丙烯膜法脱水工艺技术的研究分析

传统的丙烯脱水工艺存在能耗高、丙烯浪费大、再生氦器气用量大等缺点。蒸汽渗透技术具有能耗低、过程简单、分离因子高、操作灵活等优点，而且它的渗透通量较低，这使得它特别适用于微量可凝组分的分离。本研究以脱除丙烯中微量水分为目的，以聚乙烯醇、壳聚糖为复合膜活性层，聚砜中空纤维膜为支撑层，制备出多种中空纤维复合膜。考察制膜条件及实验操作条件对膜性能的影响。     

LDPE／BR微孔塑料的制备和性能研究

讨论了ＬＤＰＥ／ＢＲ并用比、交联剂、发泡剂及助剂、填料和共混温度、发泡成型温度对ＬＤＰＥ／ＢＲ并用比、交联剂、发泡剂及助剂、填料和共混温度、发泡成型温度对ＬＤＰＥ／ＢＲ微孔塑料性能、结构的影响。结果表明：ＬＤＰＥ／ＢＲ（８０／２０质量比）１００份，ＤＣＰ０９份，ＡＣ３５份，复合发泡助剂３份，活性ＣａＣＯ３２５份，共混温度１１０℃，发泡成型温度１７０℃下，可制得性能优良的微孔塑料。扫描电镜、光学显微镜观察结果表明在上述条件下ＬＤＰＥ／ＢＲ胶料混合均匀，微孔塑料孔眼小、分布较均匀     

γ-丁内酯制备α-乙酰-γ-丁内酯的探讨

探讨了在醇钠的催化作用下,以γ-丁内酯(GBL)和醋酸乙酯缩合制取α-乙酰-γ-丁内酯(ABL)的可行性。在带搅拌的间隙式反应釜中,用正交试验设计和单因素试验研究了反应温度、进料摩尔比和反应时间以及醇钠用量对ABL收率的影响,获得了主要工艺参数。结果表明:在相同条件下,影响收率的主要因素是反应温度和反应时间。     

面泊松融合结合色彩变换的无缝纹理辐射处理

目的：消除三维模型纹理接缝上的辐射差异,实现接缝处色彩的自然、连续的过渡。方法：本文在标准的泊松融合（Poisson Blending）基础上,结合色彩变换技术（Color Transfer）,提出了一种新的以面为基元的泊松融合无缝纹理辐射处理方法。首先以影像上的纹理三角形为处理单元,以色彩变换参数为未知数,根据模型的三角网边邻接拓扑关系建立泊松方程组,然后全局最小二乘解求局部色彩变换参数,最后进行全局最优解下的局部色彩变换。结果：既保证了色彩的均匀过渡,又能更好的改正影像间的整体色差。结论：相比使用标准的像素级泊松融合方法进行无缝纹理处理,本文的方法拥有计算上的优势,更适合于复杂模型的处理,且有更好的整体色差改正与过渡效果。理论分析和大量试验证明了本文方法的优越性。     

数字地球渲染中单精度浮点数误差的改正方法

目的 针对全球大场景渲染中单精度浮点数的低精度导致的图像抖动和撕裂问题,提出了一套完整的解决方法。方法 首先,使用全球四叉树结构来寻找新的坐标原点,避免了现有算法需要频繁切换世界坐标原点的缺点;其次,在新坐标系下进行坐标转换和矩阵转换,解决了像素坐标计算的误差导致的抖动问题;最后,在GPU中使用基于对数的深度计算方式来提高深度的分辨率,解决了深度计算误差导致的Z-Fighting现象。结果 实验结果表明所提方法能很好的解决单精度浮点导致的渲染问题。结论 此方法具有适应性强、实现复杂度低、精度和效率可控等优点。     

