EFFECT OF WAVY GRAIN BOUNDARY ON CREEP FRACTURE BEHAVIOUR IN ASTROLOY ALLOY

Astroloy合金中弯曲晶界显著改善了材料的蠕变持久塑性和蠕变裂纹生长抗力。通过尖切口根处蠕变裂纹形成寿命分析与试验比较,证实蠕变J~*积分是控制尖切口(和裂纹)场的有效参量。据此由线性损伤模型和HRR奇异性结合,导出与直晶和弯晶试验结果吻合良好的蠕变裂纹扩展速率表达式: da/dt=Be~(k/n+1)D(x_0)J~(*kn/n+1) 从晶界孔洞形成角度讨论了弯曲晶界蠕变损伤的微观机制。     

预测帧编码中基于场景信息的宏块模式跳过算法*

在对场景信息进行分析的基础上,提出了H.264/AVC中预测帧的一种快速算法.对于未发生场景切换的预测帧,采用INTRA模式跳过算法(IMSA),跳过该帧中所有的INTRA模式的决策过程.对于发生场景切换的预测帧,跳过INTER模式的决策过程(PMSA).仿真结果显示,与采用完整的率失真优化(RDO)决策过程相比,未发生场景切换时,所提方法能减少30%～60%的编码时间;发生场景切换时,能减少60%～70%的编码时间,并且未导致明显的图像质量下降和码率的增加.     

工作流技术在ASP公共服务平台中的应用研究*

根据项目特点,建立了适合ASP平台的基于协调理论和反馈机制的扩展活动网络模型,采用XML模式的XPDL规范实现过程定义;然后通过DOM解析XML数据文档和J2EE的技术支持实现了系统的轻量级工作流引擎.详细介绍了系统实现中解决的两个关键问题:事务型操作的处理和并发控制,并提出了基于优先级的锁绑定机制.     

泛在电力物联网关键技术及其应用前景研究

随着社会经济的迅速发展,不断增加的用电需求给电力行业带来了巨大的挑战.国家电网有限公司于2019年提出构建泛在电力物联网的计划,旨在不断提升电网运行可靠性和调度的智能化水平.从泛在电力物联网的基本概念、关键技术及应用前景等方面进行了较为详尽的介绍,并指出了泛在电力物联网未来发展的方向,具有一定的参考价值.     

风轮模拟试验平台的仿真与研究

分析风力机的特性,在上位机上搭建风力机的模型,通过上位机对变频器输入指令以实现对异步电机的控制,通过光电编码器和USB数据采集卡实现转速采集.设计一套基于LabVIEW的风轮模拟试验平台,为试验室的无风环境提供可控风速.提出一种转速控制方案并实现仿真,便于进行风力发电技术的研究.     

耐盐性树脂PAA的合成及应用研究

以丙烯酸-丙烯酰胺为单体，过硫酸钾为引发剂，N，N-亚甲基双丙烯酰胺为交联剂。水浴阶梯升温共聚合成耐盐性树脂，采用正交试验通过分析，研究了主要因素对产物性能的影响，确定较佳反应条件：T=50℃(2h)～65℃(3h)，单体配比nAM：nAA=1：11，单体中和度[N]=90％～95％。引发剂浓度[I]=0．3％，单体浓度[M]=30％～35％，交联剂浓度[C]=0．025％～0．03％，并将此树脂作为缓释剂应用于固载二氧化氯中，取得了良好的效果。     

便携心电传感器的心房肥大诊断研究

基于便携式传感器的模式识别在心电(ECG)监护领域具有广泛的应用前景,并且在心律不齐、心肌梗塞、心室肥大等心电的识别算法上都已有大量的研究与应用,但在心房肥大诊断上却未有模式识别相关的研究成果。心房肥大病症的心电数据量不足给研究造成重大障碍,部分分类器无法适应小样本训练下的分类。针对小样本训练进行研究,对比了不同分类方法,显示了基于统计模式识别的支持向量机(SVM)应用于心房肥大的应用潜力。另外,由于不同个体的心房肥大心电存在差异,在实际应用环境中,SVM存在无法良好泛化的问题,存在类别错分的医学风险。针对类别错分情况,采用分类器融合的方法改进分类器,提出了在SVM分类器输出端增加了拒绝域的分类器(SVM-R)的方法。实验结果表明:SVMR有较高的分类准确率与诊断可信度。     

基于IOS平台的小型仓储管理系统设计

随着数字化、信息化技术在物流领域应用的飞速发展,各种各样的仓储管理系统日益受到关注。本文介绍的基于IOS平台的小型仓储管理系统是利用IOS设备对货物信息进行采集,通过SQLite数据库技术、ZXing库等软硬件方式构建的业务系统,可以较好地适应中小规模用户数据交互的需求。同时,系统具备造价低廉、操作便捷等优点。     

基于HEVC的帧内快速模式选择算法

为了解决高效率视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)复杂度过高的问题,基于粗粒度模式选择(Rough Mode Decision,RMD)过程提出一种降低编码复杂度的方法。该算法充分利用了RMD候选队列的相似程度和预测模式在方向上的相关性这两个特性,进一步减少了进入率失真优化过程(Rate Distortion Optimization,RDO)的预测模式数量,达到了降低编码复杂度的目的。实验结果表明,该算法在编码质量损失0.5%的情况下节省了近22%的编码时间。