通过物相和形貌演变提升多级结构CF@NiO/Ni复合材料的吸波性能

轻质和高效的碳基微波吸收剂在解决日益严重的电磁污染方面具有重要意义。为了解决单一碳纤维材料阻抗匹配差和损耗机制单一的缺点,本文采用水热法和退火处理方法,在碳纤维上原位制备了具有可调控物相和形貌的多级结构NiO/Ni纳米片阵列。结果表明,随着退火温度的增加,NiO/Ni体系中金属Ni的含量增加不仅增强了磁损耗同时也改善了阻抗匹配。另外,NiO/Ni纳米片呈现出明显的多孔结构。NiO/Ni、NiO/C、 Ni/C丰富的界面结构有助于极化损耗的增强。得益于三维导电网络、多级异质结构、强偶极子/界面极化、多重散射和良好的阻抗匹配等优点,最佳样品CF@NiO/Ni-500仅在3wt%填充量下,最小反射损耗达到-43.9 dB,有效的吸收带宽高达5.64 GHz。此外,雷达散射截面的仿真结果表明CF@NiO/Ni复合涂层能够有效抑制电磁波散射。本研究不仅丰富了碳纤维基吸波材料的结构设计与调控研究,也为碳基吸波材料的轻质宽频研究提供了新思路。     

考虑人-车-路耦合的路径跟随过程操稳性预测研究

为更早预测车辆的操稳性失稳风险,针对性解决传统“人-车-路”耦合系统中“路”先验信息未知和由此导致的“人”输入难预测问题,借助先进辅助驾驶系统提供的前方预瞄路径,提出结合驾驶员转向模型及车辆非线性动力学模型的操稳性预测方法. 构建“人-车-路”闭环反馈驾驶员模型,对跟随道路曲率的驾驶员转向行为进行预测;将当前车速与预测转向作为三自由度非线性动力学模型的输入,实现跟随前方路径的操稳性状态预测;通过Simulink-Carsim联合仿真及驾驶员模拟器硬件在环对比,进行双移线路径、变曲率路径和蛇形路径工况模拟. 所提方法的操稳性状态预测值与实际值吻合良好.     

双边力交互方式下遥控机器人系统的网格模型

基于所建立的工作在双边力交互方式下遥控机器人系统的动力学模型,描述了新的系统二端口网络结构,推导了网络的Ｔ传输矩阵参数,并给出了其物理含义,指出了完全透明传输系统的特点并加以分析。     

北疆地区辣椒上烟草花叶病毒（TMV）各分离物的差异性研究

以ＴＭＶ－ｏｍ为对照,测定了辣椒上５个烟草花叶病毒分离物Ｐ－９、Ｐ－３８、Ｐ－４４、Ｐ－７１、ＴＭＶ－ｗｙｍ在４２个辣椒品种、品系上的致病反应,结果表明这５个分离物对辣椒的致病性存在明显差异：Ｐ－７１、ＴＭＶ－ｗｙｍ＞Ｐ－９＞Ｐ－３８、Ｐ－４４;对接种过５个ＴＭＶ分离物的辣椒（四平头）进行过氧化物酶（ＰＯＤ）和酯酶（ＥＳＴ）同工酶分析,结果表明辣椒上５个ＴＭＶ分离物引起的酶活性有差异：导致ＰＯＤ上活性强弱为ＴＭＶ－ｗｙｍ＞Ｐ－９、Ｐ－３８＞Ｐ－４４、Ｐ－７１;引起ＥＳＴ活性强弱为Ｐ－３８＞ＴＭＶ－ｗｙｍ、Ｐ－４４＞Ｐ－７１＞Ｐ－９。说明北疆地区辣椒上ＴＭＶ存在着分化。     

新质源水稻雄性不育系马协A的遗传分析

用马协Ａ和珍汕９７Ａ与１３个水稻品系杂交,对两的遗传行为进行了比较。结果表明,马协Ａ和珍汕９７Ａ的恢保关系基本相同,它们与丛广４１Ｂ、密阳２３的杂产后代表现对基因的分离规律,与明恢６３的杂交后代表现２对基因的遗传规律;等位性测验表明两的核不育基因是等位的。马协Ａ和珍汕９７Ａ在遗传上属同一类型。     

消息驱动思想在单片机定时体系中的应用

提出了用消息驱动思想来构造单片机控制系统中的定时体系,阐述了消息驱动思想的基本原理及其在单片机系统中具体实现,该思想方便地解决了用较少资源实现复杂多变的定时要求的问题。     

关于凸过程的有界性和可测性*

设Ｘ是实序列完备的局部凸拓扑向量空间,Ｙ是拓扑向量空间．设Ｔ：Ｘ→２Ｙ是凸过程（ＣｏｎｖｅｘＰｒｏｃｅｓｓ）,且它的定义域Ｄｏｍ（Ｔ）是Ｘ的闭子空间．本文证明了若对Ｘ上的每一可分子空间Ｍ,Ｔ在Ｍ上的限制是绝对可测的,则Ｔ是有界的．     

喷网锚在加筋土挡土墙加固中的应用

根据山东省淄博市梧台立交桥加筋土挡土墙加固的工程实际,结合理论计算,讨论了高压注浆提高锚固力的原理,提出了局部采用双层钢筋网的喷浆支护方法.结果表明,该加固方法有效地限制了墙体的侧向位移,加固效果良好,适用于失稳挡土墙加固.     

叶醇的研究进展

叶醇(顺-3-己烯-1-醇)是具有青香香气的重要香料,近年来出现了许多新的合成方法和路线.概述了叶醇的天然存在,对叶醇的各种合成方法进行了综述,并作了评价,最后介绍了叶醇的应用情况,分析了叶醇的发展前景.     

基于 Mahalanobis距离进行人脸表情的识别

提出了利用Mahalanobis距离进行人脸表情识别的方法.首先将待分类的图像样本集进行坐标变换,使得变换以后类间离散度尽可能大而类内离散度尽可能小,即使变换以后的Fisher准则函数取得极大值,在新的坐标下求每个待分类样本到各类均值向量的Mahalanobis距离,从而将待分类的样本归到Mahalanobis距离最小的类中去,通过实验得到了平均80.25%的识别率.