氧化还原法分离和鉴定柴油中的硫化物

用氧化还原法分离柴油中的硫化物。详细考察了氧化剂TBAPI和MCPBA的氧化条件及硅胶柱分离条件 ,并选择还原剂LiAlH4对各自的氧化物进行了还原。对分离所得硫化物的基本结构和类型进行了红外和质谱鉴定 ,结果表明 :柴油中硫醚硫主要是环戊硫醚类硫化物 ,噻吩硫主要是烷基噻吩、苯并噻吩、二苯并噻吩及其同系物     

数字电视发射机自适应预失真技术

本文介绍了国外应用在数字电视发射机中的自适应预失真技术，着重介绍了笛卡尔环的工作原理、高功放产生互调失真的原理以及预失真的工作原理。     

PP-g-（DMC-co-St）增容PP／PVC共混体系的研究

利用合成的多单体接枝物[PP-g-（DMC-co-St）]增容PP／PVC共混体系,研究了其用量对共混物力学性能以及流变性能的影响,并通过扫描电镜（SEM）分析了共混物的亚微观相结构。结果表明：①在试验条件下,共混物熔体具有典型的假塑性流体特征,在PP-g-（DMC-co-St）用量为6份时,熔体的表观黏流活化能和非牛顿指数最大;②PP-g-（DMC-co-St）对PP／PVC共混体系有较好的增容效果,增容后在PP-g-（DMC-co-St）用量为6份时,试样的拉伸强度、缺口冲击强度出现最大值,与扫描电镜照片的分析结果一致。     

渣油分离分析方法研究进展

介绍了近年来核磁共振波谱法、光谱法、色谱法、超临界液体萃取分馏法、质谱法在渣油族组成分析中的应用。并对其分析原理及各自的优点和不足作了评述。     

乙二胺螯合细菌纤维素的制备及其吸附Cu~(2+)研究

以细菌纤维素为原料制备乙二胺螯合细菌纤维素.通过红外光谱仪、元素分析仪对产物进行了表征.研究了乙二胺螯合细菌纤维素对铜离子的吸附动力学、等温吸附等特征.结果表明,吸附动力学可用拟二级速度方程来描述,吸附平衡符合Freundlich等温吸附方程,并对其吸附与解吸性能进行了分析.     

防闪络绝缘护套对鸟粪闪络防护效果的分析

作为一种新型鸟粪闪络防护措施,防闪络绝缘护套是通过降低绝缘子所承受的电压达到防护效果的,这种方法虽然在理论上可行,但其实际效果却还没有得到有效验证。因此,通过对鸟粪闪络的机理进行分析,建立架空输电线路鸟粪闪络的仿真模型和试验平台,验证防闪络绝缘护套对鸟粪闪络的防护效果。结果表明:只要厚度足够,绝缘护套能有效地阻止鸟粪污染造成的线路闪络事故的发生。     

基于DS18820测温系统中光电隔离的应用

在传统的模拟信号远距离温度测量系统中,需要很好的解决引线误差补偿问题、多点测量切换误差问题和放大电路零点漂移误差问题等技术问题,才能够达到较高的测量精度。而新型数字温度传感器DS18820的出现,为克服上面提到的三个问题提供了很好的解决方法。     

多层单道电弧增材表面3-D重构方法研究

为了研究多层单道电弧增材表面3-D成形特征，采用激光视觉传感系统采集电弧增材制造表面条纹图像。提出基于边界约束条件的感兴趣区域(ROI)提取法对焊缝特征曲线进行定位，获取ROI的激光条纹像素坐标。进行了理论分析和实验验证，得到电弧增材表面的3-D离散点数据，采用Delaunay三角剖分对离散点拟合形成3-D实体表面。结果表明，锯齿靶标的线性标定方法，3-D重构精度在0.2mm以内; 基于边界约束条件的ROI提取方法能准确定位电弧增材上表面和侧表面的条纹特征曲线。这一结果对电弧增材表面的3-D成形检测是有帮助的。     

变分自编码器在机械故障预警中的应用

由于往复压缩机、航空发动机等复杂机械振动信号呈现非平稳性,目前应用较多的单特征门限报警方法存在报警准确率低的问题。针对该问题,依据机械响应点的响应信号特点,提出一种基于变分自编码器的故障预警方法。该方法基于机械振动信号的高维特征参数,利用变分自编码器自学习出高维特征的统计分布模型,将正常工况模型作为基准模型,通过计算实时工况模型与基准模型间的差异度,并将其与自适应预警阈值相比较,实现故障预警。通过与单特征门限报警方法、基于状态子空间的预警方法进行比较,验证了该方法的优越性。实验结果表明,该方法能够提高机械故障预警的准确率并大幅提前故障的报警时间点,具有较高的时效性和较强的适应性。     

改进的基于冗余点过滤的3D目标检测方法

VoxelNet网络模型是第一个基于点云的端对端目标检测网络,只利用点云数据来生成高精度的3D目标检测框,具有十分良好的效果。但是,VoxelNet使用完整场景的点云数据作为输入,导致耗费了更多的计算资源在背景点云数据上,而且只包含几何信息的点云对目标的识别粒度较低,在较复杂的场景中容易出现误检测和漏检测。针对这些问题对VoxelNet进行了改进,在VoxelNet模型中加入视锥体候选区。首先,通过RGB前视图对感兴趣目标进行定位;然后,将目标2D位置升维至空间视锥体,在点云中提取目标视锥体候选区,过滤冗余点云,仅对视锥体候选区中的点云数据进行计算来得到检测结果。改进后的算法与VoxelNet相比,降低了点云计算量,避免了对背景点云数据的计算,提升了有效运算率,同时,避免了过多背景点的干扰,降低了误检测和漏检测率。KITTI数据集上的实验结果表明,改进后的算法在简单、中等、困难三种模式下的3D平均精度分别为67.92%、59.98%、53.95%,优于VoxelNet模型。