氢氧化镍纳米晶的水热合成和结构表征

用水热法在180℃合成了非球形的Ni(OH)2纳米晶,并用X射线衍射(XRD)、傅立叶变换红外光谱(FT-IR)、透射电镜(TEM)和高分辨透射电镜(HRTEM)等技术对其形貌和结构作了表征. 结果表明,Ni(OH)2纳米晶的生长习性和形貌都强烈依赖于前驱物溶液的pH值. 在较高的pH值(13.40)下,产物主要是六角片状粒子,而在近中性条件(7.80)下,产物主要是不规则形貌的粒子. 在pH值较高的条件下,除了通常的Ostwald ripening 晶体生长粗化机理外,合并生长机理对纳米晶生长过程也发挥了作用.     

基于COM的通讯短信网关系统的设计与实施

通讯短信网关系统中,内容提供商(ICP)与网关之间的通讯采用客户机/服务器(C/S)模式.当内容提供商作为客户端时为封装一些接口函数以方便采取统一方式进行访问,网关系统采用了组件对象模型(COM)技术.该技术使得内容提供商只需要将其调用即可以完成对网关的访问,发送短信.经测试完全达到了预定功能,可为众多内容提供商提供服务,从而减少重复劳动.组件对象模型的升级和调试都十分方便,将在众多领域中发挥更大的作用.     

纳米Al2O3对纳米4YSZ复相陶瓷结构和性能的影响

以纳米4YSZ和纳米Al2O3粉末为原料,对掺少量Al2O3的4YSZ无压烧结体的烧结特性、结构和性能进行了研究.掺适量的Al2O3可降低烧结温度,减缓4YSZ晶粒的长大.少量的交接渗透强化了晶界,烧结体断裂倾向于穿晶断裂,提高了烧结体硬度.     

汽车自适应巡航线性参变间距控制算法

为满足驾驶员对汽车自适应巡航控制系统的个性化安全车间距设计的需求,采用H∞理论设计了线性参变间距控制算法。考虑到驾驶员自主设定车头时距带来的控制系统动态不确定性问题,采用线性参变模型描述本车与前车间的相对运动学特性,并通过加速度限值抑制了控制输入饱和且改善了乘坐舒适性。基于H∞控制理论并根据时距动态变化实现了对控制器参数的实时调整和汽车纵向动力学的非线性控制。典型仿真工况及其与动态面控制算法的性能对比性分析表明,本文算法可实现驾驶员对车头时距的个性化设定,同时也避免了时距和车辆状态离散变化甚至跳变带来的瞬态跟随性能恶化。     

焊接结构件制造的质量控制

本文对焊接结构件制造质量控制的必要性和特殊性进行了阐述,并从理论与实践上对如何保证焊接构件的几何尺寸和形状位置精度同时又保证焊缝及整个构件的强度要求所应采取的措施进行了总结,对焊接构件制造质量控制的一般方法和要求进行了说明。     

全叉指电极d33模式压电悬臂梁俘能器研究

为了克服表面叉指电极d33模式微机电系统(MEMS)悬臂梁振动俘能器中存在的压电材料极化不完全、存在弯曲电场等问题,提出了一种电极贯穿于整个压电层的全d33模式MEMS悬臂梁振动俘能器.根据机电耦合模型,分析了电极尺寸与材料厚度对压电俘能器输出功率的影响.优化结果表明:当硅基底厚度为20μm、电极宽度1μm时,电极间距最优范围为25～75 μm,PZT材料最优厚度为7μm,归一化后得到功率密度为34.5mWcm-3gn-2.通过在表面叉指电极d33模式俘能器的基础上增加电镀电极工艺,设计了不锈钢基底的全d33模式MEMS俘能器的工艺流程,完成了部分单元工艺.     

具有神经网络控制器的纺织厂空调自控系统

用可逼近任意非线性函数的神经网络构造了辨识器和控制顺，通过ＢＰ算法对神经网络进行学习训练，修正其权系主阈值，使学习训练误差趋于零。将该方案应用于纺织厂羊绒生产车间的空调系统，并给出了仿真实验结果。     

基于微机的安控台技术研究

安控台是靶场试验中的重要装备,可靠性要求高,构成复杂,不适于移动式快速使用。同时,异步数据检测是靶场测控系统调试的重要内容,为了方便检查遥控站状态和指令收发功能,使用VC++编程语言在微机上实现了安控台与遥控站之间异步串行通信功能,提高了遥控站的异步数据检测速度,扩展了遥控站的维护范围。     

同轴电射流打印实验研究

分别以光刻胶和硅油作为内、外液进行了同轴电射流打印实验,研究了关键工作参数对电射流形态及打印结果的影响,包括外液粘度、溶液流量以及施加在喷针上的电压。实验结果表明,同轴电射流形态受外液粘度影响较大,粘度越大,射流的聚焦效果越好;打印结果尺寸随着溶液流量的增大而增大;电压过小,液体无法形成射流,电压过大,液体会形成多股射流的不稳定状态。     

神经网络PID参数自整定的应用研究

PID控制是工业控制中应用最为广泛的控制方法,但在实际应用中,其参数整定仍未得到较好的解决.本文把神经网络技术应用在PID控制中,采用BP网络对被控对象在线辨识,利用神经元自适应PID在线调整参数,构造神经网络PID自整定控制器.通过在实际交流变频调速系统上的实验表明,当突然加、减负载时,神经网络PID控制与传统PID控制相比,具有恢复时间短、超调量小等特点.