羊毛/蚕丝/亚麻面料的生产实践

探讨羊毛/蚕丝/亚麻面料的生产工艺流程及主要工艺参数,通过条染、紧密纺纱、织造冷上浆、干湿整理等工艺设计生产出吸湿透气性好、保暖性好的织物。对羊毛/蚕丝/亚麻织物的断裂强力、静态尺寸变化率、撕破强力、色牢度、脱缝程度、起毛起球、抗皱等性能进行测试,发现织物的抗皱性能较差,针对这一问题进行环氧树脂防皱整理,整理后织物的抗皱性能有所提高,用于开发休闲男士西装。     

基于递推最小二乘法的锂离子电池等值参数在线识别

电池状态的准确在线估计是锂离子电池储能系统安全、可靠和高效运行的重要支撑,精确电池模型是实现上述估计的前提.然而,锂电池复杂的电化学反应过程使电池模型参数可能随荷电状态(State of Charge,SOC)、温度及运行工况改变而变化,传统的离线识别方法难以保证模型精度和适应性.提出一种基于递推最小二乘法(Recur...     

密云水库潮河主坝高水位运行工况下工程性态分析与评价

密云水库的蓄水量由于南水北调等原因持续增加,高水位运行成为常态,这对潮河主坝的安全运行是一个非常严峻的考验。选用建库以来高水位运行期间,潮河主坝变形、渗流监测等监测资料,运用对比、制表及绘图等方法,分析了潮河主坝在高水位运行工况下工程性态以及可能面临的问题,最后对保证潮河主坝的安全运行提出了合理性建议,以期为今后密云水库的安全运行提供参考。     

HACCP体系在食品实验室安全管理中的探讨与应用

为加强实验室安全管理,进行了HACCP体系在食品实验室安全管理中的探讨与应用。结合食品实验室的特点,引入HACCP原理,通过危害分析确定了实验室各区域布局及环境、检测人员、仪器设备、样品和试剂耗材以及检测方法这5个关键控制点,并对其有效性进行了评价,说明HACCP体系在实验室的运行减少了实验室安全隐患的发生,确保了检测人员的安全。     

采用防爆EGR+DOC实现防爆柴油机低排放的研究

防爆柴油机以动力性强、经济性好的特点已得到广泛应用,但排放污染严重。煤矿行业日益严格的排放法规对防爆柴油机技术不断提出新的挑战,如何在保持不降低防爆柴油机动力性的同时有效处理有害废气排放产物是当前煤矿井下所遇到的难题。针对防爆柴油机尾气中NO_x和CO两种有害产物,采用了在电控防爆柴油机的进气和排气系统上布置防爆EGR+DOC的技术方案,并根据GB 20891—2014的要求对加装防爆EGR+DOC前后进行了八工况排放试验研究,试验结果表明：采用防爆柴油机在各个工况条件下NO_x和CO的排放量均有所下降,NO_x排放最高降低了36.6%,CO排放最高降低了36.3%。采用防爆EGR+DOC技术具有改造简单、成本低、效果明显、可靠性高的优点,防爆EGR+DOC技术的应用对煤矿井下环境的治理和保护有着非常重要的意义。     

边缘检测算子应用于胃癌病理细胞分割的讨论

实验了经典边缘检测算子Roberts、Prewitt、Sobel、LoG和Canny在胃癌病理显微图像中分割细胞核的效果,讨论了各算子在此项应用中的不足,提出了自己的建议。     

金属离子对脂肪族聚酯降解性能的影响

在土壤培养液中添加不同种类的金属离子,研究了它们对可生物降解聚酯聚乳酸（PLA）、聚丁二酸丁二酯（PBS）膜降解性能的影响。采用傅里叶变换红外光谱仪表征了PLA和PBS膜降解前后的化学结构。结果表明：所有降解后的膜表面均有明显被侵蚀的痕迹;在土壤培养液中的Mg^2＋,Zn^2＋,Ca^2＋对PLA的降解性能有促进作用,对PBS的降解性能则影响不大;降解后PLA膜的玻璃化转变温度有所升高,但PBS膜变化不大。     

基于协调机制的多工作流过程合并方法

工作流可以理解为是由活动和协调机制组成的网络，在这种思想的指导下，针对多工作流相互协作而引发的多工作流过程合并问题，提出了一种基于协调机制的合并方法，它的核心是活动和协调机制相互分离，通过实例可以看到，该方法具有简单，灵活和适用范围广的优点。     

基于OpenGL的六自由度机器手建模仿真

介绍了在交互式C语言开发平台LabWindows/CVI下,利用OpenGL图形系统的功能来设置LabWindows/CVI与OpenGL的图形接口、建立OpenGL光照、视图和渲染描述表及利用OpenGL基本图元建立六自由度机器手的三维模型的新方法,并且利用OPenGL的双缓存技术实现了仿真系统的交互式界面.在此开放的仿真系统下,可直观、正确地模拟机器手的运动情况,还能方便地进行机器手运动轨迹的仿真研究.     

基于时间序列模型和情感分析的情感趋势预测

为解决传统情感分析方法无法对公众未来情感走势变化有效预测的问题,提出一种将时间序列模型与情感分析相结合的情感趋势预测方法.采用深度学习模型对股市论坛实时评论信息进行情感分类,统计固定时间单位的情感值,构建情感值时间序列,提出ARIMA-GARCH时间序列模型,对情感值时间序列进行建模分析,预测投资者的情感走势.实验结果表明,该方法对于情感趋势的预测结果合理,误差较小.同时,发现投资者情感趋势与股市涨跌幅走势相似,为投资决策提供了参考.