国内汽车内饰材料VOC检测技术研究现状

近年来汽车已成为人们日常生活中不可或缺的一部分,但车内的空气污染严重威胁到人体健康,而造成车内空气污染的主要因素是汽车内饰材料中有害气体的挥发。本文分析了我国VOC检测相关标准的现状,并从原理、试验过程等方面对现有汽车内饰材料VOC的检测方法进行了较为全面的介绍,讨论了每种方法的优缺点以及适用范围,为正确选择合适的检测方法提供理论参考依据。     

温度变化下一类对称结构的定性分析

根据对力学及数学概念的掌握,用定性分析的方法,分析了一类对称结构在温度变化下的变形与内力。得出边长为l的正多边形在温度变化下各杆变形后仍为直线,只是每边边长均伸长lαt0l;结构内力只有弯矩而没有剪力和轴力,弯矩值均为(lα.Δt/h)EI,弯矩受拉侧在温度降低侧的结论。     

响应面分析法优化黄蜀葵花中金丝桃苷、异槲皮苷、槲皮素提取工艺的研究

采用响应面优化黄蜀葵花中金丝桃苷、异槲皮苷、槲皮素的提取工艺。在超声功率、提取时间、乙醇浓度、提取温度、料液比的单因素实验基础上,固定提取温度50℃、料液比0.1∶15 g/m L,利用响应面分析法优化,建立二次多项式回归方程模型,确定最佳提取工艺为:超声功率340 W、提取时间60 min、乙醇浓度为60%。经工艺验证,金丝桃苷得率为4.97 mg/g,异槲皮苷得率为4.84 mg/g、槲皮素得率为2.02 mg/g,与理论值的相对误差分别为2.5%、4.5%、6.9%。采用响应面设计分析得到最佳提取工艺条件具有较高的实用价值,可为工业化提取提供理论参考。      

基于B/S的网络自主学习平台的分析与设计

自主学习平台通过网络实现教师和学生更广泛的交流,能够充分调动学生学习的主动性,更好地实施素质教育,符合新时代教育形式的要求,在分析B/S模式的基础上,阐述一个基于B/S结构的WEB自主学习平台的的设计与实现过程,描述从需求分析到ER模型、功能设计及详细设计过程。     

低周反复荷载作用下L形宽肢柱受剪性能试验

根据对低周反复荷载作用下11根L形截面宽肢框架柱的剪切破坏试验,对L形宽肢柱受剪破坏机理以及水平加载角度、暗柱、截面肢高厚比对L形宽肢柱受剪性能的影响进行研究。试验表明,L形截面宽肢柱斜面受剪承载力高于主轴向;配筋合理的暗柱对L形宽肢柱受剪承载力及延性有提高作用;随截面肢高厚比的增加,试件受剪破坏过程的脆性增加。     

基于WEB的护士执业考试自主学习平台的设计与实现

摘要：护士执业资格证书是护理专业学生进入护理行业的准入证,由于考前学生正参加异地实习等多种因素,卫生院校往年都难以组织有效的学生考前复习。基于WEB,本文运用了ASP．Net和SQLserver2005技术,设计并实现具有针对性的网络课程软件平台,使学生在实习期间根据知识点内容有目的地复习护理主干课程,有效的提高了学生学习效果。     

某大型工程项目管理组织机构风险估算评析

简述了对项目管理进行系统风险评估的重要性，通过对某工程的评估过程，介绍了一种工程管理组织机构风险估算评析方法，得出了影响组织管理的风险因素，提出了提高项目管理效率的建议。     

X射线光电子能谱测定元素化学态的常见问题探讨

X射线光电子能谱(XPS)是一种表面灵敏的定量谱学技术,可以用于分析材料中存在的元素(除氢、氦)构成以及元素的化学态和电子态,是研究原子、分子及固体材料的一种有力工具。XPS在分峰拟合过程中,半峰宽、峰面积、峰间距以及已有的实验结果的归纳均会影响分峰结果的准确性。以一种新型复合材料-纳米零价铁活性炭(NZVI/AC)为例,通过XPS分析其去除水中Cr(Ⅵ)过程中材料表面的元素价态变化,探讨分峰过程中常见的错误对实验结果造成的影响。     

自然老化对汽车地毯挥发性有机物的影响

对上汽通用五菱某车型的地毯小总成进行自然老化研究,测试挥发性有机物(VOC)随时间的变化情况。地毯由针刺地毯、聚氨酯发泡海绵、无纺布组成,从生产线上取下后包装严实送达实验室,截取100mm×100mm大小后模拟汽车内环境进行自然老化,采用10 L袋子热脱附法测试一年内挥发性有机物的变化情况。结果表明地毯的苯烯物从生产线取下15d内迅速挥发,之后挥发量大幅下降,达到一个最小值。15d后苯系物降幅达到83%以上,此后挥发量维持在较低的水平。甲醛、丙酮、丙烯醛的挥发量在散发15d后变化不大,而乙醛的挥发量则在第15d后迅速增加,第366d的挥发量达到第一天的51倍。分析认为聚氨酯发泡海绵的发泡原料聚醚多元醇、有机硅匀泡剂和改善泡沫性能的添加剂是导致乙醛挥发的最主要的原因。     

基于交叉检验ORB和MCC的图像模板匹配算法

针对传统ORB算法在进行图像模板匹配时稳健性和精确性较低的问题,提出了一种基于交叉检验ORB和最大相关熵准则(MCC)的图像模板匹配算法。首先对模板图像和目标图像分别进行ORB特征点检测,得到模板特征点集和目标特征点集,并利用各点的特征描述符建立两特征点集间的对应关系;然后对建立好对应关系的特征点对进行交叉检验,利用特征点的邻域支持点集从正逆两个方向计算对应点对的准确性;接着在剔除准确性较低的对应特征点对后,通过优化基于最大相关熵准则的代价函数实现两特征点集的精确仿射配准;最终完成图像模板在目标图像中的稳健匹配。该算法在处理大姿态形变和低分辨率下的图像模板匹配问题时具有较强的精确性和稳健性,在公共数据集上的实验验证了该算法优于当前主流的图像模板匹配算法。