聚乙二醇-三聚氰胺甲醛和聚乙烯醇半互穿网络的构建及表征

为提高三聚氰胺甲醛(MF)树脂制品的柔韧性,以聚乙二醇接枝三聚氰胺(M-PEG)替代部分三聚氰胺,并与甲醛、聚乙烯醇(PVA)在碱性条件下合成了聚乙二醇-三聚氰胺甲醛(PEG-MF)与PVA的半互穿聚合物网络体系(SemiIPN)。采用红外光谱、拉曼光谱、热重分析、差示扫描量热法等手段对Semi-IPN的微观结构进行了剖析,并分析了PEG、PVA等柔性链段对Semi-IPN黏度、游离甲醛含量、柔韧性等性能的影响。结果表明,PVA作为线型结构贯穿于聚乙二醇-三聚氰胺甲醛树脂交联网络体系结构中,形成了半互穿网络结构;所形成的Semi-IPN的热分解温度比MF树脂降低了60℃左右;Semi-IPN的韧性比纯MF树脂提高了800%,最高可达到19.700kJ/m2。     

基于三维胞元空间的MA双向并行路由算法

针对传统移动代理(MA)在监测无线传感器网络(WSNs)的感兴趣信息时产生的延迟较大和能耗较多问题,提出了基于三维胞元空间的MA双向并行(3D-BPMA)路由算法.3D-BPMA将MA与传统的客户/服务器(c/S)模式相结合,在胞元内利用C/S模式搜集信息,在单层胞元系统和路由器与路由器之间采用MA双向并行的策略进行传输.仿真结果表明:3D-BPMA与LCF,DSG-MIP算法相比减少了平均响应时间和网络平均能耗,提高了MA发送率.     

基于深度信念网络的列车故障音频诊断方法

铁路在交通运输行业有着举足轻重的地位，一旦列车发生故障将会导致严重的生命财产损失。由于列车发生故障的概率相对较低，因此难以捕获列车的故障样本。针对上述问题，提出了一种无监督学习的列车故障识别方法，通过检测列车音频信号来识别列车故障。该方法基于深度信念网络(DBN)，利用小波包分解提取检测信号的特征向量并将其作为DBN的输入，待网络充分训练后，由训练好的DBN识别当前列车的运行状况。现场监测实验结果表明，该方法能够在无监督的条件下有效识别列车故障，保障了列车的运行安全。     

社交网络中基于网络结构支撑模型的谣言传播研究

结合结构支撑理论，探究节点网络结构支持力的一些性质，提出了社交网络结构中的全网支持力和被支持力的总量一致性，并进一步提出计算节点支持力的方法。谣言作为特殊信息，在支持力不同节点之间的传播特性有所不同，借鉴随机游走模型中的PageRank计算方法，对不同节点支持力的谣言传播以及传播后的辟谣状况进行了仿真模拟，结果表明支持力不同的节点对于谣言传播和辟谣影响明显。     

一种无线双向呼叫器控制系统设计

阐述了排队呼叫技术研究的意义和目前排队呼叫技术存在的问题,据此提出了一种针对大中型企业无线呼叫器系统的设计,并介绍该呼叫器硬件设计及工作流程。经测试,该无线呼叫器具有一定的实用性和应用前景。     

基于时差法的矿用超声波风速传感器

针对国内现有矿用风速传感器的测量问题,引入基于时差法的超声波测量方法。介绍了时差法的基本原理,设计了基于16位数字控制器为核心的传感器,并详细介绍了系统的设计原理、系统的硬件电路及软件流程。试验结果验证了该传感器具有较高的测量精度及测量范围,值得进一步产业化应用。     

信息化时代网络技术在广播电视工程技术中的运用与实践

在信息化时代当中,信息的传递更加快捷,各种信息的处理也更为迅速,同时互联网平台的构建以及大规模使用,直接促使各种新媒体形式的萌发,人们可以在互联网上更加便捷地获取各种影视资源,这就对于广播电视节目造成了巨大的冲击。如果广播电视节目不能够及时做出改变,调整战略布局,就会被时代的浪潮所击垮,被社会群体所遗弃。所以,广播电视节目必须要进行适当的改革,增强广播电视节目活力,更多地运用网络技术,更好地融入到信息化时代当中去,从而实现广播电视节目网络运用,扩展广播电视节目业务范围,增强广播电视节目的行业竞争力。