加热非燃烧烟草薄片的热解特征研究

采用热重技术结合标准均方根误差,研究8种烟草薄片、3种非烟草纤维以及烟草自身纤维的热解特性及差异度。结果表明:传统卷烟用薄片的热重曲线与加热非燃烧烟草薄片的热重曲线存在很大的差异,热解差异度为37.97%。主要表现在加热非燃烧烟草薄片的热重曲线上增加了1个保润剂的峰,且水分、提取液和木质素的含量相对较高,而半纤维素、纤维素和残留物的质量明显较低。     

江苏省污染源（烟气）在线监控系统的研究与设计

污染源（烟气）在线监测系统（JSCEMSNet）是一套基于WebService结构、GPRS无线实时通信的在线监控系统。系统通过连续在线运行,有效地获取烟气污染物的浓度动态变化、总量、环保设施运行状态等业务数据．作为脱硫电价考核、排污收费、环境执法、排污申报登记、总量考核、排污交易的基础数据．实现烟气在线监控数据的共享及必要的业务协同．     

KYN断路器温升算法探索

由热力学方程推导KYN柜温升公式,采用最小二乘法计算稳态温升系数和时间常数。通过连续3个月的无源无线大电流测温试验数据,计算预测温升和温升时间常数,并拟合出理论温升—时间曲线。从实际温升—时间曲线与理论温升—时间曲线对比的结果看,两者具备高度一致性,可以验证温升预测的可行性。     

移动机器人模糊控制与模糊自适应PID控制

研究机器人路径规划问题,在移动机器人上配置超声波传感器,对返回的距离值进行信息融合,并将环境分为有障和无障两种模式.针对无障模式下模糊控制的路径振荡问题,为了克服振荡和减小超调,提出了有障模式下的模糊控制和无障模式下的模糊白适应PID控制方案.利用MATLAB建立了GUI移动机器人仿真平台.仿真结果表明,在非结构化未知环境下,可使系统响应速度加快,解决了振荡和超调问题,更好地实现从起点到静态目标点的路径规划任务,可为设计提供可靠依据.     

几种表面活性剂的复配以及在免擦洗车剂中的应用

对汽车表面进行免擦拭清洁，整个洗车过程不用海绵、抹布直接接触汽车表面，在去除汽车表面的尘土、油渍等污垢的同时，对车漆和亮条起到了保护作用，符合高档车型的清洗要求，也提高了洗车效率。为了实现车辆的免擦清洁，通过正交实验和单因素试验确定了以无磷乙二胺二邻苯基乙酸钠、喜赫PO嵌段FMEE、伯烷基磺酸钠、喜赫FMES、五水偏硅酸钠、乙二醇丁醚、6501比例为3∶3∶2∶1∶0.6∶0.4∶0.4复配无磷环保型免擦洗车液，并应用于洗车店实际洗车，除车头高速行驶导致的虫胶以及严重静电灰需要人工擦拭，其他污垢的清洁效果均符合要求。     

一步法制备Co3O4及其电化学性能研究

以六水合硝酸钴为钴源、二甲基咪唑为有机配体，通过室温共沉淀法合成前驱体模板ZIF-67，而后再高温煅烧形成目标产物Co₃O₄材料。利用X-射线衍射与扫描电镜对目标产物进行表征，而后选用蓝电电池测试系统测试其倍率与循环性能。测试表明，在100mA/g电流密度条件下，Co₃O₄电极的首次充电容量和放电容量分别可有2069.2mAh/g和2928.3mAh/g，首次库伦效率有70.66%，循环使用寿命长，但容量维持率低，经100圈测试后容量保持率仅有35%；而在倍率测试中发现即使经过50次充放电，电流密度从2000mA/g回到100mA/g时，Co₃O₄电极的放电容量依然可以保持有1482mA/g,并且表现出良好的循环稳定性，说明Co₃O₄即使经过高倍率充放电，其结构依然可以保持稳定，具有较为不错的倍率性能。     

车载防窒息系统触发温度的研究

高温天气出行，在车内小憩、临时停车等车辆熄火状态下，车内温度迅速升高，极大地增加了车内生命体，尤其是老人、婴幼儿及宠物等的窒息风险。以触发车载防窒息系统的温度因素为研究对象，记录并分析了车内温度上升速率在不同色系轿车、不同停车环境下的变化情况，得出了决定车内温度从人体适宜温度25℃上升到人体窒息温度45℃的相关因素，确定了车载防窒息系统的最佳警报温度。该研究结果有效规避了高温下车内生命体的窒息风险，同时为车载防窒息系统触发温度的设定提供了必要依据。     

基于动态有效应力系数的地层压力估算方法

地层压力可反映地下岩层孔隙度、压实情况、流体赋存状态等，对于寻找有效储集层十分重要。针对目前计算地层压力时将有效应力系数简化为1的情况，以统一岩石骨架模型及Gassmann方程为基础，计算出含孔隙结构参数的动态有效应力系数，结合常规Eaton法实现地层压力及压力系数的估算，提高地层压力的预测精度。以碳酸盐岩及砂岩储集层为例，估算的地层压力在水层、油层、气层等均出现异常高值，比常规Eaton法计算结果的精确度更高，寻找的有效储集层更可靠。     

低分辨率图像的妆容迁移算法

现有的妆容迁移算法效果优越, 功能丰富, 但是较少考虑到输入图像为低分辨率的场景. 当高分辨率图像难以获得时, 现有的妆容迁移算法将难以适用, 妆容无法完全迁移. 为此本文提出了一种适用于低分辨率图像的妆容迁移算法, 将包含妆容信息的特征矩阵作为先验信息, 将超分辨率网络与妆容迁移网络结合在一起产生协同效应, 即使输入的图像为低分辨率图像, 也能输出高分辨率的妆容迁移结果, 并且充分保留妆容细节的同时提升姿势和表情的鲁棒性. 由于使用端到端的模型实现妆容迁移与超分辨率, 因此设计了一组联合损失函数, 包括生成对抗损失、感知损失、循环一致性损失、妆容损失和均方误差损失函数. 所提出的模型在妆容迁移与超分辨率的定性实验和定量实验中均达到了先进水平.