4B9A束线单色器的改进及在线调试

报导了北京同步辐射装置4B9A束线前期改造中单色器的改进安装调试情况,并对单色器出高的变化和实际光强进行了测量。结果表明：4B9A束线的前期改造已解决了单色器出高的变化问题,为衍射站和小角站的工作创造了条件。     

改性聚醋酸乙烯酯乳液的合成研究

通过对乳液聚合反应体系中的组分如乳化剂、引发剂和保护胶体等进行改性,可以提高聚醋酸乙烯酯乳液的性能,但也可以通过单体与丙烯酸类和乙烯基化合物的聚合来提高乳液的性能。文章采用丙烯酸丁酯（BA）单体和醋酸乙烯酯（VAc）作为原料进行实验,采用乳液共聚的方法,用连续加料的方式合成VAc/BA共聚物。通过单一变量法,对共聚乳液的某些性能进行测试。分别通过改变单体配比、引发剂用量、乳化剂用量及反应时间等因素研究其对乳液聚合及乳液性能的影响,从而确定合适的用料配比和反应条件。     

差压变送器对差压式流量计测量准确度的影响分析及校准方法讨论

从差压式流量计的原理出发,探讨了差压变送器对差压式流量计测量准确度的影响情况与特性,并结合其特征提出了优化的差压变送器校准方法,使得差压式流量计的测量结果更为准确可靠.     

基于双纤单向波分复用技术的时间同步系统

提出了一种基于双纤单向波分复用技术的时间同步系统。系统主从站点之间由双光纤链路连接,通过4台时间间隔计数器对两种波长、4路时间信号的传输时延值测量及对应的比值关系,可对主从站点的时钟钟差进行精准测算。本方案算法可消除环境温度对光纤长度、折射率、传输群时延等因素的影响。主从站点分别由100km和90km两根光纤相连,当光纤链路温度在-20～40℃变化环境下,采用1310～1550nm波长时,能够将主从站点钟差估算误差降低约13ns,采用1490～1550nm波长时,授时精度将提升约200 ps。     

Temperature sensor based on PNR in Sagnac interferometer

A temperature sensor based on polarization non-reciprocity (PNR) in fiber-optic Sagnac interferometer (FSI) was proposed. The experimental study was made primarily and the results agree with theory well.Discussion shows that this kind of temperature sensor can achieve high precision and have great application potential.     

氧化镁膨胀剂对大体积混凝土裂缝控制与应用

城市副中心综合交通枢纽工程存在底板浇筑方量大、施工气温较高、大体积混凝土浇筑等难点,采用M型氧化镁膨胀剂配制补偿收缩混凝土,通过原材料的选择、优化配合比设计、控制绝热温升及施工养护等措施,形成整体性裂缝控制技术,可较大程度降低混凝土开裂风险,保障工程质量。     

基于线结构光扫描的工件高精度三维测量方法

为了提高工业中对复杂轮廓工件的测量精度和效率,设计了一套高精度非接触三维测量系统,并提出了一种基于线结构光扫描的工件轮廓三维测量方法。首先,利用高精度相机和三轴移动平台采集线结构光图像。然后,通过基于差分区间的灰度质心算法,精确而高效地提取出线结构光中心线,并生成原始点云模型。接着,对采集到的点云数据进行必要的点云滤波和精简预处理。最后,将预处理后的点云数据与CAD模型精确配准,进行工件表面轮廓的测量与误差评定。实验结果表明：测量工件轮廓高度的绝对误差小于0.07 mm,相对误差小于0.5%。所提出的三维测量系统及方法测量误差较低,能够实现工件的高精度三维测量,具有一定的工业应用价值。     

传统媒体转型的创新发展

随着融媒体迅猛发展,给传统媒体造成了严重冲击,与此同时,融媒体的发展也推动了传统媒体的转型.为确保在当前的融媒体时代,传统媒体能够保留一席之地,充分发挥自身优势,应该对目前的发展困境加以突破,促进自身市场竞争力的有效提高.通过传统新闻理念的革新,拒绝固步自封,立足创新为出发点,使自身独特性及优势充分凸显,加之合理配置、...     

喷墨技术分类及应用

<正>喷墨印刷是一种新的无接触、无压力、无印版的印刷技术,将图像信息光栅化后输入喷墨打印机即可实现打印。按喷墨介质可以分为固体喷墨和液体喷墨两种。固体喷墨主要为染料热升华,成本较高;液体喷墨中的热发泡式和压电式,是办公打印产品的主流技术。液体喷墨打印的Stream技术可实现胶印级的品质、产能和成本,广泛运用于工业喷墨印刷,至今全     

一种基于蚁群算法与粗糙集的混合BP神经网络

为了解决BP神经网络对高维冗余样本分类时收敛速度慢、易陷入局部极小值问题,提出基于蚁群算法与粗糙集的混合BP神经网络分类模型.该混合BP神经网络用粗糙集对样本进行约简和降维,输入层神经元个数得到减少,降低了训练神经网络的计算复杂度,用蚁群算法解决了选取神经网络权值和阈值的随机性,避免了因其而导致的易陷入局部极小值的不足.对UCI数据库中数据集的测试结果说明,提出的混合BP神经网络对高维冗余复杂样本进行分类是可行的,性能远远比传统BP神经网络和蚁群神经网络优越.