预交联聚合物凝胶颗粒对乳状液稳定性影响

用界面张力仪、表面粘弹性仪和Zeta 电位仪测定了胜利孤东原油模拟油与含预交联聚合物凝胶颗粒 溶液间的界面特性, 并研究了预交联聚合物凝胶颗粒浓度对这些界面特性及乳状液稳定性的影响。结果表明, 去离 子水中加入预交联聚合物凝胶颗粒后, 去离子水及模拟水与原油模拟油间的界面张力和界面剪切粘度及油滴表面 的Ze ta 电位绝对值均增大, 原油与预交联聚合物凝胶颗粒溶液间所形成的W/ O 型和O/W 型乳状液稳定性均随聚 合物凝胶颗粒浓度增加而增强。     

BMI树脂化学流变模型及RTM工艺窗口预报研究

研究用于航空结构复合材料的RTM工艺专用双马来酰亚胺树脂(BMI)体系化学流变特性,并建立其双阿累尼乌斯流变模型。模型对树脂粘度的模拟结果与实验结果具有良好的一致性。所建立的粘度模型可有效模拟该树脂在不同工艺条件下的粘度行为,准确预报树脂体系的低粘度工艺窗口,为优化RTM工艺参数和保证产品质量提供必要的科学依据。      

基于双层规划的供应商选择模型及求解分析

从降低整车厂采购费用和提高零部件供应商服务质量两个效益背反的因素出发,利用双层规划的博弈特点建立模型对汽车零部件供应商选择问题进行定量分析,其中上层规划以整车厂采购总费用最小为目标,下层规划以供应商的服务质量最大为目标,引入“综合表现度”的概念,运用ANP（网络层次分析法）法计算影响因素的权重,并乘以供应商各影响因素的取值,从而确定了供应商的综合表现度。最后,结合模型的特点设计了遗传算法,并应用实例验证了模型和算法的有效性,为汽车零部件供应商的选择提供有益的参考。     

高分子磁体/ TiO2复合缩波材料的电磁性能

研究了在100 MHz～1800 MHz 的高频、微波下, 高分子磁体/ TiO₂( 简称OPM/ TiO₂ ) 复合缩波材料的电磁参数变化。研究表明: 丙烯酸改性的OPM/ TiO₂ 复合缩波材料有效地提高其介电常数, 降低介电损耗和磁损耗,而60Co-r 辐照的OPM/ TiO₂ 材料却显著地提高其磁导率及介电常数, 但材料的磁损耗和介电损耗基本不变, 因此,OPM/ TiO₂ 作为一种用于缩小电子器件及天线几何尺寸的复合缩波材料, 对高频, 微波通信、宇航和计算机有重要的理论和应用价值。      

RH精炼温度与合金模型的开发与应用

根据RH精炼处理对过程控制的要求,建立了RH温度与合金最小成本模型。该模型具有以下功能：（1）实时计算钢水温度的不断变化,并预报未来时刻钢水的温度;（2）计算达到目标成分需要投入的合金组合、合金数量。该模型在宝钢2号RH得到成功应用。     

英、法、西德的激光军事应用

英国的军用激光与电光技术目前的主要研究项目有激光器、激光应用、纤维光学、红外探测器以及热成象等.     

高炉碱害防治研讨会在昆明召开

由冶金部钢铁司、中国金属学会、冶金部炼铁情报网联合举办的高炉碱害防治研讨会于1985年8月10日至15日在昆明召开。出席会议的有来自全国各地80余名代表。会上共宣读了33篇论文,交流了各单位高炉防碱治碱的经验。在会议过程中还请刘琦和付永宁两位同志作了专题讲座,并进行了分组讨论。代表们认为:这次会议是我国高炉防碱治碱工作的一次总结,是非常必要和及时的,它必将对我国高炉的防碱治碱工作起到积极的推动作用。会上许多代表就碱金属对高炉生产的危害与防治措施、碱金属对高炉炉体寿命的影响及防止办法、碱金属对高炉内焦炭的影     

Radar emitter signal recognition based on multi-scale wavelet entropy and feature weighting

In modern electromagnetic environment, radar emitter signal recognition is an important research topic. On the basis of multi-resolution wavelet analysis, an adaptive radar emitter signal recognition method based on multi-scale wavelet entropy feature extraction and feature weighting was proposed. With the only priori knowledge of signal to noise ratio（SNR）, the method of extracting multi-scale wavelet entropy features of wavelet coefficients from different received signals were combined with calculating uneven weight factor and stability weight factor of the extracted multi-dimensional characteristics. Radar emitter signals of different modulation types and different parameters modulated were recognized through feature weighting and feature fusion. Theoretical analysis and simulation results show that the presented algorithm has a high recognition rate. Additionally, when the SNR is greater than-4 d B, the correct recognition rate is higher than 93%. Hence, the proposed algorithm has great application value.