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1.
无三苯CR/SBS/MMA/BA自交联鞋用胶粘剂的研制 总被引:1,自引:0,他引:1
采用复合引发剂 ,以N 羟甲基丙烯酰胺 (NAM )及丙烯酸 (AA)为功能单体 ,与CR、苯乙烯 丁二烯嵌段共聚物 (SBS)、甲基丙烯酸甲酯 (MMA)和丙烯酸丁酯 (BA)进行多元共混接枝共聚 ,再配以混合型增粘树脂 ,研制出不含苯、甲苯和二甲苯 (简称三苯 )自交联环保型鞋用胶粘剂。探讨了SBS用量、MMA/BA配比、功能单体NAM及AA用量对胶粘剂粘合性能的影响。结果表明 ,CR/SBS/MMA/BA/AA/NAM自交联型接枝胶粘剂对非极性鞋材的粘合性能明显优于CR/MMA/BA三元接枝胶和CR/SBS/MMA/BA四元接枝胶。 相似文献
2.
本文采用正交设计法对生产工业硅的矿热炉炉料进行了计算,并分析、讨论了炉料的选择和配比对工业硅产量和质量的影响,提出了提高工业硅生产的主要经济、技术指标的有关途径。 相似文献
3.
针对红外图像目标分类问题,提出了结合多特征融合和极限学习机(extreme learning machine,ELM)的方法。采用主成分分析(principal component analysis,PCA)、局部二值模式(local binary pattern,LBP)以及尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)三类特征分别描述红外图像中目标的像素分布、局部纹理以及特征点信息。三类特征从不同侧面反映红外图像目标特性,因此具有互为补充的优势。在此基础上,基于多重集典型相关分析(multiset canonical correlations analysis,MCCA)对三类特征进行融合处理,获得统一的特征矢量。融合后的特征不仅继承了原始三类特征的鉴别特性,还有效去除了冗余信息。分类过程中,采用极限学习机作为基础分类器对融合特征矢量进行分类。极限学习机具有参数少、效率高、精度高和稳健性强等显著特点,有利于提高红外目标分类的整体性能。因此,所提出的方法通过结合多特征和极限学习机的优势综合提升了目标识别性能。在实验过程中,采用四类飞机目标的红外图像对所提出方法进行了性能测试。根据与现有几类方法的对比,实验结果证明了提出方法的性能优势。 相似文献
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5.
图像辐射强度值受到大气透过率的影响而发生改变,图像特征易发生几何失真,且特征的畸变于其几何位置具有复杂的非线性关系,导致特征位置误差校正难度较大。为此,提出基于深度学习的图像特征位置误差校正方法。将参数代入到图像灰度插值算法中,不断调整参数值,改善图像因非均匀、非对称造成的特征点模糊现象,提取得到图像的特征点位置。基于此,构建AlexNet学习结构,构建待校正误差图像模型和校正模型。利用牛顿迭代法对校正模型中的各项参数求解校正模型,实现对图像特征位置误差的校正。实验测试结果证明,研究方法的应用损失率在实验迭代次数达15次时降至5%以下,均方根误差始终低于0.8pixel,均方误差在实验迭代次数为50次时降至10-4,说明研究方法可精准求出位置误差值和提高图像精度,校正前后图像间特征拟合程度高。 相似文献
6.
7.
8.
氮、磷、钾、镁亏缺对烤烟生长和叶片腺毛发育的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
以烤烟K326为材料,对烟株生长过程中几种营养元素出现亏缺时烟叶腺毛密度和发育状况进行了研究.结果表明:当N、P、K、Mg等营养亏缺时除对烟株的生长产生影响之外,对烟叶各类腺毛的生长发育也有显著影响.缺N时由于叶面积缩小和对烟叶各类腺毛生长的刺激效应,导致烟叶各类腺毛密度相对增加,而缺P、K和Mg时除影响烟叶叶面积外还会导致烟叶各类腺毛密度大幅降低.因此,在烤烟生长前期,保证P、K和Mg养分的供应对保持或提高烟叶的腺毛密度及分泌能力非常重要. 相似文献
9.
纺织纤维的快速分析对纺织品生产质量监控、贸易和市场监督具有重要现实意义。本文以249个棉涤混纺织物为研究对象,采用偏最小二乘法(partial least squares,简称PLS)建立了棉涤混纺织物中棉含量的近红外定量校正模型,并按样品的含棉量细分为0~30%、30~60%、60~80%和80~100%共4部分,分段建模,分别建立定量模型。为验证模型的实用性,对200个棉涤样品进行了预测,将预测结果进行方差分析,得到该方法与国标方法GB/T 2910.11-2009(等同采用ISO1833-11:2006)的结果不存在显著差异的结论,并据此制定了纺织品原料组分近红外快速检测初筛方法的标准操作规程(standard operation procedure SOP),经实际应用证明效果显著。 相似文献
10.