高吸油性树脂的合成及性能研究

采用悬浮聚合法合成了低交联度的聚甲基丙烯酸酯高吸油性树脂，研究了交联剂用量、单体配比、反应温度和时间等对树脂性能和反应的影响，确定了合适的聚合工艺条件。     

Synthesis, characterization and osteoconductivity properties of bone fillers based on alendronate-loaded poly(ε-caprolactone)/hydroxyapatite microspheres

A superior drug controlled release system capable of achieving efficient osteogenesis is in imperative demand because of limited bone substitute tissue for the treatment of bone defect. In the present study, we investigated the potential of using poly(ε-caprolactone)–hydroxyapatite (PCL–HA) composite microspheres as an injectable bone repair vehicle by controlled release of alendronate (AL), a medicine that belongs to the bisphosphonates family. The PCL/HA–AL microspheres were prepared with solid/oil/water emulsion technique, which included two processes: (1) AL was loaded on the hydroxyapatite nanoparticles; (2) the HA–AL complex was built in the PCL matrix. The spherical PCL/HA–AL microspheres were characterized with its significantly improved encapsulation efficiency of hydrophilic AL and better sustained release. Human bone mesenchymal stem cells (hMSCs) were cultured on the surface of these microspheres and exhibited high proliferative profile. Specifically, in osteogenic medium, hMSCs on the surface of PCL/HA–AL microspheres displayed superior osteogenic differentiation which was verified by alkaline phosphatase activity assay. In conclusion, by presenting strong osteogenic commitment of hMSCs in vitro, the PCL/HA–AL microspheres have the potential to be used as an injectable vehicle for local therapy of bone defect.     

一种基于逃逸时间算法的M-集渲染方法

用逃逸时间算法绘制传统的分形集———Mandelbrot集(M-集)和Julia集(J-集)时,常用迭代次数来控制色彩,得到的往往是黑白两色的或缺乏色彩渐变的图形。文章提出了基于逃逸时间算法、利用“距离”来控制色彩变化的M-集渲染方法,这种方法可以同时渲染M-集的外部结构和内部结构。适当选择控制色彩变化的距离函数,还可以得到富有3D效果的分形图形。     

基于分层学习的三维模型兴趣点提取算法

针对基于学习的三维模型兴趣点提取问题,提出一种兴趣点分层学习的全监督算法.提取三维模型表面所有顶点的特征向量后,将人工标注的兴趣点分为稀疏点和密集点,对于稀疏点使用整个三维模型进行神经网络训练,对于密集点则找出兴趣点分布密集的区域进行单独的神经网络训练;然后对2个神经网络进行特征匹配,得到一个用于三维模型兴趣点提取预测的分类器.测试时,提取新输入的三维模型上所有顶点的特征向量,将其输入到训练好的分类器中进行预测,应用改进的密度峰值聚类算法提取兴趣点.算法采用分层学习的策略,解决了传统算法在模型细节处难以准确提取密集兴趣点的问题.在SHREC’11数据集上的实验结果表明,与传统算法相比,该算法提取兴趣点的准确率更高,出现的遗漏点和错误点更少,对解决越来越精细的三维模型的兴趣点提取问题有较大帮助.     

TPDCM:一种新型的分布式拥塞管理方案

提出一种新型的面向区分服务网络的分布式拥塞管理方案,基本思想是利用拥塞状态反馈信息在边缘节点或主机上实施拥塞管理。该方案主要包括三个组成部分:流量控制信息协议、早期拥塞检测和流量控制算法。该方案具有以下特点:(1)在核心网络中,拥塞控制机制独立于特定的传输层协议;(2)对将要发生的拥塞做出快速响应;(3)降低网络的分组丢失率;(4)不需要在网络核心节点中保存每个传输流的状态信息。实验结果表明,与标准的区分服务网络相比,该方案能在TCP和UDP聚集之间公平地分配带宽并能显著地降低分组丢失率。     

基于神经网络预测误差修正的广义预测控制

针对建模误差对预测控制的影响,提出一种基于神经网络预测误差修正的广义预测控制算法.被控对象采用递推最小二乘法(RLS)辨识其线性模型;预测误差由前馈神经网络进行建模,并用Powell快速优化方法训练网络.该方法无需预先离线训练神经网络,即可投入闭环控制,并具有理想的稳定性、跟踪性能和鲁棒性.仿真结果表明该算法能够有效地控制复杂系统.     

模糊+经典复合控制在光电稳瞄平台中的应用

依托于光电稳瞄平台的理论模型来进行实测频率特性的系统辨识,由此建立与理论和实测模型均较吻合的系统仿真模型.并针对光电稳瞄平台的系统要求和应用特性设计了模糊＋经典复合型控制方法.经典方式的零极点配置控制器低频增益高、系统稳态误差小.实际应用表明：光电稳瞄平台的隔离度达到了1%以内,实测的系统稳像精度达到较高的指标要求.二维模糊控制器可减小系统超调、缩短系统响应时间、并适当提高系统响应带宽,采用智能协调器切换经典控制器和模糊控制器,使系统的隔离度小于1%的同时,将超调从50%减少到4%,达到较好的控制效果.     

氢氧发动机多余物防控设计

由于多余物的危害及航天产品高精尖的发展需要,多余物防控设计已成为产品设计不可或缺的设计准则.通过对氢氧发动机多余物的特点进行分析,发动机明确了介质精度控制要求并进行了过滤器的设计,可有效对多余物进行防控.针对氢氧发动机的低温特点,还进行了发动机"潮气及未置换干净的空气"的防控设计以防"冰堵".     

全掺MgO整体拱坝的工作性态分析

三江河拱坝是我国利用全坝外掺MgO、少量分缝及一个低温季节建成的第一座常态混凝土拱坝,目前已经成功运行了4年,取得了一些观测资料。以这些观测资料为基础,分析了三江河拱坝的工作性态、全掺MgO对大坝防裂及运行性态的影响,分析结果论证了全掺MgO配合适当分缝快速浇筑拱坝的思路的正确性,并对这种筑坝方式提出了几点建议。