数字地球渲染中单精度浮点数误差改正

目的 针对全球大场景渲染中单精度浮点数的低精度导致的图像抖动和撕裂问题,提出了一套完整的解决方法。方法 首先,使用全球四叉树结构来寻找新的坐标原点,避免了现有算法需要频繁切换世界坐标原点的缺点;其次,在新坐标系下进行坐标转换和矩阵转换,解决了像素坐标计算的误差导致的抖动问题;最后,在GPU中使用基于对数的深度计算方式来提高深度的分辨率,解决了深度计算误差导致的Z-Fighting现象。结果 实验结果表明所提方法能很好地解决单精度浮点导致的渲染问题。结论 此方法具有适应性强、实现复杂度低、精度和效率可控等优点。     

多相主动轮廓模型的眼底图像杯盘分割

目的 视盘及视杯的检测对于分析眼底图像和视网膜视神经疾病计算机辅助诊断来说十分重要,利用医学眼底图像中视盘和视杯呈现椭圆形状这一特征,提出了椭圆约束下的多相主动轮廓模型,实现视盘视杯的同时精确分割。方法 该算法根据视盘视杯在灰度图像中具有不同的区域亮度,建立多相主动轮廓模型,然后将椭圆形约束内嵌于该模型中。通过对该模型的能量泛函进行求解,得到椭圆参数的演化方程。分割时首先设定两条椭圆形初始曲线,根据演化方程,驱动曲线分别向视盘和视杯方向进行移动。当轮廓线到达视盘、视杯边缘时,曲线停止演化。结果 在不同医学眼底图像中对算法进行验证,对算法抗噪性、不同初始曲线选取等进行了实验,并与多种算法进行了对比。实验结果表明,本文模型能够同时分割出视盘及视杯,与其他模型的分割结果相比,本文算法的分割结果更加准确。结论 本文算法可以精确分割医学眼底图像中的视盘和视杯,该算法不需要预处理,具有较强的鲁棒性和抗噪性。     

优化SVR的加权马尔可夫链用电量预测

研究电力系统中用电量的准确预测问题.由于影响用电量的因素众多,并且用电量数据与相关因素之间呈现高度的非线性关系,传统的预测方法很难捕捉用电量的变化趋势,预测精度较低.为了提高预测的精度,提出了一种马尔可夫链优化的SVR模型.上述模型根据支持向量回归机原理,以网络搜索交叉验证的思想优化模型参数,通过加权马尔可夫链原理优化预测结果,将原来的数值预测转化为概率区间上的预测.同时,在利用加权马尔可夫链的预测信息之后,也提高了预测的精度.最后,将改进模型应用于江苏省全社会用电量的预测分析,实验结果表明优化的支持向量模型优于其它对比模型,有较高的泛化能力和预测精度.     

复杂电磁环境建模与可视化研究综述

复杂电磁环境建模与可视化研究在民用通信、军用电子战领域的应用不断发展。在介绍了复杂电磁环境基本概念的基础上,首先系统阐述了复杂电磁环境建模的理论方法和数据场的可视化具体方法。然后对国内外复杂电磁环境建模与可视化研究现状进行了分析,对复杂电磁环境中雷达这一主要设备的电磁环境建模进行了研究,并对模型的复杂度、预测精度进行了总结与比较;针对电磁体数据场数据量的海量特性,对电磁体数据场可视化的基本思想、加速技术、适用范围分别从图形硬件加速和软件算法优化两方面进行了归纳与总结;阐述了仿真系统的总体框架设计思想,并设计了一个复杂电磁环境仿真可视化系统。最后对复杂电磁环境建模与可视化未来研究方向进行了展望。     

车载自组织网络分布式入侵检测算法研究

随着汽车产业的发展,汽车给我们带来便利的同时也给我们带来一系列的问题,例如交通拥堵、交通安全等。为了解决这些问题车载自组织网络应运而生。但是车载自组织网络中信息安全问题一直存在,采用分布式入侵检测模型和基于此模型下的改进随机森林分类算法可以很好地解决这个问题。