基于灰关联模糊综合评价的不平衡报价识别

针对投标人在竞标过程中采取不平衡报价,导致工程建设成本大幅增加,给业主带来投资风险的问题,在分析不平衡报价特征的基础上,综合利用灰关联和模糊综合评价理论构建了不平衡报价识别模型。首先采用熵权法与属性层次模型(AHM)组合赋权的方法得到清单项目的权重,其次根据灰关联理论确定单价和基准价之间的偏差,再次运用模型对投标人报价不平衡程度进行识别,最后通过实例分析验证了模型对识别投标人不平衡报价具有可行性和有效性,为业主评标提供了科学依据。     

全球气候和生态系统变化与星体轨道位置变化关系研究

对全球二氧化碳、全球温度变化、全球大气水汽和全球植被变化进行了分析,分析结果表明,全球水汽分布与温度变化同时影响植被时空分布,水汽变化和植被时空变化影响着全球温度变化,同时调节或者部分抵消了二氧化碳“温室效应”的影响,使得地球对温度变化具有自我调节功能.通过天体运行轨道分析,指出地球温度变化主要由地球在太阳系中的轨道能级位置决定,气象(天气)和生态系统时空变化是地球内部系统为适应天体运行(太阳系和银河系)轨道位置变化的主要内在调节形式.通过建立太阳系围绕银河系运行的简单模型图,提出地球磁场逆转或者大的变化是由于太阳运行轨道位置临界点转换而形成(类似地球的春分、夏至、秋分和冬至),地球等星体运行轨道呈椭圆形主要是由于太阳同时也在运动造成,地球上不同时期各种生物的出现、迁移和消失是由天体运行轨道位置决定.在此基础上提出了建立以开普勒定律和万有引力定律以及广义相对论为基础的全球气候变化和生态系统模型思想,此理论思想的提出为大时空尺度空间气候变化和生态系统模型研究开辟了新的研究途径和新的学科研究方向,对空间气候变化和灾害预测以及生态物种时空演化等研究具有重大意义.     

薄膜取向性对金刚石紫外光探测器性能的影响

国际上一般采用任意取向的多晶薄膜作为探测级材料,所以电荷收集效率较低以至于灵敏度受到限制.本实验采用不同取向的多晶金刚石薄膜制作紫外光探测器,研究了薄膜取向性对探测器性能的影响,为进一步提高金刚石薄膜紫外光探测器的性能提供理论和实验依据.采用热丝辅助化学气相沉积(HFCVD)法,获得了晶粒尺寸接近的不同取向的金刚石薄膜.通过微电子加工工艺制备了不同取向的金刚石薄膜紫外光叉指结构探测器.研究表明,探测器性能与金刚石薄膜晶粒取向密切相关,使用(100)取向薄膜所获得的探测器性能明显得到改善,在225 nm紫外光下的光电流-暗电流之比以及190～700 nm波长范围内的紫外/可见分辨率均优于其它取向.     

掺杂白刚玉粉体的钛合金阳极氧化膜性能研究

在硫酸阳极氧化液中添加白刚玉粉体，研究粉体加入量、阳极氧化电压、氧化液温度等对钛合金硫酸阳极氧化膜耐磨性和耐蚀性的影响。采用非磁性测厚仪测试氧化膜的厚度，采用电化学工作站测试盐水中钛合金阳极氧化膜的阻抗谱，使用RMJ-II型平面磨耗试验机测量氧化膜的耐磨性。研究结果表明：氧化液中粉体含量和阳极氧化电压对耐磨性的影响显著，对氧化膜的膜厚和阻抗影响都不显著；氧化液温度对三个性能影响都不显著；当粉体加入量为40～50 g/L时，钛合金阳极氧化膜的耐磨性能和耐蚀性能均增强；低温高电压进行钛合金阳极氧化可得到高耐磨性能的氧化膜；用高于90℃的蒸馏水进行封孔后，试样的阻抗值极大地提高，即阳极氧化钛合金的耐蚀性增强。     

管式反应器中酸化油甲酯化反应的研究

在管式反应器内，以酸化油为原料，对制备生物柴油过程中第一步甲酯化反应进行了研究。结果表明：管式反应器可以增强传质，缩短反应时间；在管式反应器中反应的最佳工艺条件为：浓硫酸为催化剂，催化剂用量3%（以反应物的总质量计），甲醇与酸化油摩尔比30∶1，反应温度100℃，线速度15.4 mm/s(对应停留时间7.24 min)；在最佳工艺条件下，产物酸值(KOH)降至1.49 mg/g，可满足下一步酯交换反应要求。     

挡风玻璃花点缺陷智能检测技术研究

花点图案是由许多小黑点密集排列形成的点阵图案，它均匀分布在汽车挡风玻璃的四周。花点在丝网印刷和烧结过程中可能出现黏连、残缺与缺失等缺陷。采用人工进行花点缺陷的检测容易误检和漏检，且检测数据不易统计和分析。为了解决该问题，提出采用机器视觉技术来提取黑边花点轮廓作为相机移动轨迹；然后用PLC控制2台相机的移动来分段采集4条黑边的花点图案，以便获得微小花点的清晰图像；最后采用YOLOv5s算法来实现花点缺陷类型和位置的在线检测。文中通过对不同算法检测结果的比较，验证了YOLOv5s算法在花点缺陷检测方面的优越性和鲁棒性。     

三维正交织物织造过程模拟及其微观几何结构预测

为获得更为精确的织物模型，以满足织物及其纺织复合材料力学性能和破坏机制分析的需要，针对多尺度材料几何结构建模中存在宏观和介观尺度理想化假设，从而导致织物微结构特征缺失的问题，基于数字单元法理论，在纤维尺度提出一种织物织造过程动态仿真方法。该方法建立了织机关键部件的几何模型，由织造矩阵控制开口运动，通过计算纤维间的相互作用力，模拟织机五大运动，得到4个处于不同织造时期的单胞组成的三维正交织物数值模型。研究结果表明：织物单胞的微观几何结构受相邻单胞的影响，在织造过程中发生变化；最上层和最下层纬纱的应力高于中间层纬纱；模型较为准确地描述了纱线的卷曲、路径和横截面形状等织物的主要特征。     

基于深度学习的牙模3D打印缺陷检测方法研究

牙模3D打印过程中出现的质量缺陷影响着牙模的外观和使用性能，严重时导致废品率高，造成时间、材料的浪费。为了减少牙模3D打印的废品率，提出了一种基于YOLOv5的牙模3D打印实时缺陷检测方案：首先获取多维度牙模缺陷图片，采用切图分割与数据增强处理等方式制作数据集，然后通过构建YOLOv5深度学习网络模型对牙模3D打印图像进行迭代训练，最后通过YOLOv5程序调用摄像头并使用训练后最佳权重值进行实时在线缺陷检测。通过实验对比，YOLOv5深度学习网络模型的检测准确率要高于Faster R-CNN、YOLOv3、SSD这3种模型，其检测平均准确度高达94.78%,平均检测时间为21 ms。结果表明该方法能够检测牙模3D打印过程中的质量缺陷问题。