载系统控制软件设计与实现

针对飞机气动力载荷加载试验的特点,在分析气动力加载系统工作原理的基础上,设计了上下位机结构的计算机控制系统,重点论述了基于LabWindows/CVI平台的上位机监督控制与数据采集软件的具体实现;在软件开发过程中利用多线程机制及高精度定时技术,解决了多通道分布式控制系统中的多任务及实时性等技术难题;该测控软件在某型飞机地面模拟试验中运行良好,很好地满足了多通道气动力加载控制的实时性和可靠性要求。     

实验室装备及实验室信息管理系统

本文回顾了CISILE 2008第六届中国科学仪器及实验室装备展览会,并对通用实验室设备、制药等行业相关的实验室设备、实验室信息管理系统LIMS等技术和展品的最新情况进行了概述。     

快速成型制造中零件制作方向的优化方法

通过分析STL模型的几何特性和快速成型的工艺过程,建立了台阶效应、支撑面积和制作时间3个目标的优化模型,并分别利用遗传算法进行了求解,建立了独立满意度;然后采用线性加权法建立了综合满意度函数。利用遗传算法求解,得到优化的制作方向．实验结果表明,该方法能够有效地解决快速成型中的制作方向优化问题．     

指纹图像多尺度分类字典稀疏增强

目的 自动指纹识别系统大多是基于细节点匹配的,系统性能依赖于输入指纹质量。输入指纹质量差是目前自动指纹识别系统面临的主要问题。为了提高系统性能,实现对低质量指纹的增强,提出了一种基于多尺度分类字典稀疏表示的指纹增强方法。方法 首先,构建高质量指纹训练样本集,基于高质量训练样本学习得到多尺度分类字典;其次,使用线性对比度拉伸方法对指纹图像进行预增强,得到预增强指纹;然后,在空域对预增强指纹进行分块,基于块内点方向一致性对块质量进行评价和分级;最后,在频域构建基于分类字典稀疏表示的指纹块频谱增强模型,基于块质量分级机制和复合窗口策略,结合频谱扩散,基于多尺度分类字典对块频谱进行增强。结果 在指纹数据库FVC2004上将提出算法与两种传统指纹增强算法进行了对比实验。可视化和量化实验结果均表明,相比于传统指纹增强算法,提出的方法具有更好的鲁棒性,能有效改善低质量输入指纹质量。结论 通过将指纹脊线模式先验引入分类字典学习,为拥有不同方向类别的指纹块分别学习一个更为可靠的字典,使得学习到的分类字典拥有更可靠的脊线模式信息。块质量分级机制和复合窗口策略不仅有助于频谱扩散,改善低质量块的频谱质量,而且使得多尺度分类字典能够成功应用,克服了增强准确性和抗噪性之间的矛盾,使得块增强结果更具稳定性和可靠性,显著提升了低质量指纹图像的增强质量。     

基于RFID和LSTM的固定资产智能感知方法

针对传统基于射频识别的固定资产感知方法存在射频信号易受环境影响、多个标签互干扰、感知识别精度低等问题,提出一种基于射频识别（RFID）和长短期记忆（LSTM）神经网络的固定资产状态智能感知方法。为克服RFID信号接收时间非连续性导致的识别精度低问题,引入序列分析思想,使用LSTM对一段时间内接收到的RFID信号序列进行模式学习,构建基于RFID和LSTM的固定资产感知模型,实现固定资产位置的二分类辨识。所提方法在高校实验室条件下开展实测实验进行性能验证。结果表明,使用序列分析的固定资产状态感知模型辨识准确率可达 99.26%,比传统基于离散时刻点的 RFID 感知模型辨识准确率高 11.05%,且对多标签的识别准确率可达93.0%。